Question

我有一个关于延迟装饰的问题，它似乎与以下问题类似：“ Dask：如何将我的代码与延迟的dask并行化？” 但即使在那里也没有答案。我有以下代码：

@dask.delayed
def remove_unnessasey_data(temp,l1):
    do some work
    return temp

@dask.delayed
def change_structure(temp):
    do some work
    return temp1

@dask.delayed
def read_one(filename):
    return pd.read_csv(filename)

然后：

def f(filenames):
    results = []
    for filename in filenames:
        results.append(change_structure( remove_unnessasey_data(
            read_one(filename),l1)))

    return results

result = dask.compute(*result)

根据this，它应该提高速度，但是如果我从大文件中读取大块数据，速度是相同的，谁能解释为什么？我知道GIL，但根据文档，它应该提高速度

Answer 1

据此应该提高速度

伙计。该文档缺乏更好的用词，通常是错误的。

说并行执行IO通常会提高性能，这显示了对大多数文件系统和磁盘存储系统如何工作的严重误解。

为什么？

寻找时间。

通常，文件系统以尽可能连续的块形式存储文件。要读取文件中的位置X，首先必须将磁盘头放在保存扇区X所在的轨道上。这需要时间。然后，系统必须等待，直到该扇区在磁盘头下方旋转。这又需要时间。

显而易见的是，为什么从旋转的磁盘顺序读取文件的速度更快-要读取扇区N，磁盘头必须首先搜索包含扇区N的磁道。但是由于文件是尽可能连续存储的，因此包含扇区N的磁道也可能包含扇区N + 1，N + 2，N + 3等。将磁盘（磁盘通常不是愚蠢的设备-它们是具有内置缓存系统的成熟IO计算机）和文件系统同时进行的预读缓存处理，然后从旋转中依次读取文件磁盘往往会减少查找数据所花费的时间。

现在尝试并行阅读。

线程A读取扇区X。磁盘试图跟踪，等待扇区X通过磁头。发生这种情况时，线程B尝试读取扇区Y。磁盘最终读取到扇区X，但是具有挂起的命令来读取扇区Y。现在磁盘必须将磁头移到正确的轨道，也许放弃了将要进行的预读对于线程A的下一次读取，获取扇区X + 1，等待磁头移动，然后等待扇区Y在磁头下方通过以进行读取。

同时，线程C发出读取扇区Z的请求...

磁盘头在磁盘上起舞。然后等待适当的扇区通过头部。

通过这种IO模式，可以将标称支持100 MB /秒的IO速率的典型消费级5400 RPM SATA磁盘每秒减少至几个 KILOBYTES 。

并行读取或写入数据几乎不会增加速度，尤其是在旋转磁盘上使用标准文件系统的情况下。

如果单线程的IO不会使存储系统（不仅是磁盘，而且是从CPU到磁盘的整个路径）不饱和，则使用SSD可以获得更好的性能。许多主板具有廉价，慢速的磁盘控制器和/或缺少IO带宽。购买计算机时，有多少人完全忽略磁盘控制器或主板的IO带宽？

有些文件系统确实支持并行IO以提高性能。它们往往是专有的，昂贵的且快速。 IBM's Spectrum Scale（最初是GPFS）和Oracle's HSM (originally SAMFS/QFS)是两个示例。

用dask并行读取文件

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