问题描述
我正在尝试 RAPIDS cudf 和 cuspatial，想知道交叉连接两个导致 270 亿行的数据帧的更好方法是什么？
我有两个数据集 - 一个来自纽约市出租车行程数据（1470 万行），其中包含上车地点的经度/纬度。另一个数据集包含 1.8k 地铁站的经度/纬度。对于每次旅行，我想与所有站点位置交叉连接，然后计算所有排列的 haversine 距离。
我认为 cudf 不允许交叉连接，所以我在两个数据集中创建了一个新列 key。
cutaxi['key'] = 0
cumetro['key'] = 0
cutaxi_metro = cutaxi.merge(cumetro,on = 'key',how = 'outer')
cutaxi_metro[hdist_km] = cuspatial.haversine_distance(cutaxi_metro[EntranceLongitude],cutaxi_metro[EntranceLatitude],cutaxi_metro[taxi_pickup],cutaxi_metro[taxi_dropoff])
我在 Nvidia V100 和 4 个虚拟 cpu 上运行代码，但我仍然遇到内存不足问题。我猜我需要分批处理合并，但不确定如何处理！任何建议表示赞赏！
MemoryError: std::bad_alloc: CUDA error at: ../include/rmm/mr/device/cuda_memory_resource.hpp:68: cudaErrorMemoryAllocation out of memory
解决方法
暂无找到可以解决该程序问题的有效方法，小编努力寻找整理中！
如果你已经找到好的解决方法，欢迎将解决方案带上本链接一起发送给小编。
小编邮箱:dio#foxmail.com (将#修改为@）