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本文为您介绍Mars的功能、与PyODPS DataFrame的区别和使用场景。

说明

随着MaxCompute MaxFrame的上线发布，将逐步替换PyODPS DataFrame及Mars接口，同时在算子兼容性以及分布式能力上有明显提升，建议新用户/新作业直接基于MaxFrame进行Python开发工作。

使用场景

Mars与PyODPS DataFrame使用场景如下：

Mars
- 经常使用PyODPS DataFrame的to_pandas()方法，将PyODPS DataFrame转换成Pandas DataFrame的场景。
- 熟悉Pandas接口，但不愿意学习PyODPS DataFrame接口的场景。
- 使用索引的场景。
- 创建DataFrame后需要保证数据顺序的场景。
  Mars DataFrame通过iloc等方法可以获取某个偏移的数据。例如，df.iloc[10]可以获取第10行数据。Mars DataFrame也支持需要保证数据顺序才可以使用的特性接口df.shift()和df.ffill()。
- 需要并行和分布化Numpy或Scikit-learn，以及支持分布式运行TensorFlow、PyTorch和XGBoost的场景。
- 数据量在TB级别以下的场景。
PyODPS DataFrame
- 使用MaxCompute调度作业的场景。PyODPS DataFrame会将DataFrame编译成MaxCompute SQL。如果需要通过MaxCompute调度作业，建议您使用PyODPS DataFrame。
- 稳定性要求较高的作业场景。PyODPS DataFrame会将作业编译至MaxCompute执行，由于MaxCompute相当稳定，而Mars相对比较新，如果对稳定性有很高要求，建议您使用PyODPS DataFrame。
- 数据量在TB级别以上的场景，建议您使用PyODPS DataFrame。

与PyODPS DataFrame的区别

API
- Mars
  Mars DataFrame完全兼容Pandas。Mars Tensor兼容Numpy。Mars Learn兼容Scikit-learn。
- PyODPS
  只有DataFrame接口，和Pandas的接口差异较大。

索引

Mars

Mars DataFrame支持索引操作，包含行和列索引。示例代码如下。

In [1]: import mars.dataframe as md
In [5]: import mars.tensor as mt
In [7]: df = md.DataFrame(mt.random.rand(10, 3), index=md.date_range('2020-5-1', periods=10))
In [9]: df.loc['2020-5'].execute()
Out[9]:
                   0         1         2
2020-05-01  0.061912  0.507101  0.372242
2020-05-02  0.833663  0.818519  0.943887
2020-05-03  0.579214  0.573056  0.319786
2020-05-04  0.476143  0.245831  0.434038
2020-05-05  0.444866  0.465851  0.445263
2020-05-06  0.654311  0.972639  0.443985
2020-05-07  0.276574  0.096421  0.264799
2020-05-08  0.106188  0.921479  0.202131
2020-05-09  0.281736  0.465473  0.003585
2020-05-10  0.400000  0.451150  0.956905

PyODPS
不支持索引操作。

数据顺序
- Mars
  Mars DataFrame创建后，会保证数据顺序，支持时序操作（shift）、向前（ffill）、向后（bfill）和填空值操作。
```
In [3]: df = md.DataFrame([[1, None], [None, 1]])
In [4]: df.execute()
Out[4]:
     0    1
0  1.0  NaN
1  NaN  1.0

In [5]: df.ffill().execute() #空值用上一行的值。
Out[5]:
     0    1
0  1.0  NaN
1  1.0  1.0
```
- PyODPS
  PyODPS使用MaxCompute计算和存储数据，而MaxCompute并不保证数据顺序，因此PyODPS不保证数据顺序，不支持时序操作。
执行层
- Mars
  Mars包含客户端和分布式执行层。您可以通过调用o.create_mars_cluster，在MaxCompute内部创建Mars集群，并将计算作业直接提交至Mars集群，调度费用极小。在数据规模较小时，Mars更有优势。
- PyODPS
  PyODPS是一个客户端，不包含任何服务端部分。执行PyODPS DataFrame时，系统会将计算作业编译至MaxCompute SQL。因此，PyODPS DataFrame支持的操作，取决于MaxCompute SQL。此外，您每次调用execute方法时，会提交一次MaxCompute作业，需要在集群内调度作业。

使用说明

Mars是一个基于张量的统一分布式计算框架。Mars能利用并行和分布式技术，为Python数据科学栈加速，包括Numpy、Pandas和Scikit-learn。

Mars常用接口如下：

Mars Tensor接口

和Numpy保持一致，且支持大规模高维数组。示例代码如下。

import mars.tensor as mt
a = mt.random.rand(10000, 50)
b = mt.random.rand(50, 5000)
a.dot(b).execute()

Mars DataFrame接口

和Pandas保持一致，且支持大规模数据处理和分析。示例代码如下。

import mars.dataframe as md
ratings = md.read_csv('Downloads/ml-20m/ratings.csv')
movies = md.read_csv('Downloads/ml-20m/movies.csv')
movie_rating = ratings.groupby('movieId', as_index=False).agg({'rating': 'mean'})
result = movie_rating.merge(movies[['movieId', 'title']], on='movieId')
result.sort_values(by='rating', ascending=False).execute()

Mars Learn接口

和Scikit-learn保持一致。示例代码如下。Mars Learn可以集成TensorFlow、PyTorch和XGBoost。

import mars.dataframe as md
from mars.learn.neighbors import NearestNeighbors
df = md.read_csv('data.csv')
nn = NearestNeighbors(n_neighbors=10)
nn.fit(df)
neighbors = nn.kneighbors(df).fetch()

参考文档

技术支持

如果您在使用Mars过程中遇到问题，请单击申请链接加入技术支持钉钉群进行咨询。