工厂

文件
文件	column_factories.hpp
	列工厂 API。
文件	dictionary_factories.hpp

函数
std::unique_ptr< column >	cudf::make_empty_column (data_type type)
	创建指定 type 的空列。 更多...
std::unique_ptr< column >	cudf::make_empty_column (type_id id)
	创建指定类型的空列。 更多...
std::unique_ptr< column >	cudf::make_numeric_column (data_type type, size_type size, mask_state state=mask_state::UNALLOCATED, rmm::cuda_stream_view stream=cudf::get_default_stream(), rmm::device_async_resource_ref mr=cudf::get_current_device_resource_ref())
	构造具有足够未初始化存储的列，以容纳指定数字 data_type 的 size 个元素，带可选空值掩码。 更多...
template<typename B >
std::unique_ptr< column >	cudf::make_numeric_column (data_type type, size_type size, B &&null_mask, size_type null_count, rmm::cuda_stream_view stream=cudf::get_default_stream(), rmm::device_async_resource_ref mr=cudf::get_current_device_resource_ref())
	构造具有足够未初始化存储的列，以容纳指定数字 data_type 的 size 个元素，带空值掩码。 更多...
std::unique_ptr< column >	cudf::make_fixed_point_column (data_type type, size_type size, mask_state state=mask_state::UNALLOCATED, rmm::cuda_stream_view stream=cudf::get_default_stream(), rmm::device_async_resource_ref mr=cudf::get_current_device_resource_ref())
	构造具有足够未初始化存储的列，以容纳指定 fixed_point data_type 的 size 个元素，带可选空值掩码。 更多...
template<typename B >
std::unique_ptr< column >	cudf::make_fixed_point_column (data_type type, size_type size, B &&null_mask, size_type null_count, rmm::cuda_stream_view stream=cudf::get_default_stream(), rmm::device_async_resource_ref mr=cudf::get_current_device_resource_ref())
	构造具有足够未初始化存储的列，以容纳指定 fixed_point data_type 的 size 个元素，带空值掩码。 更多...
std::unique_ptr< column >	cudf::make_timestamp_column (data_type type, size_type size, mask_state state=mask_state::UNALLOCATED, rmm::cuda_stream_view stream=cudf::get_default_stream(), rmm::device_async_resource_ref mr=cudf::get_current_device_resource_ref())
	构造具有足够未初始化存储的列，以容纳指定时间戳 data_type 的 size 个元素，带可选空值掩码。 更多...
template<typename B >
std::unique_ptr< column >	cudf::make_timestamp_column (data_type type, size_type size, B &&null_mask, size_type null_count, rmm::cuda_stream_view stream=cudf::get_default_stream(), rmm::device_async_resource_ref mr=cudf::get_current_device_resource_ref())
	构造具有足够未初始化存储的列，以容纳指定时间戳 data_type 的 size 个元素，带空值掩码。 更多...
std::unique_ptr< column >	cudf::make_duration_column (data_type type, size_type size, mask_state state=mask_state::UNALLOCATED, rmm::cuda_stream_view stream=cudf::get_default_stream(), rmm::device_async_resource_ref mr=cudf::get_current_device_resource_ref())
	构造具有足够未初始化存储的列，以容纳指定时长 data_type 的 size 个元素，带可选空值掩码。 更多...
template<typename B >
std::unique_ptr< column >	cudf::make_duration_column (data_type type, size_type size, B &&null_mask, size_type null_count, rmm::cuda_stream_view stream=cudf::get_default_stream(), rmm::device_async_resource_ref mr=cudf::get_current_device_resource_ref())
	构造具有足够未初始化存储的列，以容纳指定时长 data_type 的 size 个元素，带空值掩码。 更多...
std::unique_ptr< column >	cudf::make_fixed_width_column (data_type type, size_type size, mask_state state=mask_state::UNALLOCATED, rmm::cuda_stream_view stream=cudf::get_default_stream(), rmm::device_async_resource_ref mr=cudf::get_current_device_resource_ref())
	构造具有足够未初始化存储的列，以容纳指定固定宽度 data_type 的 size 个元素，带可选空值掩码。 更多...
template<typename B >
std::unique_ptr< column >	cudf::make_fixed_width_column (data_type type, size_type size, B &&null_mask, size_type null_count, rmm::cuda_stream_view stream=cudf::get_default_stream(), rmm::device_async_resource_ref mr=cudf::get_current_device_resource_ref())
	构造具有足够未初始化存储的列，以容纳指定固定宽度 data_type 的 size 个元素，带空值掩码。 更多...
