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news 2025/11/1 3:36:50

wordpress 中型网站,wordpress 加速js插件,wap网站的开发,做公众号推送的网站将 MinIO 的高性能、可扩展企业对象存储的强大功能与 Polars#xff08;闪电般快速的 DataFrame 库#xff09;的快速内存数据处理功能相结合#xff0c;可以显著提高数据管道的性能。在 AI 工作流中尤其如此#xff0c;其中预处理大型数据集和执行特征选择是关键步骤。在这… 将 MinIO 的高性能、可扩展企业对象存储的强大功能与 Polars闪电般快速的 DataFrame 库的快速内存数据处理功能相结合可以显著提高数据管道的性能。在 AI 工作流中尤其如此其中预处理大型数据集和执行特征选择是关键步骤。在这篇文章中我们将探讨将 MinIO 与 Polars 集成如何简化您的数据工作流程并优化性能尤其是对于复杂的分析工作负载。为什么选择 Polars 进行 AI 数据预处理 Polars 是一个专为速度而设计的 DataFrame 库。与 Pandas 等基于 Python 的传统库不同Polars 是用 Rust 构建的使其能够高效处理大型数据集。Polars 采用急切执行模型通过立即执行操作而不是等待延迟计算来提供快速结果。这使得 Polars 对于实时分析和时间敏感型数据处理特别有用。 Polars 的主要功能速度 Polars 使用 Rust 构建速度非常快可以处理远远超出 Pandas 管理能力的大型数据集。延迟执行Polars 有一个延迟 API它通过重新排序和组合操作来优化查询计划以获得更好的性能。多线程Polars 利用多线程进行并行计算使其能够比单线程解决方案更快地处理数据。 MinIO 的主要功能性能作为市面上最快的对象存储MinIO 的高性能与 Polars 的速度完美互补能够检索和存储海量数据集。规模MinIO 的分布式架构可水平扩展与您不断增长的 AI/ML 工作负载保持同步同时 Polars 可以有效地处理数据。数据持久性和冗余性 MinIO 的纠删码和对象锁定以现代、真正有效的方式保护您的数据。与 AI/ML 框架集成通过 MinIO 对 S3 API 的严格合规性和强大的 SDKMinIO 支持各种 AI/ML 框架如 TensorFlow 和 PyTorch。通过这些集成您可以使用 Polars 检索预处理的数据直接进行训练和推理而不会遇到任何问题。使用 GPU 加速 Polars 工作流程可选对于那些寻求更高性能的用户Polars 为由 RAPIDS cuDF 提供支持的 GPU 引擎提供了测试版可在 NVIDIA GPU 上提供高达 13 倍的处理速度。这在处理数亿行时特别有用因为即使是很小的性能提升也可以显著减少处理时间。要访问此 GPU 加速您只需安装支持 GPU 的 Polars 并在收集数据时指定 GPU 引擎。 pip install polars[gpu] --extra-index-urlhttps://pypi.nvidia.com 其他集成信息将相同。将 MinIO 与 Polars 集成让我们探索如何将 MinIO 集成到一个有凝聚力的数据处理管道中。无论您是处理大规模时间序列数据、日志文件还是 AI/ML 模型训练数据集MinIO 都提供了存储基础而 Polars 则快速高效地处理这些数据。第 1 步确保已安装 Docker 安装 Docker如果尚未完成请遵循官方 Docker 安装指南。第 2 步在无根 Docker 容器中部署 MinIO 运行 MinIO 容器接下来以无根模式启动 MinIO 容器。您将指定数据目录以及访问密钥和 Secret 密钥。根据需要调整端口和目录。 mkdir -p ${HOME}/minio/data docker run \-p 9000:9000 \-p 9001:9001 \--user $(id -u):$(id -g) \--name minio1 \-e MINIO_ROOT_USERROOTUSER \-e MINIO_ROOT_PASSWORDCHANGEME123 \-v ${HOME}/minio/data:/data \quay.io/minio/minio server /data --console-address :9001 -p 90009000在端口 9000 上公开 MinIO 的 API。 -p 90019001在端口 9001 上公开 Web 控制台。 -v ~/minio/data/data挂载主机上的 ~/minio/data 目录以存储数据。 MINIO_ROOT_USER 和 MINIO_ROOT_PASSWORD 用于身份验证。第 3 步访问 MinIO 容器启动后打开 Web 浏览器并转到http://localhost:9001 使用 MINIO_ROOT_USER 和 MINIO_ROOT_PASSWORD 凭证登录。