Python 单机 流式数据处理框架

在Python中，单机流式数据处理通常指的是用于处理大量、快速生成的数据，而不需要一次性加载到内存中的框架。这类框架通常支持数据的分块读取和处理，以适应内存限制，并提供可扩展性和高性能。以下是几个流行的Python单机流式数据处理框架：

1. **Apache Beam（原Google Dataflow）**：这是一个开源的统一编程模型，支持多种语言（包括Python），可以在单机或分布式环境中处理数据流。它使用PCollection（类似DataFrame的概念）来表示数据，并提供了Transforms API进行处理。

2. **Dask**：Dask是一个并行计算库，特别适合大数据处理。它基于Python，可以处理比内存大的数据集，通过将数据划分为小块并在本地进程或分布式环境中执行任务来实现流式计算。

3. **pandas DataFrame API**：虽然pandas主要用于内存中的数据操作，但其本身也支持分块读取大型CSV文件，通过`read_csvchunked`或其他迭代器方法，实现流式数据处理。

4. **Fugue**：Fugue是一个通用的编排引擎，可以在多种数据源（如Hadoop、Spark、Pandas等）之间无缝切换，支持数据的流式处理和转换。

5. **Pandarallel**：这是pandas的一个扩展，它可以在每个pandas DataFrame上并行运行多个函数，通过多进程或多线程实现流式计算。

相关问题--:
1. Dask如何处理大数据流?
2. Apache Beam的主要特点是什么？
3. Fugue支持哪些常见的数据处理操作？
4. Pandarallel如何利用多核资源提高处理性能？