Dask هي مكتبة مفتوحة المصدر قوية ومرنة للحوسبة المتوازية في بايثون. تم تصميم Dask للتوسع من جهاز كمبيوتر واحد إلى مجموعة من الخوادم، ويوفر توازيًا متقدمًا للتحليلات، مما يسمح للمستخدم بإجراء عمليات حسابية كبيرة عبر العديد من النوى. يعد Dask خيارًا شائعًا لمعالجة البيانات الضخمة، حيث يوفر بديلاً لـ Apache Spark لمهام الحوسبة المتوازية التي تتطلب لغة Python.
تاريخ داسك
بدأ المشروع كمبادرة مفتوحة المصدر وتم الإعلان عنه لأول مرة في عام 2014 من قبل منشئه ماثيو روكلين. سعى Rocklin، وهو مطور يعمل مع شركة Anaconda Inc. في ذلك الوقت، إلى معالجة القيود الحسابية للمعالجة داخل الذاكرة في Python، وتحديدًا في المكتبات الشائعة مثل NumPy وPandas. كافحت هذه الأدوات للعمل بكفاءة مع مجموعات بيانات أكبر من الذاكرة، وهو القيد الذي سعى داسك للتغلب عليه.
فهم داسك
يسهل Dask العمليات الحسابية المتوازية والأكبر من الذاكرة عن طريق تقسيمها إلى مهام أصغر، وتنفيذ هذه المهام بطريقة متوازية، وإدارة موارد الذاكرة بشكل صحيح. يستخدم Dask استراتيجية بسيطة للقيام بذلك: فهو ينشئ رسمًا بيانيًا لجدولة المهام، وهو رسم بياني غير دوري موجه (DAG) يصف تسلسل الحسابات التي سيتم تنفيذها.
في جوهره، تم بناء Dask حول عنصرين:
-
جدولة المهام الديناميكية: تم تحسينها للحساب ويمكنها التعامل مع هياكل البيانات الكبيرة.
-
مجموعات "البيانات الضخمة": تحاكي هذه المصفوفات والقوائم وإطارات بيانات الباندا ولكن يمكن أن تعمل بالتوازي على مجموعات البيانات التي لا تتناسب مع الذاكرة عن طريق تقسيمها إلى أجزاء أصغر يمكن التحكم فيها.
الهيكل الداخلي للداسك
يستخدم Dask جدولة موزعة لتنفيذ الرسوم البيانية للمهام بالتوازي. يقوم هذا المجدول بتنسيق تنفيذ المهام ومعالجة الاتصال بين العقد العاملة في المجموعة. يتواصل المجدول والعاملون من خلال "جدولة موزعة" مركزية، والتي يتم تنفيذها كعملية بايثون منفصلة.
عند إرسال عملية حسابية، يقوم Dask أولاً بإنشاء رسم بياني للمهمة يمثل العملية الحسابية. تمثل كل عقدة في الرسم البياني وظيفة بايثون، بينما تمثل كل حافة البيانات (عادةً كائن بايثون) التي يتم نقلها بين الوظائف.
تقوم أداة الجدولة الموزعة Dask بعد ذلك بتقسيم الرسم البياني إلى أجزاء أصغر وأكثر قابلية للإدارة وتعيين هذه الأجزاء إلى العقد العاملة في المجموعة. تقوم كل عقدة عاملة بتنفيذ المهام المعينة لها وترسل النتائج إلى المجدول. يقوم المجدول بتتبع أجزاء الرسم البياني التي تم إكمالها والتي لا تزال معلقة، وتعديل قرارات الجدولة الخاصة به بناءً على حالة الحساب والموارد المتاحة في المجموعة.
الميزات الرئيسية لداسك
-
تماثل: يمكن لـ Dask تنفيذ العمليات بالتوازي، واستغلال قوة المعالجات الحديثة متعددة النواة والبيئات الموزعة.
-
قابلية التوسع: يمكنه التوسع من الحسابات الفردية إلى الحسابات العنقودية بسلاسة.
-
اندماج: يتكامل Dask جيدًا مع مكتبات Python الموجودة مثل Pandas وNumPy وScikit-Learn.
-
المرونة: يمكنه التعامل مع مجموعة واسعة من المهام، بدءًا من تحليل البيانات وتحويل البيانات إلى التعلم الآلي.
-
التعامل مع مجموعات البيانات الأكبر من الذاكرة: من خلال تقسيم البيانات إلى أجزاء أصغر، يمكن لـ Dask التعامل مع مجموعات البيانات التي لا تتناسب مع الذاكرة.
أنواع الدسك
على الرغم من أن Dask هي في الأساس مكتبة واحدة، إلا أنها توفر العديد من هياكل البيانات أو "المجموعات" التي تحاكي وتوسع هياكل بيانات بايثون المألوفة. وتشمل هذه:
-
صفيف داسك: يحاكي واجهة ndarray الخاصة بـ NumPy ويمكنه دعم معظم واجهات برمجة التطبيقات الخاصة بـ NumPy. إنه مصمم لمجموعات البيانات الكبيرة التي لا تتناسب مع الذاكرة.
