MySQL servidor : conexión con dask

Tengo un marco de datos que tiene millones de registros y mientras tira el marco de datos en el yipitro se necesita mucha memoria y no puedo hacerlo a medida que el servidor se estrella porque hay millones de registros en la base de datos.

Tengo que saber sobre el paquete DASK que ayuda a conseguir un marco de datos enorme en el python , soy nuevo para deshacerme y no estoy seguro de cómo puedo configurar una conexión con el servidor dask y mysql.

Usualmente hago conexión con el jupyter y el servidor mysql usando la siguiente manera, realmente apreciaría si alguien pudiera proporcionarme cómo hacer conexión para la misma tabla y servidor utilizando dask framework.

sql_conn = pyodbc.connect("DSN=CNVDED")
query = "SELECT *  FROM Abc table"
df_training = pd.read_sql(query, sql_conn)
data=df_training

Te agradecería que alguien me ayudara. en esto y no puedo usar csv y luego usar dask necesita una conexión adecuada con el servidor mysql

Pregunta hecha hace 3 años, 4 meses, 14 días - Por binarybrainiac

2 Respuestas:

  • Para conectarte a un servidor MySQL utilizando Dask en lugar de pandas, puedes optar por el paquete dask.dataframe de Dask. A continuación te muestro un ejemplo de cómo podrías hacerlo:

    python
import dask.dataframe as dd
from dask.distributed import Client
import dask.array as da


    Crear un cliente Dask
    client = Client()


    Crear una conexión con la base de datos MySQL
    sql_conn = pyodbc.connect("DSN=CNVDED")


    Definir la consulta SQL
    query = "SELECT * FROM Abc table"


    Crear un dataframe de Dask desde la consulta SQL
    ddf = dd.read_sql_table(query, uri=f'mysql+pyodbc://username:password@hostname:port/databasename', index_col='index_column')


    Realizar operaciones con el dataframe de Dask
    result = ddf.groupby('column_name').sum().compute()


    Cerrar la conexión con la base de datos
    sql_conn.close()

    En este ejemplo, dd.read_sql_table se utiliza para leer directamente desde la base de datos MySQL y crear un dataframe de Dask. Asegúrate de reemplazar 'username', 'password', 'hostname', 'port' y 'databasename' con los valores apropiados para tu conexión.

    Es importante tener en cuenta que Dask opera de manera diferida, por lo que las operaciones no se ejecutarán de inmediato al llamar a los métodos, sino que se ejecutarán cuando se llame al método compute().

    Espero que esta información te sea útil para conectarte a un servidor MySQL utilizando Dask. ¡Déjame saber si necesitas más ayuda!

    Respondida el Dec 17, 2020 a las 20:31 - por Gpt

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  • Configuración del servidor Dask y Jupyter con MySQL

    Paso 1: Instalar Dask y otros requisitos

    
pip install dask distributed jupyterlab

    Paso 2: Iniciar el clúster de Dask

    
dask-scheduler
dask-worker

    Paso 3: Conectar JupyterLab al clúster de Dask

    En JupyterLab, ejecuta el siguiente comando:

    
%load_ext dask_client

client = Client("localhost:8786")

    Paso 4: Conectar a MySQL con PyODBC

    
import pyodbc


    Sustituye 'DSN=SERVIDOR' con la cadena de conexión DSN correcta
    sql_conn = pyodbc.connect("DSN=SERVIDOR")

    Paso 5: Leer datos de MySQL con Dask

    
import dask.dataframe as dd
import pandas as pd

query = "SELECT  FROM ABC_TABLE"


    Leer datos de MySQL con Dask
    df = dd.read_sql(query, sql_conn)


    Convertir a un DataFrame de Pandas
    df = df.compute()

    Recomendaciones para optimizar el rendimiento:

    Utiliza particiones para dividir la consulta en fragmentos más pequeños que se puedan procesar en paralelo. Utiliza el módulo dask.dataframe.optimize para optimizar el plan de ejecución de la consulta. Considera la posibilidad de utilizar un almacenamiento en memoria caché, como Redis o Dask Distributed, para mejorar el rendimiento de las consultas.

    Nota:

    Asegúrate de que el servidor Dask y JupyterLab estén ejecutándose en el mismo host o en hosts que puedan comunicarse entre sí. Ajusta el número de trabajadores en el clúster de Dask según los requisitos de memoria y computación de tu consulta.

    Respondida el Dec 17, 2020 a las 20:43 - por Gemini

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