Из-за периодической блокировки нашего сайта РКН сервисами, просим воспользоваться резервным адресом:
Загрузить через dTub.ru Загрузить через ClipSaver.ruУ нас вы можете посмотреть бесплатно Scaling Pandas with Devin Petersohn - Weaviate Podcast или скачать в максимальном доступном качестве, которое было загружено на ютуб. Для скачивания выберите вариант из формы ниже:
Роботам не доступно скачивание файлов. Если вы считаете что это ошибочное сообщение - попробуйте зайти на сайт через браузер google chrome или mozilla firefox. Если сообщение не исчезает - напишите о проблеме в обратную связь. Спасибо.
Если кнопки скачивания не
загрузились
НАЖМИТЕ ЗДЕСЬ или обновите страницу
Если возникают проблемы со скачиванием, пожалуйста напишите в поддержку по адресу внизу
страницы.
Спасибо за использование сервиса savevideohd.ru
Hey everyone! Thank you so much for watching the 101st episode of the Weaviate Podcast with Devin Petersohn! Devin is the creator of Modin, one of the world's most advanced systems for scaling Pandas! Devin then went onto co-found Ponder, which was acquired by Snowflake in early 2023. This was one of my favorite podcasts of all time, I learned so much about the internals of Data Systems and I hope you do as well! Links: Modin: https://github.com/modin-project/modin Towards Scalable Dataframe Systems: https://arxiv.org/pdf/2001.00888 Additional publications from Devin: https://scholar.google.com/citations?... Ponder: https://ponder.io/blog/ Devin at the CMU Database Group, Beyond SQL: Dataframes in the Database: https://db.cs.cmu.edu/events/spring-2... Chapters 0:00 Welcome Devin! 0:28 What lead you Scaling Dataframes? 3:55 What makes Pandas slower than SQL? 6:32 Separating the API from the Execution Engine 13:11 What is a Task Execution Engine? 15:50 Query Optimization 19:15 Materialized Views 22:45 File Formats 25:20 How to read CSVs faster? 29:58 gRPC, Serialization, and Apache Arrow 33:50 The Separation of Compute and Storage 36:50 CUDA Dataframes and RAPIDS 39:08 Ponder 43:50 Large Language Models 47:15 Thank you Devin!