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Eventual-Inc/Daft
GitHub指导将 Daft 工作流扩展至分布式 Ray 集群，提供针对轻/重数据的 Shuffle 和 Streaming 策略及调优公式，以优化性能并防止内存溢出。
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Skills in Collection (3)
指导将 Daft 工作流扩展至分布式 Ray 集群，提供针对轻/重数据的 Shuffle 和 Streaming 策略及调优公式，以优化性能并防止内存溢出。
优化大规模数据处理性能
处理超出单机内存限制的数据集
配置分布式执行参数
npx skills add Eventual-Inc/Daft --skill daft-distributed-scaling -g -y
提供Daft UDF性能优化指南，涵盖无状态、有状态及批量处理模式。通过异步I/O、GPU推理及并发控制等技巧，解决UDF执行缓慢问题，提升数据处理效率。
用户需要优化Daft UDF性能
用户遇到UDF执行速度慢的问题
用户询问关于异步或批量处理的最佳实践
npx skills add Eventual-Inc/Daft --skill daft-udf-tuning -g -y