std::unique_ptr< column >	cudf::make_strings_column (cudf::device_span< thrust::pair< char const *, size_type > const > strings, rmm::cuda_stream_view stream=cudf::get_default_stream(), rmm::device_async_resource_ref mr=cudf::get_current_device_resource_ref())
	构造一个 STRING 类型的列，给定指针/大小对的设备 span。 更多...
std::vector< std::unique_ptr< column > >	cudf::make_strings_column_batch (std::vector< cudf::device_span< thrust::pair< char const *, size_type > const >> const &input, rmm::cuda_stream_view stream=cudf::get_default_stream(), rmm::device_async_resource_ref mr=cudf::get_current_device_resource_ref())
	给定指针/大小对的设备 span 数组，构造一批 STRING 类型的列。 更多...
std::unique_ptr< column >	cudf::make_strings_column (cudf::device_span< string_view const > string_views, string_view const null_placeholder, rmm::cuda_stream_view stream=cudf::get_default_stream(), rmm::device_async_resource_ref mr=cudf::get_current_device_resource_ref())
	给定 string_view 的设备 span，构造一个 STRING 类型的列。 更多...
std::unique_ptr< column >	cudf::make_strings_column (size_type num_strings, std::unique_ptr< column > offsets_column, rmm::device_buffer &&chars_buffer, size_type null_count, rmm::device_buffer &&null_mask)
	给定偏移量列、字符列、空值掩码和空值计数，构造一个 STRING 类型的列。 更多...
std::unique_ptr< cudf::column >	cudf::make_lists_column (size_type num_rows, std::unique_ptr< column > offsets_column, std::unique_ptr< column > child_column, size_type null_count, rmm::device_buffer &&null_mask, rmm::cuda_stream_view stream=cudf::get_default_stream(), rmm::device_async_resource_ref mr=cudf::get_current_device_resource_ref())
	给定偏移量列、子列、空值掩码和空值计数，构造一个 LIST 类型的列。 更多...
std::unique_ptr< column >	cudf::make_empty_lists_column (data_type child_type, rmm::cuda_stream_view stream=cudf::get_default_stream(), rmm::device_async_resource_ref mr=cudf::get_current_device_resource_ref())
	创建一个空的 LIST 列。 更多...
std::unique_ptr< cudf::column >	cudf::make_structs_column (size_type num_rows, std::vector< std::unique_ptr< column >> &&child_columns, size_type null_count, rmm::device_buffer &&null_mask, rmm::cuda_stream_view stream=cudf::get_default_stream(), rmm::device_async_resource_ref mr=cudf::get_current_device_resource_ref())
	使用指定的子列作为成员构造 STRUCT 列。 更多...
std::unique_ptr< column >	cudf::make_column_from_scalar (scalar const &s, size_type size, rmm::cuda_stream_view stream=cudf::get_default_stream(), rmm::device_async_resource_ref mr=cudf::get_current_device_resource_ref())
	构造一个包含 size 个元素的列，这些元素都等于给定的标量。 更多...
std::unique_ptr< column >	cudf::make_dictionary_from_scalar (scalar const &s, size_type size, rmm::cuda_stream_view stream=cudf::get_default_stream(), rmm::device_async_resource_ref mr=cudf::get_current_device_resource_ref())
	构造一个包含 size 个元素的字典列，这些元素都等于给定的标量。 更多...
std::unique_ptr< column >	cudf::make_dictionary_column (column_view const &keys_column, column_view const &indices_column, rmm::cuda_stream_view stream=cudf::get_default_stream(), rmm::device_async_resource_ref mr=cudf::get_current_device_resource_ref())
	通过复制提供的 keys 和 indices 构造一个字典列。 更多...
std::unique_ptr< column >	cudf::make_dictionary_column (std::unique_ptr< column > keys_column, std::unique_ptr< column > indices_column, rmm::device_buffer &&null_mask, size_type null_count, rmm::cuda_stream_view stream=cudf::get_default_stream(), rmm::device_async_resource_ref mr=cudf::get_current_device_resource_ref())
	通过获取提供的键列和索引列的所有权来构造字典列。 更多...
std::unique_ptr< column >	cudf::make_dictionary_column (std::unique_ptr< column > keys_column, std::unique_ptr< column > indices_column, rmm::cuda_stream_view stream=cudf::get_default_stream(), rmm::device_async_resource_ref mr=cudf::get_current_device_resource_ref())
	通过获取提供的键列和索引列的所有权来构造字典列。 更多...

