大規模データの扱い方: DaskとMemmap

1.Daskとは

Daskは、Pythonで動作する柔軟な並列計算ライブラリです。大規模なデータセットや計算集約型のタスクを扱う際、Daskはデータを複数のチャンクに分割し、それらを並列かつ効率的に処理します。これにより、メモリ制約のある環境でも大規模なデータを扱えるようになります。Daskは、標準のPythonライブラリと簡単に統合でき、Pandas、NumPy、Scikit-Learnといった人気のあるデータサイエンスツールとも互換性があります。

2.Memmapとは

**Memmap（メモリマップドファイル）**は、大量のデータを効率的にディスクから読み書きするための手法です。Pythonでは、NumPyのmemmap機能を使用して、配列のようにデータにアクセスできますが、実際のデータはディスク上に格納されています。これにより、大きなデータセットでもメモリの制限を超えずに処理することが可能になります。特に、データセットが物理メモリより大きい場合に有効です。

3.Dask と Memmapの比較表

特徴 Dask Memmap

データ処理データをチャンクに分割し、並列処理ディスク上のデータを直接読み書き

使用環境大規模なデータセット、並列計算が必要な場合物理メモリを超えるデータセット

パフォーマンス高速な処理速度、スケーラビリティディスクI/Oに依存するパフォーマンス

互換性 Pandas、NumPy、Scikit-Learnとの高い互換性 NumPyと密接な統合

ユースケース分散処理、大規模データ分析メモリ制約のあるデータ処理

4.実験（コード）

以下では、DaskとMemmapを使用して同じデータセット上での処理を実行し、そのパフォーマンスを比較します。この例では、特定の大きなデータセットを読み込み、基本的な集計処理を行います。

Daskを使用した処理例：

python

Copy code

import dask.array as da

# 大規模なデータセットの読み込み

dask_array = da.from_array(large_dataset, chunks=’auto’)

# 簡単な集計処理

result = dask_array.sum().compute()

Memmapを使用した処理例：

import numpy as np

# Memmapでデータセットの読み込み

memmap_array = np.memmap(‘large_dataset.dat’, dtype=’float32′, mode=’r’)

# 簡単な集計処理

result = np.sum(memmap_array)

5.メモリ評価

import dask.array as da

import numpy as np

import time

from memory_profiler import memory_usage

# Function to measure the performance of Dask

def dask_performance():

# Create a synthetic large dataset

large_dataset = np.random.rand(10000, 10000) # Adjust the size as needed

# Dask operation

dask_array = da.from_array(large_dataset, chunks=’auto’)

result = dask_array.sum().compute()

# Function to measure the performance of Memmap

def memmap_performance():

# Create a synthetic large dataset file

large_dataset = np.random.rand(10000, 10000) # Adjust the size as needed

filename = ‘large_dataset.dat’

fp = np.memmap(filename, dtype=’float64′, mode=’w+’, shape=large_dataset.shape)

fp[:] = large_dataset[:]

del fp # flushes changes to disk

# Memmap operation

memmap_array = np.memmap(filename, dtype=’float64′, mode=’r’)

result = np.sum(memmap_array)

# Measure time and memory for Dask

start_time = time.time()

mem_usage_dask = memory_usage((dask_performance, ))

end_time = time.time()

dask_time = end_time – start_time

# Measure time and memory for Memmap

start_time = time.time()

mem_usage_memmap = memory_usage((memmap_performance, ))

end_time = time.time()

memmap_time = end_time – start_time

print(“Dask Time:”, dask_time, “s, Peak Memory Usage:”, max(mem_usage_dask), “MB”)

print(“Memmap Time:”, memmap_time, “s, Peak Memory Usage:”, max(mem_usage_memmap), “MB”)

Dask Time: 2.84143328666687 s, Peak Memory Usage: 991.1015625 MB

Memmap Time: 4.4527342319488525 s, Peak Memory Usage: 1752.69921875 MB

DaskはMemmapよりも実行時間（約2.84秒対約4.45秒）とメモリ使用量（約991MB対約1753MB）の両方で優れていました。この結果は、Daskが大規模データセットの効率的な処理に適していることを示していますが、実際の使用状況やデータの種類によって最適なツールの選択は異なる可能性があります。

6. まとめ

DaskとMemmapは大規模データセットの処理に特化したツールです。 Daskはデータをチャンクに分割して並列処理を行い、メモリ制約のある環境でも高速な処理を実現します。一方、Memmapは物理メモリを超えるデータセットに対して効率的なディスク読み書きを提供します。実験によると、DaskはMemmapに比べて実行時間（約2.84秒対約4.45秒）とメモリ使用量（約991MB対約1753MB）で優れていましたが、使用状況やデータの種類によって適したツールは異なることがあります。

担当者：HM

香川県高松市出身　データ分析にて、博士（理学）を取得後、自動車メーカー会社にてデータ分析に関わる。その後コンサルティングファームでデータ分析プロジェクトを歴任後独立　気が付けばデータ分析プロジェクトだけで５０以上担当

理化学研究所にて研究員を拝命中　応用数理学会所属

参照：

github：https://github.com/thuml/Transfer-Learning-Library

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