第 4 步创建存储桶并上传 Parquet 文件根据以下说明在 MinIO 中创建存储桶接下来将 Parquet 文件添加到您的存储桶中。第 5 步在 Polars 中从 MinIO 访问数据要将 MinIO 中的数据读取到 Polars DataFrame 中您可以将 MinIO 的 S3 兼容 API 与 Python 中的 requests 库一起使用。使用您的 MinIO 用户名访问密钥和密码密钥进行身份验证。假设您的数据存储在 Parquet 文件中;您首先需要 pip 安装 MinIO 和 Polars。 pip install minio pip install polars 以下是将这些数据直接读取到 Polars 的方法 import polars as pl from minio import Minio import io# Configure MinIO S3 access minio_url localhost:9000 access_key ROOTUSER secret_key CHANGEME123# Initialize MinIO client client Minio(minio_url,access_keyaccess_key,secret_keysecret_key,secureFalse # Set to True if youre using HTTPS )# Retrieve the parquet file from the bucket bucket_name ducknest object_name wild_animals.parquet# Download the object as a stream response client.get_object(bucket_name, object_name)# Read the file content into a Polars DataFrame data io.BytesIO(response.read()) df pl.read_parquet(data)# Perform your data analysis print(df.describe()) 第 6 步使用 Polars 处理大型数据集 Polars 在处理大型数据集时确实大放异彩。它的内存效率和多线程功能使其能够比 Pandas 等传统库更快地处理筛选、分组和聚合等复杂操作。MinIO 通过提供完美的高性能存储层来处理这些海量数据集而发挥作用。无论您的数据集有多大数据检索都可以保持快速和高效。这是因为 MinIO 的速度仅受底层硬件的限制。Polars 和 MinIO 协同工作形成强大的组合实现顺畅的数据处理并最大限度地减少 AI/ML 管道中的瓶颈。例如以下是对 Polars DataFrame 执行聚合操作的方法 # Group by the correct column names (as per the schema) result df.group_by(category).agg([pl.col(value).count().alias(total_value), # Count the number of animals in each habitatpl.col(quantity).mean().alias(avg_quantity) # Calculate the average species value (after casting to numeric)] )# Print the result print(result) 当您准备好部署时当您准备好部署时MinIO 的可扩展性将大放异彩轻松管理海量数据集而 Polars 可加速数据处理确保流畅的端到端性能。与传统的块存储解决方案相比MinIO 的 Enterprise Object Store EOS 不仅具有成本效益而且还大大提高了性能。对于寻求更多控制和洞察力的组织MinIO Enterprise Console 是一个强大的工具。它提供了一个统一的“单一管理平台”来管理您的所有 MinIO 部署无论是在本地、云中还是在边缘。MinIO Enterprise Object Store 的另一个突出功能是 Enterprise Catalog它支持实时搜索和查询 EB 级的对象元数据。使用 GraphQL 界面管理员可以轻松执行合规性检查、操作审计和管理空间利用率。这些只是一整套企业工具中的两个这些工具可用于专为 MinIO 的大规模部署而构建。当您准备好同时部署 MinIO 和 Polars 时您将拥有所需的一切。结论通过将 MinIO Enterprise Object Store 与 Polars 集成您可以构建能够轻松处理海量数据集的高性能、可扩展的数据管道。无论您是在处理实时分析、大规模 AI/ML 工作负载还是只处理大型数据湖这种组合都能提供速度和效率。随着对更快数据处理和可扩展存储的需求不断增长利用 MinIO 和 Polars 等技术对于现代数据基础设施将变得越来越重要。
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