简介

这是一篇有关如何将大量的数据放入有限的内存中的简略教程。

与客户工作时，有时会发现他们的数据库实际上只是一个csv或Excel文件仓库，你只能将就着用，经常需要在不更新他们的数据仓库的情况下完成工作。大部分情况下，如果将这些文件存储在一个简单的数据库框架中或许更好，但时间可能不允许。这种方法对时间、机器硬件和所处环境都有要求。

下面介绍一个很好的例子：假设有一堆表格（没有使用Neo4j、MongoDB或其他类型的数据库，仅仅使用csvs、tsvs等格式存储的表格），如果将所有表格组合在一起，得到的数据帧太大，无法放入内存。所以第一个想法是：将其拆分成不同的部分，逐个存储。这个方案看起来不错，但处理起来很慢。除非我们使用多核处理器。
目标

这里的目标是从所有职位中（大约1万个），找出相关的的职位。将这些职位与政府给的职位代码组合起来。接着将组合的结果与对应的州（行政单位）信息组合起来。然后用通过word2vec生成的属性信息在我们的客户的管道中增强已有的属性。

这个任务要求在短时间内完成，谁也不愿意等待。想象一下，这就像在不使用标准的关系型数据库的情况下进行多个表的连接。
数据

示例脚本

下面的是一个示例脚本，展示了如何使用multiprocessing来在有限的内存空间中加速操作过程。脚本的第一部分是和特定任务相关的，可以自由跳过。请着重关注第二部分，这里侧重的是multiprocessing引擎。

#import the necessary packages
import pandas as pd
import us
import numpy as np
from multiprocessing import Pool,cpu_count,Queue,Manager
 
# the data in one particular column was number in the form that horrible excel version
# of a number where \'12000\' is \'12,000\' with that beautiful useless comma in there.
# did I mention I excel bothers me?
# instead of converting the number right away, we only convert them when we need to
def median_maker(column):
  return np.median([int(x.replace(\',\',\'\')) for x in column])
 
# dictionary_of_dataframes contains a dataframe with information for each title; e.g title is \'Data Scientist\'
# related_title_score_df is the dataframe of information for the title; columns = [\'title\',\'score\']
### where title is a similar_title and score is how closely the two are related, e.g. \'Data Analyst\', 0.871
# code_title_df contains columns [\'code\',\'title\']
# oes_data_df is a HUGE dataframe with all of the Bureau of Labor Statistics(BLS) data for a given time period (YAY FREE DATA, BOO BAD CENSUS DATA!)
 
def job_title_location_matcher(title,location):
  try:
    related_title_score_df = dictionary_of_dataframes[title]
    # we limit dataframe1 to only those related_titles that are above
    # a previously established threshold
    related_title_score_df = related_title_score_df[title_score_df[\'score\']>80]
 
    #we merge the related titles with another table and its codes
    codes_relTitles_scores = pd.merge(code_title_df,related_title_score_df)
    codes_relTitles_scores = codes_relTitles_scores.drop_duplicates()
 
    # merge the two dataframes by the codes
    merged_df = pd.merge(codes_relTitles_scores, oes_data_df)
    #limit the BLS data to the state we want
    all_merged = merged_df[merged_df[\'area_title\']==str(us.states.lookup(location).name)]
 
    #calculate some summary statistics for the time we want
    group_med_emp,group_mean,group_pct10,group_pct25,group_median,group_pct75,group_pct90 = all_merged[[\'tot_emp\',\'a_mean\',\'a_pct10\',\'a_pct25\',\'a_median\',\'a_pct75\',\'a_pct90\']].apply(median_maker)
    row = [title,location,group_med_emp,group_mean,group_pct10,group_pct25, group_median, group_pct75, group_pct90]
    #convert it all to strings so we can combine them all when writing to file
    row_string = [str(x) for x in row]
    return row_string
  except:
    # if it doesnt work for a particular title/state just throw it out, there are enough to make this insignificant
    \'do nothing\'

这里发生了神奇的事情：

#runs the function and puts the answers in the queue
def worker(row, q):
    ans = job_title_location_matcher(row[0],row[1])
    q.put(ans)
 
# this writes to the file while there are still things that could be in the queue
# this allows for multiple processes to write to the same file without blocking eachother
def listener(q):
  f = open(filename,\'wb\')
  while 1:
    m = q.get()
    if m ==\'kill\':
        break
    f.write(\',\'.join(m) + \'n\')
    f.flush()
  f.close()
 
def main():
  #load all your data, then throw out all unnecessary tables/columns
  filename = \'skill_TEST_POOL.txt\'
 
  #sets up the necessary multiprocessing tasks
  manager = Manager()
  q = manager.Queue()
  pool = Pool(cpu_count() + 2)
  watcher = pool.map_async(listener,(q,))
 
  jobs = []
  #titles_states is a dataframe of millions of job titles and states they were found in
  for i in titles_states.iloc:
    job = pool.map_async(worker, (i, q))
    jobs.append(job)
 
  for job in jobs:
    job.get()
  q.put(\'kill\')
  pool.close()
  pool.join()
 
if __name__ == \"__main__\":
  main()

由于每个数据帧的大小都不同（总共约有100Gb），所以将所有数据都放入内存是不可能的。通过将最终的数据帧逐行写入内存，但从来不在内存中存储完整的数据帧。我们可以完成所有的计算和组合任务。这里的“标准方法”是，我们可以仅仅在“job_title_location_matcher”的末尾编写一个“write_line”方法，但这样每次只会处理一个实例。根据我们需要处理的职位/州的数量，这大概需要2天的时间。而通过multiprocessing，只需2个小时。

虽然读者可能接触不到本教程处理的任务环境，但通过multiprocessing，可以突破许多计算机硬件的限制。本例的工作环境是c3.8xl ubuntu ec2，硬件为32核60Gb内存（虽然这个内存很大，但还是无法一次性放入所有数据）。这里的关键之处是我们在60Gb的内存的机器上有效的处理了约100Gb的数据，同时速度提升了约25倍。通过multiprocessing在多核机器上自动处理大规模的进程，可以有效提高机器的利用率。也许有些读者已经知道了这个方法，但对于其他人，可以通过multiprocessing能带来非常大的收益。顺便说一句，这部分是skill assets in the job-market这篇博文的延续。