详细描述

函数文档

make_column_from_scalar()

std::unique_ptr<column> cudf::make_column_from_scalar	(	scalar const &	s,
		size_type	size,
		rmm::cuda_stream_view	stream = cudf::get_default_stream(),
		rmm::device_async_resource_ref	mr = cudf::get_current_device_resource_ref()
	)

构造一个包含 size 个元素的列，这些元素都等于给定的标量。

输出列将与 s.type() 具有相同的类型。如果 s.invalid()==false，输出列将包含所有空行。如果 size==0，输出列将为空。对于 LIST 标量，将保留来自 s 的列层次结构。

参数

[in]	s	用于列中值的标量。
[in]	size	输出列的行数。
[in]	stream	用于设备内存操作和内核启动的 CUDA stream。
[in]	mr	用于分配返回列的设备内存的设备内存资源。

返回值

构造的列，其所有行都包含标量值

make_dictionary_column() [1/3]

std::unique_ptr<column> cudf::make_dictionary_column	(	column_view const &	keys_column,
		column_view const &	indices_column,
		rmm::cuda_stream_view	stream = cudf::get_default_stream(),
		rmm::device_async_resource_ref	mr = cudf::get_current_device_resource_ref()
	)

通过复制提供的 keys 和 indices 构造一个字典列。

预期 keys_column.has_nulls() == false。假定 keys_column 中的元素是唯一的并严格地按总顺序排列。也就是说，对于所有 i in [0,n-1)，其中 n 是键的数量，keys_column[i] 排序在 keys_column[i+1] 之前。

索引值必须在 [0, keys_column.size()) 范围内。

输出列的 null_mask 和 null count 是从 indices 列复制的。如果 indices_column 中的元素 i 是 null，则返回的字典列中的元素 i 也将是 null。

k = ["a","c","d"]
i = [1,0,null,2,2]
d = make_dictionary_column(k,i)
d is now {["a","c","d"],[1,0,undefined,2,2]} bitmask={1,1,0,1,1}

输出列的 null_mask 和 null count 从索引列复制。

异常

cudf::logic_error	如果 keys_column 包含 null
cudf::logic_error	如果 indices_column 类型不是 INT32

参数

keys_column	用作新字典列的键的唯一、有序值列。
indices_column	用于新字典列的索引。
stream	用于设备内存操作和内核启动的 CUDA stream。
mr	用于分配返回列的设备内存的设备内存资源。

返回值

新的字典列。

make_dictionary_column() [2/3]

std::unique_ptr<column> cudf::make_dictionary_column	(	std::unique_ptr< column >	keys_column,
		std::unique_ptr< column >	indices_column,
		rmm::cuda_stream_view	stream = cudf::get_default_stream(),
		rmm::device_async_resource_ref	mr = cudf::get_current_device_resource_ref()
	)

通过获取提供的键列和索引列的所有权来构造字典列。

keys_column 必须不包含 null，并且假定其元素是唯一的并严格地按总顺序排列。也就是说，对于所有 i in [0,n-1)，其中 n 是键的数量，keys_column[i] 排序在 keys_column[i+1] 之前。

indices_column 可以是任何整数类型，并且应包含用于输出列的 null-mask。索引值必须在 [0, keys_column.size()) 范围内。

异常

cudf::logic_error

如果 keys_column 包含 null

参数

keys_column	用作新字典列的键的唯一、有序值列。
indices_column	用于新字典列的索引值和 null-mask。
stream	用于设备内存操作和内核启动的 CUDA stream。
mr	用于分配返回列的设备内存的设备内存资源。

返回值

新的字典列。

make_dictionary_column() [3/3]

std::unique_ptr<column> cudf::make_dictionary_column	(	std::unique_ptr< column >	keys_column,
		std::unique_ptr< column >	indices_column,
		rmm::device_buffer &&	null_mask,
		size_type	null_count,
		rmm::cuda_stream_view	stream = cudf::get_default_stream(),
		rmm::device_async_resource_ref	mr = cudf::get_current_device_resource_ref()
	)

