Calcul parallèle à l'aide de la bibliothèque Python Dask

Dask est une nouvelle bibliothèque Python qui simplifie l'exécution de tâches de calcul parallèles. Cela vous permet de diviser les problèmes plus importants en composants plus petits et plus faciles à gérer et de distribuer ces tâches sur plusieurs cœurs, voire plusieurs machines. Dans cet article, nous allons apprendre à utiliser la bibliothèque Dask et ses capacités et la comparer avec Apache Spark.

Que signifie DASK ?

Dask est une bibliothèque flexible pour le calcul parallèle en Python. Conçu pour évoluer de manière transparente d'un seul appareil à plusieurs appareils. Dask vous permet de gérer et de traiter de grands ensembles de données dont la capacité de stockage est trop importante pour une seule machine. Dask s'intègre parfaitement à d'autres bibliothèques populaires telles que NumPy, Pandas et Scikit-Learn, ce qui le rend idéal pour les scientifiques des données et les développeurs de logiciels.

A visual representation of distributed computing in action.

Dask utilise principalement deux abstractions :

Configuration DASK

Pour utiliser Dask, vous devez d'abord l'installer. Vous pouvez facilement installer Dask via Pip :

bash
pip install dask

Dask est livré avec plusieurs composants, dont un planificateur qui organise l'exécution des tâches. Vous pouvez choisir parmi une variété de planificateurs : un planificateur monothread pour plus de simplicité, un planificateur multithread pour les tâches liées aux E/S et un planificateur distribué pour le calcul hautes performances.

Une fois Dask installé, vous pouvez l'importer dans votre environnement Python :

-- python
import dask
import dask.dataframe as dd

Une fois Dask configuré et prêt à être utilisé, vous pouvez commencer à traiter de grands ensembles de données.

Atteindre l'équilibre entre vie professionnelle et vie privée avec Dask

Avec Dask, vous pouvez facilement exécuter des tâches en parallèle. Lorsque vous créez une matrice ou un dataframe Dask, Dask ne calcule rien immédiatement, mais crée plutôt un graphe acyclique dirigé (DAG) de tâches à effectuer.

Par exemple, vous devrez peut-être charger un fichier CSV volumineux dans un dataframe Dask et effectuer des opérations telles que le filtrage ou l'agrégation. Par ici:

Lecture de fichiers CSV volumineux avec Dask

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

Faites le calcul

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

Comment transférer votre compte

computed_result = result.compute()

rue

An example of data processing with Dask in action.

Avantages et inconvénients de Dask et Apache Spark

Dask et Apache Spark sont tous deux des outils puissants pour gérer de grands ensembles de données, mais ils présentent chacun des forces et des faiblesses différentes que vous devez prendre en compte lors du choix d'une solution pour votre projet.

Avantages du Sandhya

1. API Python

   
   

2. Mise en œuvre flexible

   
   

3. Des coûts réduits

   
   

4. Plan d'action

   
   

Inconvénients de Sandhya

1. Immaturité

   
   

2. exposition

   
   

3. Soutien communautaire limité

   
   

Avantages d'Apache Spark

1. exposition

   
   

2. Écosystème étendu

   
   

3. Un fort soutien communautaire

   
   

Inconvénients d'Apache Spark

1. complexe

   
   

2. Nécessite beaucoup de ressources

   
   

Cas d'utilisation de Dask

Dask est particulièrement utile dans les scénarios suivants :

• Analyse des données

  
  

• Apprentissage automatique

  
  

• Applications Big Data

  
  

An illustrative workspace for data processing with Dask.

Introduction au planificateur distribué Dask

Pour exploiter pleinement la puissance de Dask, vous devez utiliser un planificateur distribué. Cela vous permet d'exécuter des tâches Dask sur différents appareils. La méthode d'installation est la suivante :

1. Installer Dask Distributed

-- bash
pip install dask[distributed]

2. Créer un groupe

3. Démarrer le client Dask

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

Une fois le client connecté, vous pouvez soumettre des tâches Dask au cluster. Effectuer des tâches simples :

-- python
from dask import delayed

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

4. Créer des tâches

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

5. Résultats des calculs

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

En utilisant un cluster Dask distribué, vous pouvez faire évoluer efficacement vos charges de travail et améliorer les performances.

Comprendre les fonctionnalités de Dask Core

Dask fournit plusieurs fonctionnalités importantes pour améliorer la productivité :

• Évaluation différée

• Planification dynamique des tâches

  
  

• Intégration facile

  
  

Réflexions finales

Le choix entre Dask et Apache Spark dépend en fin de compte des exigences de votre projet. Dask est le meilleur choix si vous travaillez principalement dans un environnement Python et que vos tâches sont compatibles avec les fonctionnalités de Dask. En revanche, pour des tâches de calcul plus exigeantes ou lors du traitement de grands ensembles de données, Apache Spark peut être un meilleur choix, en particulier si une mise à l'échelle automatique est requise. Plusieurs fournisseurs de cloud proposent cette option pour Spark.

En bref, la bibliothèque Dask Python fournit un cadre efficace pour le calcul parallèle et peut facilement évoluer des machines locales vers des clusters cloud. Comprendre les avantages et les inconvénients vous aidera à prendre une décision adaptée aux besoins de votre projet. Qu'il soit utilisé pour l'analyse de données, l'apprentissage automatique ou la création d'applications distribuées puissantes, Dask fournit une excellente solution dans l'environnement Python.