-
داسك داتا فريم: يعكس واجهة Pandas DataFrame ويدعم مجموعة فرعية من Pandas API. مفيد لمعالجة مجموعات البيانات الأكبر من الذاكرة بواجهة مشابهة لواجهة Pandas.
-
حقيبة داسك: تنفذ عمليات مثل
map,filter,groupbyعلى كائنات بايثون العامة. إنها مناسبة تمامًا للعمل مع البيانات شبه المنظمة، مثل JSON أو XML. -
داسك مل: يوفر خوارزميات تعلم آلي قابلة للتطوير وتتكامل بشكل جيد مع مجموعات Dask الأخرى.
طرق استخدام داسك
Dask متعدد الاستخدامات ويمكن استخدامه في العديد من التطبيقات، بما في ذلك:
-
تحويل البيانات والمعالجة المسبقة: تسمح بنية DataFrame والمصفوفة الخاصة بـ Dask بالتحويل الفعال لمجموعات البيانات الكبيرة بالتوازي.
-
التعلم الآلي: يوفر Dask-ML مجموعة من خوارزميات التعلم الآلي القابلة للتطوير، والتي يمكن أن تكون مفيدة بشكل خاص عند التعامل مع مجموعات البيانات الكبيرة.
-
المحاكاة والحسابات المعقدة: يمكن استخدام واجهة Dask المتأخرة لإجراء عمليات حسابية عشوائية بالتوازي.
على الرغم من تنوعه وقوته، يمكن لـ Dask أن يمثل تحديات. على سبيل المثال، لا يمكن موازاة بعض الخوارزميات بسهولة وقد لا تستفيد بشكل كبير من قدرات الحوسبة الموزعة في Dask. علاوة على ذلك، كما هو الحال مع أي نظام حوسبة موزع، يمكن أن تكون حسابات Dask محدودة بعرض النطاق الترددي للشبكة، خاصة عند العمل على مجموعة.
مقارنات مع أدوات مماثلة
غالبًا ما تتم مقارنة Dask بأطر الحوسبة الموزعة الأخرى، ولا سيما Apache Spark. إليك مقارنة مختصرة:
| سمات | داسك | أباتشي سبارك |
|---|---|---|
| لغة | بايثون | سكالا، جافا، بايثون، R |
| سهولة الاستعمال | عالية (خاصة لمستخدمي بايثون) | معتدل |
| النظام البيئي | التكامل الأصلي مع مكدس بيانات Python (Pandas، NumPy، Scikit-learn) | واسعة النطاق (Spark SQL، MLLib، GraphX) |
| قابلية التوسع | جيد | ممتاز |
| أداء | سريع، الأمثل للحسابات المعقدة | سريع ومُحسّن لعمليات خلط البيانات |
وجهات النظر المستقبلية والتقنيات المتعلقة بـ Dask
مع استمرار نمو أحجام البيانات، أصبحت أدوات مثل Dask ذات أهمية متزايدة. Dask قيد التطوير النشط، وتهدف التحديثات المستقبلية إلى تحسين الأداء والاستقرار والتكامل مع المكتبات الأخرى في نظام PyData البيئي.
يعد التعلم الآلي باستخدام البيانات الضخمة مجالًا واعدًا لشركة Dask. إن قدرة Dask على العمل بسلاسة مع مكتبات مثل Scikit-Learn وXGBoost تجعلها أداة جذابة لمهام التعلم الآلي الموزعة. وقد تؤدي التطورات المستقبلية إلى تعزيز هذه القدرات.
الخوادم الوكيلة و Dask
يمكن أن تلعب الخوادم الوكيلة دورًا في بيئة Dask من خلال توفير طبقة إضافية من الأمان والتحكم عندما يتفاعل Dask مع الموارد الخارجية. على سبيل المثال، يمكن استخدام خادم وكيل للتحكم ومراقبة حركة المرور بين عمال Dask ومصادر البيانات أو خدمات التخزين على الإنترنت. ومع ذلك، يجب توخي الحذر للتأكد من أن الخادم الوكيل لا يصبح عنق الزجاجة الذي يحد من أداء Dask.
روابط ذات علاقة
- توثيق داسك: وثائق رسمية شاملة تغطي جميع جوانب Dask.
- مستودع Dask جيثب: الكود المصدري لـ Dask، بالإضافة إلى الأمثلة وتتبع المشكلات.
- دروس داسك: برنامج تعليمي مفصل للمستخدمين الجدد لبدء استخدام Dask.
- مدونة داسك: مدونة رسمية تعرض التحديثات وحالات الاستخدام المتعلقة بـ Dask.
- حالات استخدام Dask: أمثلة واقعية لكيفية استخدام Dask.
- داسك API: معلومات تفصيلية حول واجهة برمجة تطبيقات Dask.
