컴퓨터 비전, 웹 크롤링 또는 데이터 분석과 같은 작업을 수행할 때, 대용량의 데이터를 처리해야 하는 경우가 많습니다. 이러한 대용량 데이터를 효율적으로 저장하고 로드하기 위해 Vaex 라이브러리를 사용할 수 있습니다. Vaex는 대용량 데이터를 로깅과 함께 처리하고, 병렬로 작업을 수행할 수 있도록 도와주는 강력한 도구입니다.

Vaex란?

Vaex는 대용량 데이터를 메모리에 로드하지 않고도 연산을 수행할 수 있는 Python 라이브러리입니다. Vaex는 원시 데이터를 압축하여 디스크에 저장하고, 필요한 데이터만 메모리에 로드하여 연산을 수행할 수 있게 합니다. 이를 통해 대용량 데이터의 처리 속도를 향상시키고, 메모리 사용량을 최적화할 수 있습니다.

Vaex는 병렬 처리를 지원하여 대용량 데이터의 작업을 효율적으로 처리할 수 있습니다. 다양한 데이터 소스를 지원하며, Pandas나 NumPy와 같은 다른 데이터 분석 도구와 호환성이 높습니다. 또한, Vaex는 인터랙티브한 시각화 기능을 제공하여 데이터를 쉽게 탐색하고 시각화할 수 있도록 도와줍니다.

Vaex를 사용한 병렬 데이터 저장 및 로딩

Vaex를 사용하여 병렬로 대용량 데이터를 저장하고 로딩하는 방법을 알아보겠습니다. 아래는 Vaex를 사용하여 CSV 파일을 불러오고, HDF5 파일로 저장하는 예제 코드입니다.

import vaex

# CSV 파일 로딩
df = vaex.from_csv('data.csv', convert=True)

# 대용량 데이터 병렬로 저장
df.export_hdf5('data.hdf5', chunk_size=1000000, progress=True)

위의 코드에서 from_csv() 함수를 사용하여 CSV 파일을 Vaex 데이터프레임으로 로드합니다. 이후, export_hdf5() 함수를 사용하여 Vaex 데이터프레임을 HDF5 파일로 저장합니다. chunk_size 매개변수를 사용하여 데이터를 작은 청크로 분할하고, progress=True를 사용하여 저장 진행 상황을 표시할 수 있습니다.

이렇게 저장한 데이터는 나중에 open() 함수를 사용하여 로드할 수 있습니다.

df = vaex.open('data.hdf5')

위의 코드는 저장된 HDF5 파일을 로드하여 Vaex 데이터프레임으로 반환합니다.

요약

Vaex는 대용량 데이터를 효율적으로 저장하고 로드할 수 있는 강력한 도구입니다. Vaex를 사용하면 대용량 데이터의 처리 속도를 향상시키고, 메모리 사용량을 최적화할 수 있습니다. 병렬 처리를 지원하며 다양한 데이터 소스와 호환되며, 시각화 기능도 제공합니다. Vaex를 활용하면 병렬로 대용량 데이터를 저장하고 로딩하는 작업을 쉽게 수행할 수 있습니다.

참고 자료:

• Vaex 공식 문서