如何使用 Python Ray 在不耗尽内存的情况下并行处理大量数据？答案

【问题标题】：How to process massive amounts of data in parallel without using up memory with Python Ray?如何使用 Python Ray 在不耗尽内存的情况下并行处理大量数据？
【发布时间】：2019-09-25 08:43:52
【问题描述】：

我正在考虑使用 Ray 来实现数据并行处理的简单实现：

需要处理大量数据项，这些数据项可通过流/迭代器获得。每件商品的尺寸都很大
应在每个项目上运行一个函数，并将产生一个显着大小的结果
处理后的数据应该在流中传递或存储在某种接收器中，该接收器只能在某个时间段内接受一定数量的数据

我想知道这是否可以在 Ray 中完成。

目前我有以下基于pythons多处理库的简单实现：

一个进程读取流并将项目传递给队列，该队列将在 k 个项目后阻塞（这样队列所需的内存不会超过某个限制）
有几个工作进程将从输入队列中读取并处理项目。处理后的项目被传递到结果队列，该队列的大小也有限
另一个进程读取结果队列以传递项目

这样，一旦工作人员无法处理更多项目，队列将阻塞，并且不会尝试将更多工作传递给工作人员。如果 sink 进程无法存储更多的项目，结果队列将阻塞，进而阻塞 worker，worker 反过来阻塞输入队列，直到 writer 进程可以再次写入更多结果。

那么，Ray 有抽象来做这样的事情吗？我如何确保只能将一定数量的工作传递给工作人员，我如何才能拥有像单进程输出函数这样的东西，并确保工作人员不能用如此多的结果淹没该函数，以至于内存/存储耗尽？

【问题讨论】：

标签： python-3.x ray

【解决方案1】：

有一个适用于 Ray 的实验性流 API，您可能会发现它很有用：https://github.com/ray-project/ray/tree/master/python/ray/experimental/streaming

它为流式数据源、自定义运算符和接收器提供基本构造。您还可以通过限制队列大小为您的应用程序设置最大内存占用。

您能否分享一些有关您的应用程序的其他信息？

我们在谈论什么类型的数据？单个数据项有多大（以字节为单位）？

【讨论】：

虽然这回答了这个问题，但最好将底部的几行作为评论。一旦您获得足够的reputation，您就可以将 cmets 留在其他用户的帖子中，以寻求问题发布者的澄清。

【解决方案2】：

对于这个用例，我推荐 Ray 的 parallel iterators。首先，您将创建一个生成器，该生成器从您的流式生成器中获取大对象（请参阅ray.util.iter.from_iterators()）并对这些项目进行链式操作（请参阅.for_each()）。至关重要的是，中间对象（本身可能很大）一旦被链中的下一个函数消耗，就会从内存中逐出，从而防止内存不足。

最后，您可以使用.take() 方法控制队列上的执行，直到您的数据接收器准备好为止。

【讨论】：