สรุปบทเรียน
การปรับขนาดและเพิ่มประสิทธิภาพ Data Pipeline ด้วย Polars
Liam Brannigan
Data Scientist & Polars Contributor
บทที่ 1
- ทำความเข้าใจการที่ Polars ปรับแต่ง lazy query เบื้องหลัง
- อ่าน query plan และวิเคราะห์การประมวลผล
- ใช้ข้อมูลที่เรียงลำดับแล้วและ fast-path operation เพื่อลดภาระงาน
บทที่ 2
- เปรียบเทียบ CSV และ Parquet และตรวจสอบ metadata ของไฟล์
- ควบคุมวิธีที่ Polars สแกนและเขียนข้อมูล
- ขยายขนาดไปสู่ชุดข้อมูลหลายไฟล์ โครงสร้างแบบ partition และฐานข้อมูล
บทที่ 3
- ทำงานกับคอลัมน์ list และ struct สำหรับข้อมูลแบบซ้อน
- ใช้ประเภท categorical และ enum สำหรับข้อความที่ซ้ำกัน
- ประเมินขนาด DataFrame และปรับความแม่นยำของตัวเลข
บทที่ 4
- เลือก execution engine แบบ default, streaming, และ GPU
- ประมวลผลผลลัพธ์เป็น batch และบันทึกผลลัพธ์ลงดิสก์
- ทดสอบคิวรี Polars เพื่อสร้าง pipeline ที่มีความน่าเชื่อถือ
