Bigdata core

Big Data Processing Toolkit

Overview

大数据团队核心处理工具集，包含高性能DataFrame库和分布式计算框架。

Quick Reference

工具	场景	数据规模
Polars	单机高性能分析	GB级
Dask	分布式/超内存处理	TB级
Vaex	超大文件惰性处理	100GB+

选择指南

数据大小判断:
├── < 10GB → Polars (最快)
├── 10GB - 100GB → Polars (streaming) 或 Dask
├── > 100GB → Dask (分布式)
└── 超大单文件 → Vaex (内存映射)

任务类型:
├── 简单ETL → Polars
├── 复杂管道 → Dask
├── 交互分析 → Vaex
└── 机器学习 → Dask + Dask-ML

子Skills

• polars/ - 高性能DataFrame，替代Pandas
• dask/ - 分布式计算框架
• vaex/ - 大规模数据惰性处理
• exploratory-data-analysis/ - 探索性数据分析
• statistical-analysis/ - 统计分析方法
• zarr-python/ - 分块数组存储

常用模式

ETL Pipeline (Polars)

import polars as pl

# 读取 -> 转换 -> 写入
(
    pl.scan_csv("raw/*.csv")
    .filter(pl.col("status") == "valid")
    .with_columns(
        pl.col("amount").cast(pl.Float64),
        pl.col("date").str.to_datetime()
    )
    .group_by("category")
    .agg(pl.col("amount").sum())
    .collect()
    .write_parquet("output/summary.parquet")
)

分布式处理 (Dask)

import dask.dataframe as dd
from dask.distributed import Client

client = Client()  # 启动本地集群

ddf = dd.read_parquet("data/*.parquet")
result = ddf.groupby("key").agg({"value": "sum"}).compute()

超大文件分析 (Vaex)

import vaex

df = vaex.open("huge_file.hdf5")  # 不加载到内存
df.mean(df.column)  # 惰性计算

性能最佳实践

1. 文件格式: Parquet > CSV (10x faster)
2. 惰性计算: 使用 scan_* 而非 read_*
3. 列选择: 尽早选择需要的列
4. 分区策略: 按日期/类别分区大数据集
5. 并行度: CPU核心数 = 并行任务数

团队使用建议

# 查看具体skill详情
ai skills info bigdata-core/polars
ai skills info bigdata-core/dask

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猪哥云-数据产品部 | 大数据团队专用

是什么

Big Data Processing Toolkit 用来把 数据分析师 场景里的任务输入转成可执行的流程、检查清单和交付物。

Core big data processing toolkit for data teams. Includes Polars, Dask, Vaex for large-scale data processing, ETL pipelines, and distributed computing. Use when working with datasets larger than memory, building data pipelines, or optimi...

它的价值在于让 数据AI职能线 在 Claude Code、Codex、Gemini、Hermes 或 OpenClaw 中复用同一套岗位能力，而不是依赖一次性的聊天提示词。

怎么用

1. 明确当前任务目标、输入材料、约束和期望交付物，再加载 bigdata-core。
2. 按 skill 文档中的流程、检查清单或工具建议执行，优先复用仓库已有规范与真实命令。
3. 把关键判断、风险、验证命令和产出路径记录到当前任务文档或交付说明中。
4. 用最小可证明的检查确认结果有效；发现缺口时回到 skill 清单补齐。

架构图

flowchart LR
  A[任务输入] --> B[加载 Big Data Processing Toolkit]
  B --> C[执行流程与检查清单]
  C --> D[生成交付物与风险记录]
  D --> E[验证结果并沉淀复盘]