如何在Python中编写简单代码，并且速度超越Spark？( 五 )
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本文使用单GPU (NVIDIA T4) 它可以使服务器价格增加约30％ ， 性能提升30多倍 。 只使用几行Python代码 ， 每秒就可处理1千兆字节的复杂数据 。 哇！！
\n \n如果将此代码打包在无服务器函数中 ， 它可以在每次用户请求时或定期运行 ， 并读取或写入动态附加的数据卷 。
\n \nPython中可实现实时流吗？
\n \n你是否尝试使用Python执行实时流式传输？好吧 ， 我们做到了 。 以下代码选取自Kafka最佳实践指南 ， 此代码从流中读取 ， 同时并未额外处理 。
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问题在于Python本质上是同步的 ， 而其在实时或复杂的数据操作方面效率相当低 。 该程序每秒只生成几千条消息 ， 而且还没做任何有意思的工作 。 当我们添加前文示例中使用的json和pandas处理时 ， 性能会进一步降低 ， 处理速度仅为18MB / s 。 那么 ， 是否需要回到Spark进行流处理呢？
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