如何解决如何使用 dask 拆分大型 .csv 文件？

我正在尝试使用 dask 将一个巨大的制表符分隔文件拆分为包含 100,000 个内核的 AWS Batch 阵列上的较小块。

在 AWS Batch 中，每个核心都有一个唯一的环境变量 AWS_BATCH_JOB_ARRAY_INDEX，范围从 0 到 99,999（复制到以下代码段中的 idx 变量中）。因此，我尝试使用以下代码：

import os
import dask.dataframe as dd

idx = int(os.environ["AWS_BATCH_JOB_ARRAY_INDEX"])

df = dd.read_csv(f"s3://main-bucket/workdir/huge_file.tsv",sep='\t')
df = df.repartition(npartitions=100_000)
df = df.partitions[idx]

df = df.persist() # this call isn't needed before calling to df.to_csv (see comment by Sultan)
df = df.compute() # this call isn't needed before calling to df.to_csv (see comment by Sultan)
df.to_csv(f"/tmp/split_{idx}.tsv",sep="\t",index=False)
print(idx,df.shape,df.head(5))

在调用 presist 之前我需要调用 compute 和/或 df.to_csv 吗？

解决方法

当我必须将一个大文件拆分成多个小文件时，我只需运行以下代码即可。

读取并重新分区

import dask.dataframe as dd

df = dd.read_csv("file.csv")
df = df.repartition(npartitions=100)

保存到 csv

o = df.to_csv("out_csv/part_*.csv",index=False)

保存到镶木地板

o = df.to_parquet("out_parquet/")

如果您想避免元数据，可以在此处使用 write_metadata_file=False。

一些注意事项：

我不认为您真的需要持久化和计算，因为您可以直接保存到磁盘。当您遇到内存错误等问题时，保存到磁盘比计算更安全。
我发现在编写时使用 parquet 格式至少比 csv 快 3 倍。