使用 Python Dask 库进行并行计算

Dask 是一个新颖的 Python 库，它简化了并行计算任务的执行。这使您可以将较大的问题分解为更小、更易于管理的组件，并将这些任务分布在多个核心甚至多台机器上。在本文中，我们将学习如何使用 Dask 库及其功能，并将其与 Apache Spark 进行比较。

DASK 是什么意思?

Dask 是一个用于 Python 并行计算的灵活库。设计用于从单个设备无缝扩展到多个设备。 Dask 允许您管理和处理大型数据集，其存储容量对于单台机器来说太大。 Dask 与其他流行库（如 NumPy、Pandas 和 Scikit-Learn）无缝集成，使其成为数据科学家和软件开发人员的理想选择。

A visual representation of distributed computing in action.

Dask 主要使用两个抽象：

DASK 配置

要使用 Dask，您首先需要安装它。您可以通过 Pip 轻松安装 Dask：

bash
pip install dask

Dask 带有几个组件，包括一个组织任务执行的调度程序。您可以从多种调度程序中进行选择：寻求简单性的单线程调度程序、用于 I/O 受限任务的多线程调度程序以及用于高性能计算的分布式调度程序。

安装 Dask 后，您可以将其导入到您的 Python 环境中：

-- python
import dask
import dask.dataframe as dd

一旦 Dask 配置完成并准备使用，您就可以开始处理大型数据集。

使用 Dask 实现工作与生活的平衡

使用 Dask，您可以轻松地并行运行任务。当您创建 Dask 矩阵或数据框时，Dask 不会立即计算任何内容，而是创建要执行的任务的有向无环图 (DAG)。

例如，您可能需要将大型 CSV 文件加载到 Dask 数据框中并执行过滤或聚合等操作。这边走：

使用 Dask 读取大型 CSV 文件

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

算一下

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

如何转移账户

computed_result = result.compute()

街道

An example of data processing with Dask in action.

Dask 与 Apache Spark 的优缺点

Dask 和 Apache Spark 都是管理大型数据集的强大工具，但它们各有不同的优点和缺点，在为您的项目选择解决方案时应考虑这些优点和缺点。

Sandhya 的好处

1. Python 的 API

   
   

2. 灵活实施

   
   

3. 成本更低

   
   

4. 行动计划

   
   

Sandhya 的缺点

1. 不成熟

   
   

2. 展示

   
   

3. 有限的社区支持

   
   

Apache Spark 的优势

1. 展示

   
   

2. 广泛的生态系统

   
   

3. 强大的社区支持

   
   

Apache Spark的缺点

1. 复杂

   
   

2. 需要大量资源

   
   

Dask 用例

Dask 在以下场景中特别有用：

• 数据分析

  
  

• 机器学习

  
  

• 大数据应用

  
  

An illustrative workspace for data processing with Dask.

Dask分布式调度器介绍

为了充分利用 Dask 的强大功能，您应该使用分布式调度程序。这使您可以在不同的设备上运行 Dask 任务。安装方法如下：

1. 安装 Dask Distributed

-- bash
pip install dask[distributed]

2. 创建一个群组

3. 启动 Dask 客户端

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

一旦客户端连接成功，您就可以将 Dask 作业提交到集群。执行简单任务：

-- python
from dask import delayed

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

4. 创建一些任务

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

5. 计算结果

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

通过使用分布式 Dask 集群，您可以有效地扩展工作负载并提高性能。

了解 Dask Core 的功能

Dask 提供了几个重要的功能来提高生产力：

• 延迟评估

• 动态作业调度

  
  

• 轻松集成

  
  

最后的想法

Dask 和 Apache Spark 之间的选择最终取决于您的项目需求。如果您主要在 Python 环境中工作并且您的任务与 Dask 功能兼容，那么 Dask 是最佳选择。另一方面，对于要求更高的计算任务或处理大型数据集时，Apache Spark 可能是更好的选择，尤其是在需要自动扩展的情况下。有几家云提供商为 Spark 提供此选项。

简而言之，Dask Python 库为并行计算提供了一个高效的框架，并能够轻松地从本地机器扩展到云集群。了解优点和缺点将帮助您做出适合您项目需求的决定。无论是用于数据分析、机器学习，还是构建强大的分布式应用程序，Dask 都在 Python 环境中提供了出色的解决方案。