今日はPython (Pandas)で高速にCSVを読むことに挑戦したいと思います。 Kaggleに参加するたびに、イライラしていたので各実装の白黒はっきりさせようと思います。 R使いが羨ましいなぁと思う第一位がCSV読込が簡単に並列出来て速いことなので、 なんとかGILのあるPythonでも高速に読み込みたいと思います。 ただ、この検証ではコーディング量が多いものは検証しません。 CSV読込は頻出するので、フットワークの軽さが重要です。(オレオレライブラリ嫌い) Pickleは早いけど。。。 結論はDask使おう! 検証環境 データ 速度検証 pandas.read_csv() pandas.read_csv() (dtype指定) pandas.read_csv() (gzip圧縮) numpy.genfromtxt() pandas.read_csv() (chunksize指定 +
Tuning Spark Data Serialization Memory Tuning Memory Management Overview Determining Memory Consumption Tuning Data Structures Serialized RDD Storage Garbage Collection Tuning Other Considerations Level of Parallelism Parallel Listing on Input Paths Memory Usage of Reduce Tasks Broadcasting Large Variables Data Locality Summary Because of the in-memory nature of most Spark computations, Spark prog
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