通过获取提供的键列和索引列的所有权来构造字典列。

keys_column 和 indices 列必须不包含 null。假定 keys_column 中的元素是唯一的并严格地按总顺序排列。也就是说，对于所有 i in [0,n-1)，其中 n 是键的数量，keys_column[i] 排序在 keys_column[i+1] 之前。

索引值必须在 [0, keys_column.size()) 范围内。

异常

cudf::logic_error	如果 keys_column 或 indices_column 包含 null
cudf::logic_error	如果 indices_column 类型不是无符号整数类型

参数

keys_column	用作新字典列的键的唯一、有序值列。
indices_column	用于新字典列的索引。
null_mask	输出列的 Null mask。
null_count	输出列的 null 数量。
stream	用于设备内存操作和内核启动的 CUDA stream。
mr	用于分配返回列的设备内存的设备内存资源。

返回值

新的字典列。

make_dictionary_from_scalar()

std::unique_ptr<column> cudf::make_dictionary_from_scalar	(	scalar const &	s,
		size_type	size,
		rmm::cuda_stream_view	stream = cudf::get_default_stream(),
		rmm::device_async_resource_ref	mr = cudf::get_current_device_resource_ref()
	)

构造一个包含 size 个元素的字典列，这些元素都等于给定的标量。

输出列将具有类型为 s.type() 的键。如果 size==0，输出列将为空。

异常

cudf::logic_error

如果 s.is_valid()==false

参数

[in]	s	用于列中值的标量。
[in]	size	输出列的行数。
[in]	stream	用于设备内存操作和内核启动的 CUDA stream。
[in]	mr	用于分配返回列的设备内存的设备内存资源。

返回值

构造的字典列

make_duration_column() [1/2]

template<typename B >

std::unique_ptr<column> cudf::make_duration_column	(	data_type	type,
		size_type	size,
		B &&	null_mask,
		size_type	null_count,
		rmm::cuda_stream_view	stream = cudf::get_default_stream(),
		rmm::device_async_resource_ref	mr = cudf::get_current_device_resource_ref()
	)

构造具有足够未初始化存储的列，以容纳指定时长 data_type 的 size 个元素，带空值掩码。

注意

null_count 是可选的，如果未提供，将计算出来。

异常

std::bad_alloc	如果设备内存分配失败
cudf::logic_error	如果 type 不是时长类型

参数

[in]	type	期望的时长元素类型
[in]	size	列中的元素数量
[in]	null_mask	用于此列的 null mask。
[in]	null_count	null_mask 中的可选 null 数量。
[in]	stream	用于设备内存操作和内核启动的 CUDA stream。
[in]	mr	用于分配返回列的设备内存的设备内存资源

返回值

构造的时长类型列

定义在文件 column_factories.hpp 的 273 行。

make_duration_column() [2/2]

std::unique_ptr<column> cudf::make_duration_column	(	data_type	type,
		size_type	size,
		mask_state	state = mask_state::UNALLOCATED,
		rmm::cuda_stream_view	stream = cudf::get_default_stream(),
		rmm::device_async_resource_ref	mr = cudf::get_current_device_resource_ref()
	)

构造具有足够未初始化存储的列，以容纳指定时长 data_type 的 size 个元素，带可选空值掩码。

注意

null_count() 由请求的 null mask state 决定

异常

std::bad_alloc	如果设备内存分配失败
cudf::logic_error	如果 type 不是时长类型
cudf::logic_error	如果 size < 0

参数

[in]	type	期望的时长元素类型
[in]	size	列中的元素数量
[in]	state	可选，控制列的 null mask 的分配/初始化。默认情况下，不分配 null mask。
[in]	stream	用于设备内存操作和内核启动的 CUDA stream。
[in]	mr	用于分配返回列的设备内存的设备内存资源

返回值

构造的时长类型列

make_empty_column() [1/2]

std::unique_ptr<column> cudf::make_empty_column

(

data_type

type

)

创建指定 type 的空列。

空列包含零个元素，没有 validity mask。

参数

[in]

type

列数据类型

返回值

具有期望类型的空列

make_empty_column() [2/2]

std::unique_ptr<column> cudf::make_empty_column

(

type_id

id

)

创建指定类型的空列。

空列包含零个元素，没有 validity mask。

参数

[in]

id

列类型 id

返回值

具有指定类型的空列

make_empty_lists_column()

std::unique_ptr<column> cudf::make_empty_lists_column	(	data_type	child_type,
		rmm::cuda_stream_view	stream = cudf::get_default_stream(),
		rmm::device_async_resource_ref	mr = cudf::get_current_device_resource_ref()
	)

