tech.ml.dataset
tech.ml.dataset 是一个专为 Clojure 语言打造的高性能表格数据处理库,其定位类似于 Python 中的 Pandas 或 R 语言里的 data.table。它主要解决了在 JVM 平台上进行大规模数据密集型任务时,如何兼顾开发效率与运行性能的难题。
对于需要在 Java 虚拟机生态中处理复杂数据的 Clojure 开发者及数据工程师而言,tech.ml.dataset 提供了极佳的解决方案。其核心亮点在于采用了列式存储、原始类型数组、紧凑的日期时间类型以及字符串表等技术,显著降低了内存占用并提升了运算速度。与 Python 或 R 中常见的可变数据结构不同,tech.ml.dataset 坚持函数式设计理念,这意味着数据集在操作过程中不可变,使得代码逻辑更清晰、更易于推导和维护,有效减少了因状态变化引发的潜在错误。无论是进行数据清洗、转换还是分析,它都能帮助开发者以简洁优雅的方式构建高效的数据处理流程,是 JVM 生态下不可或缺的数据处理利器。
使用场景
某金融科技公司的数据工程师需要在 JVM 环境下,每日处理千万级的高频交易日志以生成实时风控报表。
没有 tech.ml.dataset 时
- 内存爆炸:直接使用 Java 对象或通用集合处理表格数据,导致堆内存迅速耗尽,频繁触发 GC 甚至 OOM。
- 代码冗长:缺乏类似 Pandas 的高级抽象,清洗、聚合和转换操作需编写大量样板代码,开发效率低下。
- 调试困难:数据处理过程充满可变状态,难以追踪中间结果,逻辑错误排查如同“大海捞针”。
- 类型不安全:原始数据类型混用,运行时容易因类型转换错误导致程序崩溃。
使用 tech.ml.dataset 后
- 极致压缩:利用列式存储和原始数组(Primitive Arrays),内存占用降低数倍,轻松在单机处理亿行数据。
- 函数式简洁:提供类似 Pandas 的链式调用 API,几行 Clojure 代码即可替代数十行 Java 逻辑,清晰表达业务意图。
- 不可变安全:数据集默认不可变,每一步转换都生成新实例,彻底消除副作用,让并发处理和逻辑推理变得简单可靠。
- 智能类型推断:自动识别并优化日期、字符串和数值类型,避免手动转换错误,提升运行稳定性。
tech.ml.dataset 让 Clojure 开发者在 JVM 上也能享受如 Python Pandas 般高效流畅的数据分析体验,同时兼具函数式编程的安全与性能优势。
运行环境要求
- 未说明
不需要
未说明

快速开始
tech.ml.dataset

tech.ml.dataset(TMD)是一个 Clojure 库,用于表格数据处理,类似于 Python 的 Pandas 或 R 的 data.table。它通过提供强大的抽象,简化了在 JVM 上实现高效解决方案的过程,从而支持实用的数据密集型工作。数据集通过列式存储、使用原始数组、紧凑的日期时间类型和字符串表,在内存中显著减少占用空间。
与 Python 或 R 不同,TMD 数据集是函数式的,这意味着它们更容易理解和推理。
安装
您可以在 Clojars 上找到针对您喜欢的构建系统的安装说明(lein、deps.edn 等),该库托管在 Clojars 上:
验证安装
user> (require 'tech.v3.dataset)
nil
user> (->> (System/getProperties)
(map (fn [[k v]] {:k k :v (apply str (take 40 (str v)))}))
(tech.v3.dataset/->>dataset {:dataset-name "My Truncated System Properties"}))
My Truncated System Properties [53 2]:
| :k | :v |
|----------------------------|------------------------------------------|
| sun.desktop | gnome |
| awt.toolkit | sun.awt.X11.XToolkit |
| java.specification.version | 11 |
| sun.cpu.isalist | |
| sun.jnu.encoding | UTF-8 |
| java.class.path | src:resources:target/classes:/home/harol |
| java.vm.vendor | Ubuntu |
| sun.arch.data.model | 64 |
| java.vendor.url | https://ubuntu.com/ |
| user.timezone | America/Denver |
| ... | ... |
| os.arch | amd64 |
| java.vm.specification.name | Java Virtual Machine Specification |
| java.awt.printerjob | sun.print.PSPrinterJob |
| sun.os.patch.level | unknown |
| java.librarypath | /usr/java/packages/lib:/usr/lib/x86_64-l |
| java.vm.info | mixed mode, sharing |
| java.vendor | Ubuntu |
| java.vm.version | 11.0.17+8-post-Ubuntu-1ubuntu222.04 |
| sun.io.unicode.encoding | UnicodeLittle |
| apple.awt.UIElement | true |
| java.class.version | 55.0 |
📚 文档 📚
最好的起点是文档中的“入门”部分:https://techascent.github.io/tech.ml.dataset/000-getting-started.html
“演练”部分提供了处理真实数据的详细示例:https://techascent.github.io/tech.ml.dataset/100-walkthrough.html
“快速参考”部分总结了许多最常用的功能:https://techascent.github.io/tech.ml.dataset/200-quick-reference.html
API 文档记录了所有可用的函数:https://techascent.github.io/tech.ml.dataset/
提供的 Java API(javadoc / 带框架)和示例程序(源代码)展示了如何从 Java 中使用 TMD。
问题 / 社区
- 提交一个 issue!
- 访问 zulip 讨论组.
- 或者访问 slack 数据科学频道.
相关项目和注释
- 另一个具有重要附加功能的前沿 API 可以通过 tablecloth 获得。
- tech.v3.datatype 为 TMD 提供了底层的数值子系统。
- 在 tech.ml 中可以找到简单的回归/分类机器学习路径。
- 一些 独立基准测试 表明了 TMD 的 速度。
- 与一个 高性能进程内 SQL 数据库 的绑定。
- 一个 Graal 原生 示例项目。
- scicloj.ml 教程 可能是直接进入数据科学的好方法。
- R 的
data.table、R 的dplyr和 TMD 的旧版本之间的 比较。 - genme 对一些可用功能的另一个概述:Some Functions
许可证
版权所有 © 2023 TechAscent, LLC
根据 Eclipse 公共许可证第 1.0 版或(由您选择)任何后续版本进行分发。
常见问题
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