来自xarray的大型HDF5数据集上的dask.dataframe.DataFrame.max占用大量内存吗？

Question

我正在尝试学习DataFrame的用法，我遇到两个问题：

1. 无法直接使用dask.dataframe.read_hdf读取数据集，而获得ValueError:No object to concatenate。但是可以通过
加载相同的HDF5文件

  

ds = xarray.open_dataset（fn，chunks = 10000）

，然后通过

转换为DataFrame

  

dd = ds.to_dask_dataframe（）

结果：一个数据框 npartitions = 10296 任务名称：concat-indexed，483931个任务

1. 无法执行da.max().compute()，几乎所有64GB内存都被占用，即使使用da.compute(scheduler='synchronous')。

我想知道问题是什么，它将自动减少所有结果还是将多个max结果保存在内存中？