逐行构造pyarrow table的最快方法

Question

我有一个大字典，我想遍历它来构建一个 pyarrow table。字典的值是不同类型的元组，需要解包并存储在最终的 pyarrow table 中的单独列中。我确实提前知道架构。键也需要存储为一列。我在下面有一个逐行构造 table 的方法 - 还有另一种更快的方法吗？对于上下文，我想将一个大字典解析为一个 pyarrow table 以写出到一个镶木地板文件。与 CPU 时间相比，RAM 的使用不是那么令人担忧。我不想下拉到箭头 C++ API.

import pyarrow as pa
import random
import string 
import time

large_dict = dict()

for i in range(int(1e6)):
    large_dict[i] = (random.randint(0, 5), random.choice(string.ascii_letters))


schema = pa.schema({
        "key"  : pa.uint32(),
        "col1" : pa.uint8(),
        "col2" : pa.string()
   })

start = time.time()

tables = []
for key, item in large_dict.items():
    val1, val2 = item
    tables.append(
            pa.Table.from_pydict({
                    "key"  : [key],
                    "col1" : [val1],
                    "col2" : [val2]
                }, schema = schema)

            )

table = pa.concat_tables(tables)
end = time.time()
print(end - start) # 22.6 seconds on my machine

Answer 1

由于模式是提前知道的，您可以为每一列创建一个列表并构建一个包含列名和列值 对的字典。

%%timeit -r 10
import pyarrow as pa
import random
import string 
import time

large_dict = dict()

for i in range(int(1e6)):
    large_dict[i] = (random.randint(0, 5), random.choice(string.ascii_letters))


schema = pa.schema({
        "key"  : pa.uint32(),
        "col1" : pa.uint8(),
        "col2" : pa.string()
  })

keys = []
val1 = []
val2 = []
for k, (v1, v2) in large_dict.items():
  keys.append(k)
  val1.append(v1)
  val2.append(v2)

table = pa.Table.from_pydict(
    dict(
        zip(schema.names, (keys, val1, val2))
    ),
    schema=schema
)

2.92 s ± 236 ms per loop (mean ± std. dev. of 10 runs, 1 loop each)

Answer 2

我也在玩pyarrow。对我来说，在您的代码中，数据准备阶段（随机等）似乎是最耗时的部分。所以可能首先尝试将数据转换为数组的字典，然后将它们提供给 Arrow Table.

请看，我根据您的数据和 %%timeit-ing 仅 Table 人口阶段制作示例。但是用 RecordBatch.from_arrays() 和三个数组的数组来做。

I = iter(pa.RecordBatch.\
         from_arrays(
                      get_data(l0, l1_0, l2, i),
                      schema=schema) for i in range(1000)
        )

T1 = pa.Table.from_batches(I, schema=schema)

静态数据集 1000 行批处理 1000 次 - table 填充了令人难以置信的 15 毫秒 :) 可能是由于缓存。并修改了 1000 行，如 col1*integer 批处理 1000 次 - 33.3 ms，这看起来也不错。

我的样本notebook is here

PS。我想知道 numba jit 是否有帮助，但似乎只会让时间变得更糟。

逐行构造pyarrow table的最快方法

Fastest way to construct pyarrow table row by row

python

apache-arrow

pyarrow