O objetivo deste projeto é demonstrar como processar eficientemente um arquivo de dados massivo contendo 1 bilhão de linhas (~14GB), especificamente para calcular estatísticas (Incluindo agregação e ordenação que são operações pesadas) utilizando Python.
Este desafio foi inspirado no The One Billion Row Challenge, originalmente proposto para Java.
O arquivo de dados consiste em medições de temperatura de várias estações meteorológicas. Cada registro segue o formato <string: nome da estação>;<double: medição>, com a temperatura sendo apresentada com precisão de uma casa decimal.
Aqui estão dez linhas de exemplo do arquivo:
Hamburg;12.0
Bulawayo;8.9
Palembang;38.8
St. Johns;15.2
Cracow;12.6
Bridgetown;26.9
Istanbul;6.2
Roseau;34.4
Conakry;31.2
Istanbul;23.0
O desafio é desenvolver um programa Python capaz de ler esse arquivo e calcular a temperatura mínima, média (arredondada para uma casa decimal) e máxima para cada estação, exibindo os resultados em uma tabela ordenada por nome da estação.
| station | min_temperature | mean_temperature | max_temperature |
|---|---|---|---|
| Abha | -31.1 | 18.0 | 66.5 |
| Abidjan | -25.9 | 26.0 | 74.6 |
| Abéché | -19.8 | 29.4 | 79.9 |
| Accra | -24.8 | 26.4 | 76.3 |
| Addis Ababa | -31.8 | 16.0 | 63.9 |
| Adelaide | -31.8 | 17.3 | 71.5 |
| Aden | -19.6 | 29.1 | 78.3 |
| Ahvaz | -24.0 | 25.4 | 72.6 |
| Albuquerque | -35.0 | 14.0 | 61.9 |
| Alexandra | -40.1 | 11.0 | 67.9 |
| ... | ... | ... | ... |
| Yangon | -23.6 | 27.5 | 77.3 |
| Yaoundé | -26.2 | 23.8 | 73.4 |
| Yellowknife | -53.4 | -4.3 | 46.7 |
| Yerevan | -38.6 | 12.4 | 62.8 |
| Yinchuan | -45.2 | 9.0 | 56.9 |
| Zagreb | -39.2 | 10.7 | 58.1 |
| Zanzibar City | -26.5 | 26.0 | 75.2 |
| Zürich | -42.0 | 9.3 | 63.6 |
| Ürümqi | -42.1 | 7.4 | 56.7 |
| İzmir | -34.4 | 17.9 | 67.9 |
Para executar os scripts deste projeto, você precisará das seguintes bibliotecas:
- Polars:
0.20.3 - DuckDB:
0.10.0 - Dask[complete]:
^2024.2.0
Os testes foram realizados em um laptop equipado com um processador M1 da Apple e 8GB de RAM. As implementações utilizaram abordagens puramente Python, Pandas, Dask, Polars e DuckDB. Os resultados de tempo de execução para processar o arquivo de 1 bilhão de linhas são apresentados abaixo:
| Implementação | Tempo |
|---|---|
| Bash + awk | 25 minutos |
| Python | 20 minutos |
| Python + Pandas | 263 sec |
| Python + Dask | 155.62 sec |
| Python + Polars | 33.86 sec |
| Python + Duckdb | 14.98 sec |
Obrigado por Koen Vossen pela implementação em Polars e Arthur Julião pela implementação em Python e Bash
Este desafio destacou claramente a eficácia de diversas bibliotecas Python na manipulação de grandes volumes de dados. Métodos tradicionais como Bash (25 minutos), Python puro (20 minutos) e até mesmo o Pandas (5 minutos) demandaram uma série de táticas para implementar o processamento em "lotes", enquanto bibliotecas como Dask, Polars e DuckDB provaram ser excepcionalmente eficazes, requerendo menos linhas de código devido à sua capacidade inerente de distribuir os dados em "lotes em streaming" de maneira mais eficiente. O DuckDB se sobressaiu, alcançando o menor tempo de execução graças à sua estratégia de execução e processamento de dados.
Esses resultados enfatizam a importância de selecionar a ferramenta adequada para análise de dados em larga escala, demonstrando que Python, com as bibliotecas certas, é uma escolha poderosa para enfrentar desafios de big data.
Duckdb vence tambem com 1 milhao de linhas, realmente é o melhor
Para executar este projeto e reproduzir os resultados:
- Clone esse repositório
- Definir a versao do Python usando o
pyenv local 3.12.1 poetry env use 3.12.1,poetry install --no-rootepoetry lock --no-update- Execute o comando
python src/create_measurements.pypara gerar o arquivo de teste - Tenha paciência e vá fazer um café, vai demorar uns 10 minutos para gerar o arquivo
- Certifique-se de instalar as versões especificadas das bibliotecas Dask, Polars e DuckDB
- Execute os scripts
python src/using_python.py,python src/using_pandas.py,python src/using_dask.py,python src/using_polars.pyepython src/using_duckdb.pyatravés de um terminal ou ambiente de desenvolvimento que suporte Python.
Observações válidas para quem for executar os scripts no Windows:
using_python.py-> Lembrar de incluir encoding = 'utf-8' nos gerenciadores de contexto 'with open'
Este projeto destaca a versatilidade do ecossistema Python para tarefas de processamento de dados, oferecendo valiosas lições sobre escolha de ferramentas para análises em grande escala.
Para rodar o script Bash descrito, você precisa seguir alguns passos simples. Primeiro, assegure-se de que você tenha um ambiente Unix-like, como Linux ou macOS, que suporta scripts Bash nativamente. Além disso, verifique se as ferramentas utilizadas no script (wc, head, pv, awk, e sort) estão instaladas em seu sistema. A maioria dessas ferramentas vem pré-instalada em sistemas Unix-like, mas pv (Pipe Viewer) pode precisar ser instalado manualmente.
Se você não tem o pv instalado, pode facilmente instalá-lo usando o gerenciador de pacotes do seu sistema. Por exemplo:
-
No Ubuntu/Debian:
sudo apt-get update sudo apt-get install pv
-
No macOS (usando Homebrew):
brew install pv
-
Dê permissão de execução para o arquivo script. Abra um terminal e execute:
chmod +x process_measurements.sh
-
Rode o script. Abra um terminal e execute:
./src/using_bash_and_awk.sh 1000
Neste exemplo, apenas as primeiras 1000 linhas serão processadas.
Ao executar o script, você verá a barra de progresso (se pv estiver instalado corretamente) e, eventualmente, a saída esperada no terminal ou em um arquivo de saída, se você decidir modificar o script para direcionar a saída.
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