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从存储到人工智能洞察：利用 MinIO 和 Polars 简化数据管道

news 2026/2/10 22:43:52

将 MinIO 的高性能、可扩展企业对象存储的强大功能与 Polars（闪电般快速的 DataFrame 库）的快速内存数据处理功能相结合，可以显著提高数据管道的性能。在 AI 工作流中尤其如此，其中预处理大型数据集和执行特征选择是关键步骤。在这篇文章中，我们将探讨将 MinIO 与 Polars 集成如何简化您的数据工作流程并优化性能，尤其是对于复杂的分析工作负载。

为什么选择 Polars 进行 AI 数据预处理？

Polars 是一个专为速度而设计的 DataFrame 库。与 Pandas 等基于 Python 的传统库不同，Polars 是用 Rust 构建的，使其能够高效处理大型数据集。Polars 采用急切执行模型，通过立即执行操作而不是等待延迟计算来提供快速结果。这使得 Polars 对于实时分析和时间敏感型数据处理特别有用。

Polars 的主要功能：

速度： Polars 使用 Rust 构建，速度非常快，可以处理远远超出 Pandas 管理能力的大型数据集。
延迟执行：Polars 有一个延迟 API，它通过重新排序和组合操作来优化查询计划以获得更好的性能。
多线程：Polars 利用多线程进行并行计算，使其能够比单线程解决方案更快地处理数据。

MinIO 的主要功能：

性能：作为市面上最快的对象存储，MinIO 的高性能与 Polars 的速度完美互补，能够检索和存储海量数据集。
规模：MinIO 的分布式架构可水平扩展，与您不断增长的 AI/ML 工作负载保持同步，同时 Polars 可以有效地处理数据。
数据持久性和冗余性： MinIO 的纠删码和对象锁定以现代、真正有效的方式保护您的数据。
与 AI/ML 框架集成：通过 MinIO 对 S3 API 的严格合规性和强大的 SDK，MinIO 支持各种 AI/ML 框架，如 TensorFlow 和 PyTorch。通过这些集成，您可以使用 Polars 检索预处理的数据，直接进行训练和推理，而不会遇到任何问题。

使用 GPU 加速 Polars 工作流程（可选）

对于那些寻求更高性能的用户，Polars 为由 RAPIDS cuDF 提供支持的 GPU 引擎提供了测试版，可在 NVIDIA GPU 上提供高达 13 倍的处理速度。这在处理数亿行时特别有用，因为即使是很小的性能提升也可以显著减少处理时间。要访问此 GPU 加速，您只需安装支持 GPU 的 Polars 并在收集数据时指定 GPU 引擎。

pip install polars[gpu] --extra-index-url=https://pypi.nvidia.com

其他集成信息将相同。

将 MinIO 与 Polars 集成

让我们探索如何将 MinIO 集成到一个有凝聚力的数据处理管道中。无论您是处理大规模时间序列数据、日志文件还是 AI/ML 模型训练数据集，MinIO 都提供了存储基础，而 Polars 则快速高效地处理这些数据。

第 1 步：确保已安装 Docker

安装 Docker（如果尚未完成）：请遵循官方 Docker 安装指南。

第 2 步：在无根 Docker 容器中部署 MinIO

运行 MinIO 容器：接下来，以无根模式启动 MinIO 容器。您将指定数据目录以及访问密钥和 Secret 密钥。根据需要调整端口和目录。

mkdir -p ${HOME}/minio/data
docker run \-p 9000:9000 \-p 9001:9001 \--user $(id -u):$(id -g) \--name minio1 \-e "MINIO_ROOT_USER=ROOTUSER" \-e "MINIO_ROOT_PASSWORD=CHANGEME123" \-v ${HOME}/minio/data:/data \quay.io/minio/minio server /data --console-address ":9001"

-p 9000：9000：在端口 9000 上公开 MinIO 的 API。
-p 9001：9001：在端口 9001 上公开 Web 控制台。
-v ~/minio/data：/data：挂载主机上的 ~/minio/data 目录以存储数据。
MINIO_ROOT_USER 和 MINIO_ROOT_PASSWORD 用于身份验证。

