Execuție eficientă a interogărilor

Scalarea și optimizarea pipeline-urilor de date cu Polars

Liam Brannigan

Data Scientist & Polars Contributor

Cunoașteți instructorul

$$

$$

  • Liam Brannigan, Lead Data Scientist
  • Specialist în ML și inginerie de date
  • Contributor Polars

Fotografia lui Liam Brannigan - instructorul acestui curs

Scalarea și optimizarea pipeline-urilor de date cu Polars

De la laptop la cloud

Pipeline Polars scalând de la laptop la cloud

Scalarea și optimizarea pipeline-urilor de date cu Polars

Este acest curs pentru dumneavoastră?

Paginile cursului Polars

  • Crearea unei interogări lazy cu scan_csv
  • Scrierea expresiilor cu filter, select și group_by
Scalarea și optimizarea pipeline-urilor de date cu Polars

Capitolul 1 - optimizare

Optimizarea interogărilor

Scalarea și optimizarea pipeline-urilor de date cu Polars

Capitolul 1 - optimizare

Optimizarea interogărilor

Scalarea și optimizarea pipeline-urilor de date cu Polars

Capitolul 2 - I/O eficient

Polars ingerând mai multe tipuri de fișiere

Scalarea și optimizarea pipeline-urilor de date cu Polars

Capitolul 3 - tipuri de date mai bogate

Diagramă cu date imbricate transformate într-un tabel.

Scalarea și optimizarea pipeline-urilor de date cu Polars

Capitolul 4 - scalarea pipeline-urilor

Tabel de dimensiuni mari procesat în flux.

Scalarea și optimizarea pipeline-urilor de date cu Polars

Setul de date cu solicitări din Chicago

Echipa de analiză a primarului din Chicago

Scalarea și optimizarea pipeline-urilor de date cu Polars

Inspectarea setului de date

requests = pl.scan_csv("311_Service_Requests.csv",try_parse_dates=True)

Un set de date masiv, care înregistrează fiecare solicitare de servicii din partea cetățenilor din Chicago

Scalarea și optimizarea pipeline-urilor de date cu Polars

Inspectarea setului de date

requests.collect()
Scalarea și optimizarea pipeline-urilor de date cu Polars

Inspectarea setului de date

requests.collect().head(5)
shape: (5, 39)
| TYPE                          | STATUS    | DEPARTMENT     | CREATED_DATE        | ... |
| ---                           | ---       | ---            | ---                 | --- |
| str                           | str       | str            | str                 | ... |
|-------------------------------|-----------|----------------|---------------------|-----|
| Pothole in Street Complaint   | Completed | Transportation | 2019-12-16T10:09:08 | ... |
| Tree Trim Request             | Cancelled | Sanitation     | 2019-09-18T01:05:08 | ... |
| Garbage Cart Maintenance      | Completed | Sanitation     | 2021-01-24T09:14:58 | ... |
| Pothole in Street Complaint   | Completed | Transportation | 2019-03-21T10:41:01 | ... |
| Recycling Pick Up             | Completed | Sanitation     | 2021-02-16T08:28:59 | ... |
Scalarea și optimizarea pipeline-urilor de date cu Polars

Limitarea rândurilor procesate

requests.head(5)
Scalarea și optimizarea pipeline-urilor de date cu Polars

Limitarea rândurilor procesate

requests.head(5).collect()
shape: (5, 39)
| TYPE                            | STATUS    | DEPARTMENT     | CREATED_DATE        | ... |
| ---                             | ---       | ---            | ---                 | --- |
| str                             | str       | str            | str                 | ... |
|---------------------------------|-----------|----------------|---------------------|-----|
| Pothole in Street Complaint     | Completed | Transportation | 2019-12-16T10:09:08 | ... |
| Tree Trim Request | Completed | Sanitation     | 2019-09-18T01:05:08 | ... |
| Garbage Cart Maintenance        | Completed | Sanitation     | 2021-01-24T09:14:58 | ... |
| Pothole in Street Complaint     | Completed | Transportation | 2019-03-21T10:41:01 | ... |
| Recycling Pick Up               | Completed | Sanitation     | 2021-02-16T08:28:59 | ... |
  • Amânați apelul collect
Scalarea și optimizarea pipeline-urilor de date cu Polars

Interogare rezumat pe departamente

completed_by_department


Scalarea și optimizarea pipeline-urilor de date cu Polars

Interogare rezumat pe departamente

completed_by_department = requests


Scalarea și optimizarea pipeline-urilor de date cu Polars

Interogare rezumat pe departamente

completed_by_department = requests.filter(
    pl.col("STATUS") == "Completed"
)
Scalarea și optimizarea pipeline-urilor de date cu Polars

Interogare rezumat pe departamente

completed_by_department = requests.filter(
    pl.col("STATUS") == "Completed"
).collect()
Scalarea și optimizarea pipeline-urilor de date cu Polars

Interogare rezumat pe departamente

completed_by_department = requests.filter(
    pl.col("STATUS") == "Completed"
).collect().group_by("DEPARTMENT").len()
Scalarea și optimizarea pipeline-urilor de date cu Polars

Interogare rezumat pe departamente

completed_by_department = requests.filter(
    pl.col("STATUS") == "Completed"
).group_by("DEPARTMENT").len().collect()
shape: (10, 2)
| DEPARTMENT                     | len     |
| ---                            | ---     |
| str                            | u32     |
|-------------------------------|---------|
| 311 City Services              | 4859161 |
| Sanitation                     | 3406631 |
| Aviation                       | 2337842 |
| CDOT - Department of Transport | 1468240 |
Scalarea și optimizarea pipeline-urilor de date cu Polars

Ramuri divergente de interogare

completed_by_department = requests.filter(
    pl.col("STATUS") == "Completed"
).group_by("DEPARTMENT").len()
completed_by_month = requests.filter(
    pl.col("STATUS") == "Completed"
).group_by("MONTH").len()
Scalarea și optimizarea pipeline-urilor de date cu Polars

Cum rulează echipa astăzi

completed_by_department.collect()
completed_by_month.collect()
Scalarea și optimizarea pipeline-urilor de date cu Polars

Executarea interogărilor divergente

results = pl.collect_all(


)
Scalarea și optimizarea pipeline-urilor de date cu Polars

Executarea interogărilor divergente

results = pl.collect_all([
    completed_by_department,
    completed_by_month,
])
Scalarea și optimizarea pipeline-urilor de date cu Polars

Executarea interogărilor divergente

results[0]  # completed_by_department
shape: (10, 2)
| DEPARTMENT           | len     |
| ---                  | ---     |
| str                  | u32     |
|----------------------|---------|
| 311 City Services    | 4859161 |
| Sanitation           | 3406631 |
| Aviation             | 2337842 |
| Transport            | 1468240 |
results[1]  # completed_by_month
shape: (12, 2)
| MONTH | len  |
| ---   | ---  |
| i64   | u32  |
|-------|------|
| 1     | 2506 |
| 2     | 4566 |
| 3     | 2739 |
| 4     | 2922 |
Scalarea și optimizarea pipeline-urilor de date cu Polars

Să exersăm!

Scalarea și optimizarea pipeline-urilor de date cu Polars

Preparing Video For Download...