达斯克

Dask 是一个强大、灵活的开源库，用于 Python 中的并行计算。 Dask 旨在从单台计算机扩展到服务器集群，为分析提供高级并行性，允许用户跨多个核心执行大型计算。 Dask 是大数据处理的热门选择，为需要 Python 的并行计算任务提供了 Apache Spark 的替代方案。

达斯克的历史

该项目最初是一项开源计划，由其创建者 Matthew Rocklin 于 2014 年首次宣布。 Rocklin 是当时与 Anaconda Inc. 合作的开发人员，致力于解决 Python 内存处理的计算限制，特别是在 NumPy 和 Pandas 等流行库中。这些工具很难有效地处理大于内存的数据集，这是 Dask 试图克服的限制。

了解 Dask

Dask 通过将并行和大于内存的计算分解为较小的任务，以并行方式执行这些任务，并适当管理内存资源，来促进并行和大于内存的计算。Dask 采用一种简单的策略来实现这一点：它创建一个任务调度图，即一个有向无环图 (DAG)，描述要执行的计算顺序。

Dask 的核心是围绕两个组件构建的：

1. 动态任务调度：这针对计算进行了优化，可以处理大型数据结构。

2. “大数据”集合：这些模拟数组、列表和熊猫数据框，但可以通过将无法放入内存的数据集分解为更小、更易于管理的部分来并行操作。

Dask的内部结构

Dask 使用分布式调度程序并行执行任务图。该调度程序协调任务的执行并处理集群中工作节点之间的通信。调度程序和工作人员通过中央“分布式调度程序”进行通信，该调度程序作为单独的 Python 进程实现。

当提交计算时，Dask 首先构建一个表示计算的任务图。图中的每个节点代表一个Python函数，而每条边代表在函数之间传输的数据（通常是Python对象）。

然后，Dask 分布式调度程序将图分解为更小、更易于管理的部分，并将这些部分分配给集群中的工作节点。每个工作节点执行分配的任务并将结果报告给调度程序。调度程序跟踪图表的哪些部分已完成，哪些部分仍待完成，并根据计算状态和集群中可用的资源调整其调度决策。

Dask 的主要特点

• 并行性：Dask 可以并行执行操作，利用现代多核处理器和分布式环境的强大功能。

• 可扩展性：它可以从单机无缝扩展到基于集群的计算。

• 一体化：Dask 与 Pandas、NumPy 和 Scikit-Learn 等现有 Python 库完美集成。

• 灵活性：它可以处理广泛的任务，从数据分析和数据转换到机器学习。

• 处理大于内存的数据集：通过将数据分解为更小的块，Dask 可以处理无法放入内存的数据集。

Dask 的类型

虽然 Dask 本质上是一个单一的库，但它提供了多种数据结构或“集合”来模仿和扩展熟悉的 Python 数据结构。这些包括：

1. 达斯克阵列：模仿NumPy的ndarray接口，可以支持大部分NumPy的API。它专为无法装入内存的大型数据集而设计。

2. Dask数据框：镜像 Pandas DataFrame 接口并支持 Pandas API 的子集。对于处理大于内存的数据集非常有用，其接口与 Pandas 类似。

3. 手提包: 实现类似的操作 map, filter, groupby 在一般的 Python 对象上。它非常适合处理半结构化数据，例如 JSON 或 XML。

4. 达斯克ML：它提供可扩展的机器学习算法，可以与其他 Dask 集合很好地集成。

Dask 的使用方法

Dask 用途广泛，可用于各种应用，包括：

• 数据转换和预处理：Dask 的 DataFrame 和数组结构允许并行高效地转换大型数据集。

• 机器学习：Dask-ML 提供了一套可扩展的机器学习算法，在处理大型数据集时特别有用。

• 模拟和复杂计算：Dask 延迟接口可用于并行执行任意计算。

尽管 Dask 具有多功能性和强大功能，但它也带来了挑战。例如，某些算法不容易并行化，并且可能无法从 Dask 的分布式计算功能中显着受益。此外，与任何分布式计算系统一样，Dask 计算可能会受到网络带宽的限制，特别是在集群上工作时。

与类似工具的比较

Dask 经常与其他分布式计算框架进行比较，特别是 Apache Spark。这是一个简短的比较：

与 Dask 相关的未来前景和技术

随着数据规模不断增长，Dask 等工具变得越来越重要。 Dask 正在积极开发中，未来的更新旨在提高性能、稳定性以及与 PyData 生态系统中其他库的集成。

大数据机器学习是 Dask 的一个有前途的领域。 Dask 能够与 Scikit-Learn 和 XGBoost 等库无缝协作，使其成为分布式机器学习任务的有吸引力的工具。未来的发展可能会进一步加强这些能力。

代理服务器和 Dask

代理服务器可以在 Dask 环境中发挥作用，在 Dask 与外部资源交互时提供额外的安全和控制层。例如，代理服务器可用于控制和监视 Dask 工作人员与互联网上的数据源或存储服务之间的流量。但是，必须注意确保代理服务器不会成为限制Dask性能的瓶颈。

相关链接

1. 达斯克文档：涵盖 Dask 各个方面的全面官方文档。
2. Dask GitHub 存储库：Dask 的源代码，以及示例和问题跟踪。
3. 达斯克教程：为新用户提供 Dask 入门的详细教程。
4. 达斯克博客：官方博客，包含与 Dask 相关的更新和用例。
5. Dask 用例：如何使用 Dask 的真实示例。
6. 达斯克API：有关 Dask API 的详细信息。