创建一个空的 LIST 列。

list 列需要一个子类型，因此不能使用 make_empty_column 创建。

参数

child_type	用于空子列的类型
stream	用于设备内存操作和内核启动的 CUDA stream
mr	用于分配返回列的设备内存的设备内存资源

返回值

新的空列表列

make_fixed_point_column() [1/2]

template<typename B >

std::unique_ptr<column> cudf::make_fixed_point_column	(	data_type	type,
		size_type	size,
		B &&	null_mask,
		size_type	null_count,
		rmm::cuda_stream_view	stream = cudf::get_default_stream(),
		rmm::device_async_resource_ref	mr = cudf::get_current_device_resource_ref()
	)

构造具有足够未初始化存储的列，以容纳指定 fixed_point data_type 的 size 个元素，带空值掩码。

注意

null_count 是可选的，如果未提供，将计算出来。

异常

cudf::logic_error

如果 type 不是 fixed_point 类型。

参数

[in]	type	期望的 fixed_point 元素类型。
[in]	size	列中的元素数量。
[in]	null_mask	用于此列的 null mask。
[in]	null_count	null_mask 中的可选 null 数量。
[in]	stream	用于设备内存操作和内核启动的 CUDA stream。
[in]	mr	用于分配返回列的设备内存的设备内存资源。

返回值

构造的 fixed-point 类型列

定义在文件 column_factories.hpp 的 155 行。

make_fixed_point_column() [2/2]

std::unique_ptr<column> cudf::make_fixed_point_column	(	data_type	type,
		size_type	size,
		mask_state	state = mask_state::UNALLOCATED,
		rmm::cuda_stream_view	stream = cudf::get_default_stream(),
		rmm::device_async_resource_ref	mr = cudf::get_current_device_resource_ref()
	)

构造具有足够未初始化存储的列，以容纳指定 fixed_point data_type 的 size 个元素，带可选空值掩码。

注意

列的 null count 由请求的 null mask state 决定。

异常

cudf::logic_error	如果 type 不是 fixed_point 类型。
cudf::logic_error	如果 size < 0

参数

[in]	type	期望的 fixed_point 元素类型。
[in]	size	列中的元素数量。
[in]	state	可选，控制列的 null mask 的分配/初始化。默认情况下，不分配 null mask。
[in]	stream	用于设备内存操作和内核启动的 CUDA stream。
[in]	mr	用于分配返回列的设备内存的设备内存资源。

返回值

构造的 fixed-point 类型列

make_fixed_width_column() [1/2]

template<typename B >

std::unique_ptr<column> cudf::make_fixed_width_column	(	data_type	type,
		size_type	size,
		B &&	null_mask,
		size_type	null_count,
		rmm::cuda_stream_view	stream = cudf::get_default_stream(),
		rmm::device_async_resource_ref	mr = cudf::get_current_device_resource_ref()
	)

构造具有足够未初始化存储的列，以容纳指定固定宽度 data_type 的 size 个元素，带空值掩码。

注意

null_count 是可选的，如果未提供，将计算出来。

异常

std::bad_alloc	如果设备内存分配失败
cudf::logic_error	如果 type 不是固定宽度类型

参数

[in]	type	期望的固定宽度元素类型
[in]	size	列中的元素数量
[in]	null_mask	用于此列的 null mask。
[in]	null_count	null_mask 中的可选 null 数量。
[in]	stream	用于设备内存操作和内核启动的 CUDA stream。
[in]	mr	用于分配返回列的设备内存的设备内存资源

返回值

构造的固定宽度类型列

定义在文件 column_factories.hpp 的 332 行。

make_fixed_width_column() [2/2]

std::unique_ptr<column> cudf::make_fixed_width_column	(	data_type	type,
		size_type	size,
		mask_state	state = mask_state::UNALLOCATED,
		rmm::cuda_stream_view	stream = cudf::get_default_stream(),
		rmm::device_async_resource_ref	mr = cudf::get_current_device_resource_ref()
	)

构造具有足够未初始化存储的列，以容纳指定固定宽度 data_type 的 size 个元素，带可选空值掩码。

注意

null_count() 由请求的 null mask state 决定

异常

std::bad_alloc	如果设备内存分配失败
cudf::logic_error	如果 type 不是固定宽度类型
cudf::logic_error	如果 size < 0

