python - 锁定dask.multiprocessing.get并将元数据添加到HDF

我想在纯Python中执行ETL任务，我想收集所考虑的每个原始输入文件的错误度量以及元数据(错误度量是根据文件数据部分中提供的错误代码计算的，而元数据存储在 header 中)。这是整个过程的伪代码:

import pandas as pd
import dask
from dask import delayed
from dask import dataframe as dd

META_DATA = {}  # shared resource
ERRORS = {}  # shared resource

def read_file(file_name):
    global META_DATA, ERRORS

    # step 1: process headers
    headers = read_header(file_name)
    errors = {}
    data_bfr = []

    # step 2: process data section
    for line in data_section:
        content_id, data = parse_line(line)
        if contains_errors(data):
            errors[content_id] = get_error_code(data)
        else:
            data_bfr.append(content_id, data)

    # ---- Part relevant for question 1 ----
    # step 3: acquire lock for shared resource and write metadata
    with lock.acquire():
        write_metadata(file_name, headers)  # stores metadata in META_DATA[file_name]
        write_errors(file_name, errors)  # stores error metrics in ERRORS[file_name]

    return pd.DataFrame(data=data_bfr,...)

with set_options(get=dask.multiprocessing.get):
    df = dd.from_delayed([delayed(read_file)(file_name) \
                          for file_name in os.listdir(wd)])

    # ---- Part relevant for question 2 ----
    df.to_hdf('data.hdf', '/data', 'w', complevel=9, \
        complib='blosc',..., metadata=(META_DATA, ERRORS))

对于每个输入文件，read_file返回一个pd.DataFrame，进一步将相关的元数据和错误度量写入共享资源。我正在使用dask的多处理调度程序从延迟的dask.dataframe操作列表中计算read_file。

问题1 :每个read_file操作都写入共享资源META_DATA和ERRORS。要实现适用于dask.multiprocessing.get的适当锁定策略，我该怎么做？从with locket.lock_file('.lock'): -context内将元数据和错误信息写入集合就足够了吗？ multiprocessing.RLock有效吗？我必须怎么做才能初始化与dask一起使用的锁？更根本地讲，如何在META_DATA中将ERRORS和dask声明为共享资源？

问题2 :如果可能，我想用元数据和错误度量来注释HDF数据。从question on "Collecting attributes from dask dataframe providers"中，我了解到dask目前不支持向数据帧添加元数据，但是是否有可能将信息写入HDF？如果是这样，在这种情况下如何处理对共享资源的访问？

最佳答案

不要依赖全局

Dask与pure functions一起使用效果最好。

特别是，您的情况是Python的局限性，因为它(正确地)不会在进程之间共享全局数据。相反，我建议您从函数显式返回数据:

def read_file(file_name):
    ...
    return df, metadata, errors

values = [delayed(read_file)(fn) for fn in filenames]
dfs      = [v[0] for v in values]
metadata = [v[1] for v in values]
errors   = [v[2] for v in values]

df = dd.from_delayed(dfs)

import toolz
metadata = delayed(toolz.merge)(metadata)
errors = delayed(toolz.merge)(errors)