Nutzung der Dask Python-Bibliothek für paralleles Rechnen

Dask ist eine innovative Python-Bibliothek, die die Ausführung paralleler Rechenaufgaben vereinfacht. Sie können damit große Probleme in kleinere, besser handhabbare Komponenten zerlegen und diese Aufgaben auf mehrere Kerne oder sogar mehrere Maschinen verteilen. In diesem Artikel untersuchen wir, wie die Dask-Bibliothek und ihre Funktionen verwendet werden, und vergleichen sie mit Apache Spark.

Was ist DASK?

Dask ist eine flexible Bibliothek für paralleles Rechnen mit Python. Entwickelt für die nahtlose Skalierung von einem einzelnen Gerät auf eine Vielzahl von Geräten. Mit Dask können Sie riesige Datensätze verwalten und verarbeiten, deren Speicherkapazität für eine einzelne Maschine zu groß wäre. Dask lässt sich nahtlos in andere beliebte Bibliotheken wie NumPy, Pandas und Scikit-Learn integrieren und ist daher die ideale Wahl für Datenwissenschaftler und Softwareentwickler.

A visual representation of distributed computing in action.

Dask arbeitet mit zwei Hauptabstraktionen:

DASK-Setup

Um Dask verwenden zu können, müssen Sie es zuerst installieren. Sie können Dask einfach über Pip installieren:

bash
pip install dask

Dask wird mit mehreren Komponenten geliefert, darunter einem Scheduler, der die Aufgabenausführung organisiert. Sie können zwischen verschiedenen Schedulern wählen: einem Single-Thread-Scheduler für diejenigen, die Einfachheit suchen, einem Multi-Thread-Scheduler für I/O-gebundene Aufgaben und einem verteilten Scheduler für Hochleistungsrechnen.

Sobald Sie Dask installiert haben, können Sie es in Ihre Python-Umgebung importieren:

-- python
import dask
import dask.dataframe as dd

Sobald Dask eingerichtet und einsatzbereit ist, können Sie mit der Arbeit mit großen Datensätzen beginnen.

Aufgabenausgleich mit Dask

Mit Dask können Sie Ihre Aufgaben ganz einfach parallel ausführen. Wenn Sie ein Dask-Array oder einen Datenrahmen erstellen, berechnet Dask nicht sofort etwas, sondern erstellt einen gerichteten azyklischen Graphen (DAG) der auszuführenden Aufgaben.

Beispielsweise haben Sie möglicherweise eine Aufgabe, bei der Sie eine große CSV-Datei in einen Dask-Datenrahmen laden und Vorgänge wie Filtern oder Aggregieren ausführen müssen. So geht's:

Lesen einer großen CSV-Datei mit Dask

df = dd.read_csv('large_file.csv')

Rechnen Sie nach

result = df[df['column_name'] > 100].groupby('another_column_name').mean()

So verschieben Sie das Konto

computed_result = result.compute()

Straße

An example of data processing with Dask in action.

Vor- und Nachteile von Dask vs. Apache Spark

Sowohl Dask als auch Apache Spark sind leistungsstarke Tools zum Verwalten großer Datensätze, sie haben jedoch unterschiedliche Stärken und Schwächen, die bei der Auswahl einer Lösung für Ihr Projekt berücksichtigt werden müssen.

Vorteile von Dusk

1. Pythonic-API

   
   

2. Flexible Implementierung

   
   

3. geringere Kosten

   
   

4. Aufgabenplanung

   
   

Nachteile von Dusk

1. nicht reif

   
   

2. Leistung

   
   

3. Eingeschränkte Community-Unterstützung

   
   

Vorteile von Apache Spark

1. Leistung

   
   

2. umfangreiches Ökosystem

   
   

3. starke Unterstützung durch die Community

   
   

Nachteile von Apache Spark

1. Komplexität

   
   

2. Erfordert intensive Ressourcen

   
   

Anwendungsfälle für Dask

Dask ist besonders nützlich in Szenarien wie:

• Datenanalyse

  
  

• Maschinelles Lernen

  
  

• Big Data-Anwendungen

  
  

An illustrative workspace for data processing with Dask.

Erste Schritte mit dem Distributed Scheduler von Dask

Um die Leistungsfähigkeit von Dask voll auszunutzen, sollten Sie den verteilten Scheduler verwenden. Dadurch können Sie Dask-Aufgaben auf einer Reihe von Geräten ausführen. So richten Sie es ein:

1. Installieren Sie Dask Distributed

-- bash
pip install dask[distributed]

2. Eine Gruppe einrichten

3. Starten Sie den Dask-Client

-- python
from dask.distributed import Client 
client = Client()

Sobald der Client verbunden ist, können Sie Dask-Aufgaben an den Cluster senden. So führen Sie eine einfache Aufgabe aus:

-- python
from dask import delayed

@delayed
def add(x, y):
   return x + y

4. Erstellen Sie einige Aufgaben

task1 = add(1, 2)
task2 = add(3, 4)

5. Berechnen Sie die Ergebnisse

result = task1 + task2
computed_result = result.compute()

Durch die Nutzung eines verteilten Dask-Clusters können Sie Ihre Arbeitslast skalieren und die Leistung effizient verbessern.

Entdecken Sie die Dask Core-Funktionen

Dask bietet eine Reihe wichtiger Funktionen zur Steigerung der Produktivität:

• verzögerte Auswertung

• Dynamische Aufgabenplanung

  
  

• Einfache Integration

  
  

Abschließende Gedanken

Bei der Wahl zwischen Dask und Apache Spark kommt es letztendlich auf die Anforderungen Ihres Projekts an. Wenn Sie hauptsächlich in einer Python-Umgebung arbeiten und die Aufgaben mit den Funktionen von Dask kompatibel sind, ist Dask die beste Wahl. Andererseits kann Apache Spark für anspruchsvollere Rechenaufgaben oder beim Arbeiten mit großen Datensätzen die bessere Wahl sein, insbesondere wenn Sie eine automatische Skalierung benötigen. Es gibt mehrere Cloud-Anbieter, die Spark mit dieser Option anbieten.

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass die Dask Python-Bibliothek ein effizientes Framework für parallele Berechnungen bietet und eine einfache Skalierung von lokalen Maschinen auf Cloud-Cluster ermöglicht. Wenn Sie die Vor- und Nachteile kennen, können Sie eine fundierte Entscheidung treffen, die den Anforderungen Ihres Projekts entspricht. Ob für Datenanalyse, maschinelles Lernen oder die Erstellung leistungsstarker verteilter Anwendungen, Dask bietet eine hervorragende Lösung in einer Python-Umgebung.