参数

[in]	type	期望的固定宽度类型
[in]	size	列中的元素数量
[in]	state	可选，控制列的 null mask 的分配/初始化。默认情况下，不分配 null mask。
[in]	stream	用于设备内存操作和内核启动的 CUDA stream。
[in]	mr	用于分配返回列的设备内存的设备内存资源

返回值

构造的固定宽度类型列

make_lists_column()

std::unique_ptr<cudf::column> cudf::make_lists_column	(	size_type	num_rows,
		std::unique_ptr< column >	offsets_column,
		std::unique_ptr< column >	child_column,
		size_type	null_count,
		rmm::device_buffer &&	null_mask,
		rmm::cuda_stream_view	stream = cudf::get_default_stream(),
		rmm::device_async_resource_ref	mr = cudf::get_current_device_resource_ref()
	)

给定偏移量列、子列、空值掩码和空值计数，构造一个 LIST 类型的列。

列和掩码被移入结果列表列。

列表列的结构类似于字符串列。它们包含一组偏移量，表示每行中列表的长度，以及一个由偏移量引用的数据“子列”。由于列表是嵌套类型，子列本身可能进一步嵌套。

当深度 N+1 的子列本身是一个列表时，深度 N 的偏移量列引用深度 N+1 的偏移量列。当深度 N+1 的子列是叶子类型（int, float 等）时，深度 N 的偏移量列引用深度 N+1 的数据。

示例
List<int>
input: {{1, 2}, {3, 4, 5}}
偏移量 (深度 0) {0, 2, 5}
数据 (深度 0)
偏移量 (深度 1)
数据 (深度 1) {1, 2, 3, 4, 5}

示例
List<List<int>>
input: { {{1, 2}}, {{3, 4, 5}, {6, 7}} }
偏移量 (深度 0) {0, 1, 3}
数据 (深度 0)
偏移量 (深度 1) {0, 2, 5, 7}
数据 (深度 1)
偏移量 (深度 2)
数据 (深度 2) {1, 2, 3, 4, 5, 6, 7}

参数

[in]	num_rows	列表示的列表数量。
[in]	offsets_column	此列的偏移值列。每个值应表示对应于行开头的子元素中的起始偏移量，第一行从 0 开始。行 N 的长度可以通过减去 offsets[N+1] - offsets[N] 来确定。偏移量的总数应比列中的行数多 1。
[in]	child_column	offsets_column 表示的列表引用的嵌套数据列。注意：子列本身可能进一步嵌套。
[in]	null_count	null 列表条目数量。
[in]	null_mask	设备内存中指定 null 列表的位。null 的 Arrow 格式用于解释此位掩码。
[in]	stream	用于所有内存分配和设备内核的可选 stream
[in]	mr	用于列的 null_mask 和子列的设备内存分配的可选资源。

返回值

构造的列表列

make_numeric_column() [1/2]

template<typename B >

std::unique_ptr<column> cudf::make_numeric_column	(	data_type	type,
		size_type	size,
		B &&	null_mask,
		size_type	null_count,
		rmm::cuda_stream_view	stream = cudf::get_default_stream(),
		rmm::device_async_resource_ref	mr = cudf::get_current_device_resource_ref()
	)

构造具有足够未初始化存储的列，以容纳指定数字 data_type 的 size 个元素，带空值掩码。

注意

null_count 是可选的，如果未提供，将计算出来。

异常

std::bad_alloc	如果设备内存分配失败
cudf::logic_error	如果 type 不是数字类型

参数

[in]	type	期望的数字元素类型
[in]	size	列中的元素数量
[in]	null_mask	用于此列的 null mask。
[in]	null_count	null_mask 中的可选 null 数量。
[in]	stream	用于设备内存操作和内核启动的 CUDA stream。
[in]	mr	用于分配返回列的设备内存的设备内存资源

返回值

构造的数字列

定义在文件 column_factories.hpp 的 98 行。

make_numeric_column() [2/2]

std::unique_ptr<column> cudf::make_numeric_column	(	data_type	type,
		size_type	size,
		mask_state	state = mask_state::UNALLOCATED,
		rmm::cuda_stream_view	stream = cudf::get_default_stream(),
		rmm::device_async_resource_ref	mr = cudf::get_current_device_resource_ref()
	)