第 3 步：访问 MinIO

容器启动后，打开 Web 浏览器并转到：http://localhost:9001

使用 MINIO_ROOT_USER 和 MINIO_ROOT_PASSWORD 凭证登录。

第 4 步：创建存储桶并上传 Parquet 文件

根据以下说明在 MinIO 中创建存储桶：

接下来，将 Parquet 文件添加到您的存储桶中。

第 5 步：在 Polars 中从 MinIO 访问数据

要将 MinIO 中的数据读取到 Polars DataFrame 中，您可以将 MinIO 的 S3 兼容 API 与 Python 中的 requests 库一起使用。使用您的 MinIO 用户名（访问密钥）和密码（密钥）进行身份验证。假设您的数据存储在 Parquet 文件中;您首先需要 pip 安装 MinIO 和 Polars。


pip install minio
pip install polars

以下是将这些数据直接读取到 Polars 的方法：

import polars as pl
from minio import Minio
import io# Configure MinIO S3 access
minio_url = "localhost:9000" 
access_key = "ROOTUSER"
secret_key = "CHANGEME123"# Initialize MinIO client
client = Minio(minio_url,access_key=access_key,secret_key=secret_key,secure=False  # Set to True if you're using HTTPS
)# Retrieve the parquet file from the bucket
bucket_name = "ducknest"
object_name = "wild_animals.parquet"# Download the object as a stream
response = client.get_object(bucket_name, object_name)# Read the file content into a Polars DataFrame
data = io.BytesIO(response.read())
df = pl.read_parquet(data)# Perform your data analysis
print(df.describe())

第 6 步：使用 Polars 处理大型数据集

Polars 在处理大型数据集时确实大放异彩。它的内存效率和多线程功能使其能够比 Pandas 等传统库更快地处理筛选、分组和聚合等复杂操作。MinIO 通过提供完美的高性能存储层来处理这些海量数据集而发挥作用。无论您的数据集有多大，数据检索都可以保持快速和高效。这是因为 MinIO 的速度仅受底层硬件的限制。Polars 和 MinIO 协同工作，形成强大的组合，实现顺畅的数据处理并最大限度地减少 AI/ML 管道中的瓶颈。例如，以下是对 Polars DataFrame 执行聚合操作的方法：

# Group by the correct column names (as per the schema)
result = df.group_by("category").agg([pl.col("value").count().alias("total_value"),  # Count the number of animals in each habitatpl.col("quantity").mean().alias("avg_quantity")  # Calculate the average species value (after casting to numeric)]
)# Print the result
print(result)

当您准备好部署时

当您准备好部署时，MinIO 的可扩展性将大放异彩，轻松管理海量数据集，而 Polars 可加速数据处理，确保流畅的端到端性能。与传统的块存储解决方案相比，MinIO 的 Enterprise Object Store （EOS）不仅具有成本效益，而且还大大提高了性能。对于寻求更多控制和洞察力的组织，MinIO Enterprise Console 是一个强大的工具。它提供了一个统一的“单一管理平台”来管理您的所有 MinIO 部署，无论是在本地、云中还是在边缘。MinIO Enterprise Object Store 的另一个突出功能是 Enterprise Catalog，它支持实时搜索和查询 EB 级的对象元数据。使用 GraphQL 界面，管理员可以轻松执行合规性检查、操作审计和管理空间利用率。这些只是一整套企业工具中的两个，这些工具可用于专为 MinIO 的大规模部署而构建。当您准备好同时部署 MinIO 和 Polars 时，您将拥有所需的一切。

结论

通过将 MinIO Enterprise Object Store 与 Polars 集成，您可以构建能够轻松处理海量数据集的高性能、可扩展的数据管道。无论您是在处理实时分析、大规模 AI/ML 工作负载，还是只处理大型数据湖，这种组合都能提供速度和效率。随着对更快数据处理和可扩展存储的需求不断增长，利用 MinIO 和 Polars 等技术对于现代数据基础设施将变得越来越重要。