本篇內(nèi)容主要講解“Python處理大數(shù)據(jù)的加速器有哪些”，感興趣的朋友不妨來看看。本文介紹的方法操作簡單快捷，實用性強。下面就讓小編來帶大家學(xué)習(xí)“Python處理大數(shù)據(jù)的加速器有哪些”吧!
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Mars 是numpy 、 pandas 、scikit-learn的并行和分布式加速器，由阿里云高級軟件工程師秦續(xù)業(yè)等人開發(fā)的一個基于張量的大規(guī)模數(shù)據(jù)計算的統(tǒng)一框架，目前它已在 GitHub 上開源。該工具能用于多個工作站，而且即使在單塊 CPU 的情況下，它的矩陣運算速度也比 NumPy（MKL）快。
官方文檔：https://docs.mars-project.io
Dask是一個并行計算庫，能在集群中進行分布式計算，能以一種更方便簡潔的方式處理大數(shù)據(jù)量，與Spark這些大數(shù)據(jù)處理框架相比較，Dask更輕。Dask更側(cè)重與其他框架，如：Numpy，Pandas，Scikit-learning相結(jié)合，從而使其能更加方便進行分布式并行計算。
官方文檔：https://docs.dask.org/en/latest/
CuPy 是一個借助 CUDA GPU 庫在英偉達 GPU 上實現(xiàn) Numpy 數(shù)組的庫?；?Numpy 數(shù)組的實現(xiàn)，GPU 自身具有的多個 CUDA 核心可以促成更好的并行加速。CuPy 接口是 Numpy 的一個鏡像，并且在大多情況下，它可以直接替換 Numpy 使用。只要用兼容的 CuPy 代碼替換 Numpy 代碼，用戶就可以實現(xiàn) GPU 加速。
官方文檔：https://docs-cupy.chainer.org/en/stable/
Vaex是一個開源的 DataFrame 庫，對于和你硬盤空間一樣大小的表格數(shù)據(jù)集，它可以有效進行可視化、探索、分析乃至實踐機器學(xué)習(xí)。Vaex采用了內(nèi)存映射、高效的外核算法和延遲計算等概念來獲得最佳性能（不浪費內(nèi)存），一旦數(shù)據(jù)存為內(nèi)存映射格式，即便它的磁盤大小超過 100GB，用 Vaex 也可以在瞬間打開它（0.052 秒）。
官方文檔：https://vaex.readthedocs.io/en/latest/
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