构造具有足够未初始化存储的列，以容纳指定数字 data_type 的 size 个元素，带可选空值掩码。

注意

null_count() 由请求的 null mask state 决定

异常

std::bad_alloc	如果设备内存分配失败
cudf::logic_error	如果 type 不是数字类型
cudf::logic_error	如果 size < 0

参数

[in]	type	期望的数字元素类型
[in]	size	列中的元素数量
[in]	state	可选，控制列的 null mask 的分配/初始化。默认情况下，不分配 null mask。
[in]	stream	用于设备内存操作和内核启动的 CUDA stream。
[in]	mr	用于分配返回列的设备内存的设备内存资源

返回值

构造的数字列

make_strings_column() [1/3]

std::unique_ptr<column> cudf::make_strings_column	(	cudf::device_span< string_view const >	string_views,
		string_view const	null_placeholder,
		rmm::cuda_stream_view	stream = cudf::get_default_stream(),
		rmm::device_async_resource_ref	mr = cudf::get_current_device_resource_ref()
	)

给定 string_view 的设备 span，构造一个 STRING 类型的列。

字符字节的总数不得超过 size_type 的最大大小。字符串字符应为 UTF-8 编码的字符字节序列。使用 strings_column_view 类对此类型的列执行字符串操作。

注意

对于每个 string_view，如果 .data() 是 null_placeholder.data()，则该字符串被视为 null。类似地，如果 .data() 不是 null_placeholder.data() 且 .size_bytes() 为 0，则该字符串被视为空（非 null）。否则，.data() 必须是有效的设备地址，指向 .size_bytes() 个连续字节。输出列的 null_count() 将等于输入中 null 的 string_view 数量。

异常

std::bad_alloc

如果设备内存分配失败

参数

[in]	string_views	string_view 的 span。每个 string_view 必须指向设备内存地址或 null_placeholder（表示 null 字符串）。大小必须是字节数。
[in]	null_placeholder	在给定的 string_views 列表中表示 null 字符串的 string_view。
[in]	stream	用于设备内存操作和内核启动的 CUDA stream。
[in]	mr	用于分配列的 null_mask 和子列设备内存的设备内存资源。

返回值

构造的字符串列

make_strings_column() [2/3]

std::unique_ptr<column> cudf::make_strings_column	(	cudf::device_span< thrust::pair< char const *, size_type > const >	strings,
		rmm::cuda_stream_view	stream = cudf::get_default_stream(),
		rmm::device_async_resource_ref	mr = cudf::get_current_device_resource_ref()
	)

给定指针/大小对的设备 span，构造一个 STRING 类型的列。

字符字节的总数不得超过 size_type 的最大大小。字符串字符应为 UTF-8 编码的字符字节序列。使用 strings_column_view 类对此类型的列执行字符串操作。

注意

如果一对包含 null 字符串，则确定 null_count() 和 null_bitmask。也就是说，对于每一对，如果 .first 是 null，则该字符串被视为 null。类似地，如果 .first 非 null 且 .second 为 0，则该字符串被视为空（非 null）。否则，.first 成员必须是有效的设备地址，指向 .second 个连续字节。

异常

std::bad_alloc

如果设备内存分配失败

参数

[in]	strings	指针/大小对的设备 span。每个指针必须是设备内存地址或 nullptr（表示 null 字符串）。大小必须是字节数。
[in]	stream	用于设备内存操作和内核启动的 CUDA stream。
[in]	mr	用于分配列的 null_mask 和子列设备内存的设备内存资源。

返回值

构造的字符串列

make_strings_column() [3/3]

std::unique_ptr<column> cudf::make_strings_column	(	size_type	num_strings,
		std::unique_ptr< column >	offsets_column,
		rmm::device_buffer &&	chars_buffer,
		size_type	null_count,
		rmm::device_buffer &&	null_mask
	)

给定偏移量列、字符列、空值掩码和空值计数，构造一个 STRING 类型的列。

列和掩码被移入结果字符串列。

参数

num_strings	列表示的字符串数量。
offsets_column	此列的偏移值列。元素数量比字符串总数多一个，因此 offset[last] - offset[0] 是字符串向量中的总字节数。
chars_buffer	此列所有字符串的字符字节缓冲区。各个字符串通过偏移量和 nullmask 标识。
null_count	null 字符串条目数量。
null_mask	设备内存中指定 null 字符串的位。null 的 Arrow 格式用于解释此位掩码。

