Dask es una biblioteca de c\u00f3digo abierto potente y flexible para computaci\u00f3n paralela en Python. Dise\u00f1ado para escalar desde una sola computadora a un grupo de servidores, Dask proporciona paralelismo avanzado para an\u00e1lisis, lo que permite al usuario realizar grandes c\u00e1lculos en muchos n\u00facleos. Dask es una opci\u00f3n popular para el procesamiento de big data y proporciona una alternativa a Apache Spark para tareas inform\u00e1ticas paralelas que requieren Python.<\/p>\n
El proyecto comenz\u00f3 como una iniciativa de c\u00f3digo abierto y fue anunciado por primera vez en 2014 por su creador, Matthew Rocklin. Rocklin, un desarrollador que trabajaba con Anaconda Inc. en ese momento, busc\u00f3 abordar las limitaciones computacionales del procesamiento en memoria en Python, espec\u00edficamente en bibliotecas populares como NumPy y Pandas. Estas herramientas tuvieron dificultades para funcionar de manera eficiente con conjuntos de datos m\u00e1s grandes que la memoria, una limitaci\u00f3n que Dask intent\u00f3 superar.<\/p>\n
Dask facilita c\u00e1lculos paralelos y de mayor tama\u00f1o que la memoria al dividirlos en tareas m\u00e1s peque\u00f1as, ejecutar estas tareas de manera paralela y administrar adecuadamente los recursos de memoria. Dask emplea una estrategia simple para hacer esto: crea un gr\u00e1fico de programaci\u00f3n de tareas, un gr\u00e1fico ac\u00edclico dirigido (DAG) que describe la secuencia de c\u00e1lculos que se realizar\u00e1n.<\/p>\n
En esencia, Dask se basa en dos componentes:<\/p>\n
Programaci\u00f3n din\u00e1mica de tareas: est\u00e1 optimizada para la computaci\u00f3n y puede manejar grandes estructuras de datos.<\/p>\n<\/li>\n
Colecciones de \u201cBig Data\u201d: imitan matrices, listas y marcos de datos pandas, pero pueden operar en paralelo en conjuntos de datos que no caben en la memoria dividi\u00e9ndolos en partes m\u00e1s peque\u00f1as y manejables.<\/p>\n<\/li>\n<\/ol>\n
Dask utiliza un programador distribuido para ejecutar gr\u00e1ficos de tareas en paralelo. Este programador coordina la ejecuci\u00f3n de tareas y maneja la comunicaci\u00f3n entre los nodos trabajadores en un cl\u00faster. El programador y los trabajadores se comunican a trav\u00e9s de un "programador distribuido" central, que se implementa como un proceso Python separado.<\/p>\n
Cuando se env\u00eda un c\u00e1lculo, Dask primero crea un gr\u00e1fico de tareas que representa el c\u00e1lculo. Cada nodo en el gr\u00e1fico representa una funci\u00f3n de Python, mientras que cada borde representa los datos (generalmente un objeto de Python) que se transfieren entre funciones.<\/p>\n
Luego, el programador distribuido de Dask divide el gr\u00e1fico en partes m\u00e1s peque\u00f1as y manejables y asigna estas partes a los nodos trabajadores en el cl\u00faster. Cada nodo trabajador realiza las tareas asignadas e informa los resultados al planificador. El programador realiza un seguimiento de qu\u00e9 partes del gr\u00e1fico se han completado y cu\u00e1les a\u00fan est\u00e1n pendientes, ajustando sus decisiones de programaci\u00f3n seg\u00fan el estado del c\u00e1lculo y los recursos disponibles en el cl\u00faster.<\/p>\n
Paralelismo<\/strong>: Dask puede ejecutar operaciones en paralelo, aprovechando el poder de los procesadores multin\u00facleo modernos y los entornos distribuidos.<\/p>\n<\/li>\n Escalabilidad<\/strong>: Puede escalar sin problemas desde c\u00e1lculos de una sola m\u00e1quina hasta c\u00e1lculos basados en cl\u00fasteres.<\/p>\n<\/li>\n Integraci\u00f3n<\/strong>: Dask se integra bien con las bibliotecas de Python existentes como Pandas, NumPy y Scikit-Learn.<\/p>\n<\/li>\n Flexibilidad<\/strong>: Puede manejar una amplia gama de tareas, desde an\u00e1lisis de datos y transformaci\u00f3n de datos hasta aprendizaje autom\u00e1tico.<\/p>\n<\/li>\n Manejo de conjuntos de datos m\u00e1s grandes que la memoria<\/strong>: Al dividir los datos en fragmentos m\u00e1s peque\u00f1os, Dask puede manejar conjuntos de datos que no caben en la memoria.<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n Si bien Dask es fundamentalmente una biblioteca \u00fanica, proporciona varias estructuras de datos o "colecciones" que imitan y ampl\u00edan las estructuras de datos familiares de Python. \u00c9stas incluyen:<\/p>\n matriz de dask<\/strong>: Imita la interfaz ndarray de NumPy y puede admitir la mayor parte de la API de NumPy. Est\u00e1 dise\u00f1ado para grandes conjuntos de datos que no caben en la memoria.<\/p>\n<\/li>\n Marco de datos de Dask<\/strong>: Refleja la interfaz Pandas DataFrame y admite un subconjunto de la API de Pandas. \u00datil para procesar conjuntos de datos de mayor tama\u00f1o que la memoria con una interfaz similar a Pandas.<\/p>\n<\/li>\n Bolsa oscura<\/strong>: Implementa operaciones como Dask ML<\/strong>: Proporciona algoritmos de aprendizaje autom\u00e1tico escalables que se integran bien con otras colecciones de Dask.<\/p>\n<\/li>\n<\/ol>\n Dask es vers\u00e1til y se puede utilizar para diversas aplicaciones, que incluyen:<\/p>\n Transformaci\u00f3n y preprocesamiento de datos: el DataFrame y las estructuras de matriz de Dask permiten una transformaci\u00f3n eficiente de grandes conjuntos de datos en paralelo.<\/p>\n<\/li>\n Aprendizaje autom\u00e1tico: Dask-ML proporciona un conjunto de algoritmos de aprendizaje autom\u00e1tico escalables, que pueden resultar particularmente \u00fatiles cuando se trata de grandes conjuntos de datos.<\/p>\n<\/li>\n Simulaciones y c\u00e1lculos complejos: la interfaz retardada de Dask se puede utilizar para realizar c\u00e1lculos arbitrarios en paralelo.<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n A pesar de su versatilidad y potencia, Dask puede presentar desaf\u00edos. Por ejemplo, algunos algoritmos no se pueden paralelizar f\u00e1cilmente y es posible que no se beneficien significativamente de las capacidades inform\u00e1ticas distribuidas de Dask. Adem\u00e1s, como ocurre con cualquier sistema inform\u00e1tico distribuido, los c\u00e1lculos de Dask pueden estar limitados por el ancho de banda de la red, especialmente cuando se trabaja en un cl\u00faster.<\/p>\n Dask a menudo se compara con otros marcos inform\u00e1ticos distribuidos, en particular Apache Spark. Aqu\u00ed hay una breve comparaci\u00f3n:<\/p>\nTipos de dask<\/h2>\n
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map<\/code>, filter<\/code>, groupby<\/code> en objetos generales de Python. Es muy adecuado para trabajar con datos semiestructurados, como JSON o XML.<\/p>\n<\/li>\nFormas de utilizar Dask<\/h2>\n
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Comparaciones con herramientas similares<\/h2>\n