在单个多核机器上索引大型 dask 数据帧时的内存使用情况

Posted 2023-03-11

【中文标题】在单个多核机器上索引大型 dask 数据帧时的内存使用情况

【英文标题】：memory usage when indexing a large dask dataframe on a single multicore machine

【发布时间】：2018-12-08 05:50:19

【问题描述】：

我正在尝试将 Wikipedia CirrusSearch dump 转换为 Parquet 支持的 dask 数据帧，该数据帧由 450G 16 核 GCP 实例上的标题索引。 CirrusSearch 转储以单个 json 行格式文件的形式出现。 英文 Wipedia 转储包含 5M 记录，压缩为 12G，扩展为 90+G。 一个重要的细节是记录并不完全平坦。

最简单的方法是

import json
import dask
from  dask import bag as db, dataframe as ddf
from  toolz import curried as tz
from toolz.curried import operator as op

blocksize=2**24
npartitions='auto'
parquetopts=dict(engine='fastparquet', object_encoding='json')

lang = 'en'
wiki = 'wiki'
date = 20180625
path='./'

source = f'pathlangwiki-date-cirrussearch-content.json'

(
 db
 .read_text(source, blocksize=blocksize)
 .map(json.loads)
 .filter(tz.flip(op.contains, 'title'))
 .to_dataframe()
 .set_index('title', npartitions=npartitions)
 .to_parquet(f'langwiki-date-cirrussearch.pq', **parquetopts)
)

第一个问题是默认调度器只使用一个内核。这个问题可以通过明确使用分布式或多处理调度程序来避免。

我尝试过的所有调度程序和设置的更大问题是内存使用。似乎 dask 在索引时尝试将整个数据帧加载到内存中。即使是 450G 的 RAM 也不够用。

如何减少此任务的内存使用量？

如何在不进行反复试验的情况下估算所需的最小内存？ 有更好的方法吗？

【参考方案1】：

为什么 Dask 只使用一个核心？

其中的 JSON 解析部分可能是 GIL 绑定的，您想使用进程。但是，当您最终计算某些内容时，您正在使用数据帧，通常假设计算会释放 GIL（这在 Pandas 中很常见），因此默认情况下它使用线程后端。如果您主要受 GIL 解析阶段的约束，那么您可能想要使用多处理调度程序。这应该可以解决您的问题：

dask.config.set(scheduler='multiprocessing')

如何避免在 set_index 阶段使用内存

是的，set_index 计算需要完整的数据集。这是一个难题。如果您使用的是单机调度程序（您似乎正在这样做），那么它应该使用核外数据结构来执行此排序过程。我很惊讶它的内存不足。

如何在不进行反复试验的情况下估算所需的最小内存？

不幸的是，用任何语言估计内存中类 JSON 数据的大小都很困难。使用平面模式更容易做到这一点。

有更好的方法吗？

这并不能解决您的核心问题，但您可以考虑在尝试对所有内容进行排序之前以 Parquet 格式暂存数据。然后尝试单独做dd.read_parquet(...).set_index(...).to_parquet(...)。这可能有助于隔离一些成本。