返回值

构造的字符串列

make_strings_column_batch()

std::vector<std::unique_ptr<column> > cudf::make_strings_column_batch	(	std::vector< cudf::device_span< thrust::pair< char const *, size_type > const >> const &	input,
		rmm::cuda_stream_view	stream = cudf::get_default_stream(),
		rmm::device_async_resource_ref	mr = cudf::get_current_device_resource_ref()
	)

给定指针/大小对的设备 span 数组，构造一批 STRING 类型的列。

此函数具有类似于接受单个指针/大小对设备 span 的 make_strings_column() API 的输入/输出预期。区别在于，此函数旨在一次创建多个字符串列，最大限度地减少多次内核启动和 stream 同步的开销。

参数

input	指针/大小对的设备 span 数组，其中每个指针是设备内存地址或 nullptr（表示 null 字符串），大小是字符串长度（以字节为单位）
stream	用于设备内存操作和内核启动的 CUDA stream
mr	用于输出列内存分配的设备内存资源

返回值

构造的字符串列数组

make_structs_column()

std::unique_ptr<cudf::column> cudf::make_structs_column	(	size_type	num_rows,
		std::vector< std::unique_ptr< column >> &&	child_columns,
		size_type	null_count,
		rmm::device_buffer &&	null_mask,
		rmm::cuda_stream_view	stream = cudf::get_default_stream(),
		rmm::device_async_resource_ref	mr = cudf::get_current_device_resource_ref()
	)

使用指定的子列作为成员构造 STRUCT 列。

指定的子/成员列和 null_mask 被结果结构列采用。

struct 列要求所有指定的子列具有相同的行数。struct 列的行数等于其任意/所有子列的行数。任何索引处的单个 struct 行都由子列列表中指定顺序的相同索引处的各个子列值组成。

指定的 null mask 控制哪些 struct 行具有 null 值。这与各个子列的 null 值正交。

参数

[in]	num_rows	struct 列中的 struct 值数量。
[in]	child_columns	struct 组成的子/成员列表。
[in]	null_count	struct 列中的 null 值数量。
[in]	null_mask	列中指定 null struct 值的位。
[in]	stream	用于所有内存分配和设备内核的可选 stream。
[in]	mr	用于设备内存分配的可选资源。

返回值

构造的 struct 列

make_timestamp_column() [1/2]

template<typename B >

std::unique_ptr<column> cudf::make_timestamp_column	(	data_type	type,
		size_type	size,
		B &&	null_mask,
		size_type	null_count,
		rmm::cuda_stream_view	stream = cudf::get_default_stream(),
		rmm::device_async_resource_ref	mr = cudf::get_current_device_resource_ref()
	)

构造具有足够未初始化存储的列，以容纳指定时间戳 data_type 的 size 个元素，带空值掩码。

注意

null_count 是可选的，如果未提供，将计算出来。

异常

std::bad_alloc	如果设备内存分配失败
cudf::logic_error	如果 type 不是时间戳类型

参数

[in]	type	期望的时间戳元素类型
[in]	size	列中的元素数量
[in]	null_mask	用于此列的 null mask。
[in]	null_count	null_mask 中的可选 null 数量。
[in]	stream	用于设备内存操作和内核启动的 CUDA stream。
[in]	mr	用于分配返回列的设备内存的设备内存资源

返回值

构造的时间戳类型列

定义在文件 column_factories.hpp 的 214 行。

make_timestamp_column() [2/2]

std::unique_ptr<column> cudf::make_timestamp_column	(	data_type	type,
		size_type	size,
		mask_state	state = mask_state::UNALLOCATED,
		rmm::cuda_stream_view	stream = cudf::get_default_stream(),
		rmm::device_async_resource_ref	mr = cudf::get_current_device_resource_ref()
	)

构造具有足够未初始化存储的列，以容纳指定时间戳 data_type 的 size 个元素，带可选空值掩码。

注意

null_count() 由请求的 null mask state 决定

异常

std::bad_alloc	如果设备内存分配失败
cudf::logic_error	如果 type 不是时间戳类型
cudf::logic_error	如果 size < 0

参数

[in]	type	期望的时间戳元素类型
[in]	size	列中的元素数量
[in]	state	可选，控制列的 null mask 的分配/初始化。默认情况下，不分配 null mask。
[in]	stream	用于设备内存操作和内核启动的 CUDA stream。
[in]	mr	用于分配返回列的设备内存的设备内存资源

返回值

构造的时间戳类型列