داسک

Dask یک کتابخانه منبع باز قدرتمند و انعطاف پذیر برای محاسبات موازی در پایتون است. Dask که برای مقیاس بندی از یک کامپیوتر منفرد به یک خوشه سرور طراحی شده است، موازی سازی پیشرفته ای را برای تجزیه و تحلیل ارائه می دهد و به کاربر اجازه می دهد تا محاسبات بزرگ را در بسیاری از هسته ها انجام دهد. Dask یک انتخاب محبوب برای پردازش داده های بزرگ است که جایگزینی برای Apache Spark برای کارهای محاسباتی موازی که به پایتون نیاز دارند ارائه می دهد.

تاریخچه داسک

این پروژه به عنوان یک ابتکار منبع باز آغاز شد و اولین بار در سال 2014 توسط خالق آن متیو راکلین اعلام شد. Rocklin، توسعه‌دهنده‌ای که در آن زمان با Anaconda Inc. کار می‌کرد، به دنبال رفع محدودیت‌های محاسباتی پردازش درون حافظه در پایتون، به‌ویژه در کتابخانه‌های محبوب مانند NumPy و Pandas بود. این ابزارها برای کار موثر با مجموعه داده‌های بزرگتر از حافظه تلاش می‌کردند، محدودیتی که Dask به دنبال رفع آن بود.

درک Dask

Dask محاسبات موازی و بزرگتر از حافظه را با تقسیم آنها به وظایف کوچکتر، اجرای این وظایف به صورت موازی و مدیریت صحیح منابع حافظه تسهیل می کند. Dask از یک استراتژی ساده برای انجام این کار استفاده می کند: یک نمودار زمان بندی کار ایجاد می کند، یک گراف غیر چرخه ای جهت دار (DAG) که توالی محاسباتی را که باید انجام شود را توصیف می کند.

Dask در هسته خود حول دو جزء ساخته شده است:

1. زمانبندی کار پویا: این برای محاسبات بهینه شده است و می تواند ساختارهای داده بزرگ را مدیریت کند.

2. مجموعه‌های «داده‌های بزرگ»: این آرایه‌ها، فهرست‌ها و قاب‌های داده پاندا تقلید می‌کنند، اما می‌توانند به صورت موازی روی مجموعه‌های داده‌ای که در حافظه قرار نمی‌گیرند با شکستن آن‌ها به بخش‌های کوچکتر و قابل مدیریت، کار کنند.

ساختار داخلی Dask

Dask از یک زمانبندی توزیع شده برای اجرای موازی نمودارهای وظیفه استفاده می کند. این زمانبندی اجرای وظایف را هماهنگ می کند و ارتباط بین گره های کارگر در یک خوشه را مدیریت می کند. زمان‌بند و کارگران از طریق یک «زمان‌بند توزیع‌شده» مرکزی که به‌عنوان یک فرآیند جداگانه پایتون پیاده‌سازی می‌شود، ارتباط برقرار می‌کنند.

هنگامی که یک محاسبات ارسال می شود، Dask ابتدا یک نمودار وظیفه را می سازد که محاسبات را نشان می دهد. هر گره در نمودار یک تابع پایتون را نشان می دهد، در حالی که هر یال نشان دهنده داده ها (معمولاً یک شی پایتون) است که بین توابع منتقل می شود.

سپس زمان‌بندی توزیع‌شده Dask نمودار را به بخش‌های کوچک‌تر و قابل مدیریت‌تر تقسیم می‌کند و این بخش‌ها را به گره‌های کارگر در خوشه اختصاص می‌دهد. هر گره کارگر وظایف محول شده خود را انجام می دهد و نتایج را به زمانبندی گزارش می دهد. زمان‌بندی بخش‌هایی از نمودار تکمیل شده و کدام بخش‌ها هنوز معلق هستند را پیگیری می‌کند و تصمیمات زمان‌بندی خود را بر اساس وضعیت محاسبات و منابع موجود در خوشه تنظیم می‌کند.

ویژگی های کلیدی Dask

• موازی سازی: Dask می تواند عملیات را به صورت موازی اجرا کند و از قدرت پردازنده های چند هسته ای مدرن و محیط های توزیع شده استفاده کند.

• مقیاس پذیری: می تواند از محاسبات تک ماشینی تا محاسبات مبتنی بر خوشه را یکپارچه مقیاس کند.

• ادغام: Dask به خوبی با کتابخانه های پایتون موجود مانند Pandas، NumPy و Scikit-Learn ادغام می شود.

• انعطاف پذیری: می تواند طیف وسیعی از وظایف، از تجزیه و تحلیل داده ها و تبدیل داده ها تا یادگیری ماشین را انجام دهد.

• مدیریت مجموعه داده های بزرگتر از حافظه: با تقسیم داده ها به قطعات کوچکتر، Dask می تواند مجموعه داده هایی را که در حافظه قرار نمی گیرند مدیریت کند.

انواع Dask

در حالی که Dask اساساً یک کتابخانه واحد است، چندین ساختار داده یا "مجموعه" را ارائه می دهد که ساختارهای داده آشنای پایتون را تقلید و گسترش می دهد. این شامل:

1. آرایه Dask: رابط ndarray NumPy را تقلید می کند و می تواند اکثر API های NumPy را پشتیبانی کند. این برای مجموعه داده های بزرگی طراحی شده است که در حافظه جا نمی شوند.

2. Dask DataFrame: رابط Pandas DataFrame را منعکس می کند و از زیر مجموعه ای از Pandas API پشتیبانی می کند. برای پردازش مجموعه داده های بزرگتر از حافظه با رابطی مشابه با پانداها مفید است.

3. کیسه داسک: عملیاتی مانند map, filter, groupby روی اشیاء عمومی پایتون برای کار با داده های نیمه ساختاریافته مانند JSON یا XML مناسب است.

4. Dask ML: الگوریتم های یادگیری ماشینی مقیاس پذیر را ارائه می دهد که به خوبی با سایر مجموعه های Dask ادغام می شوند.

راه های استفاده از Dask

Dask همه کاره است و می تواند برای برنامه های مختلف استفاده شود، از جمله:

• تبدیل داده و پیش پردازش: ساختارهای DataFrame و آرایه Dask امکان تبدیل کارآمد مجموعه داده های بزرگ را به صورت موازی فراهم می کند.

• یادگیری ماشینی: Dask-ML مجموعه‌ای از الگوریتم‌های یادگیری ماشینی مقیاس‌پذیر را ارائه می‌کند که می‌تواند به ویژه در هنگام برخورد با مجموعه داده‌های بزرگ مفید باشد.

• شبیه سازی و محاسبات پیچیده: رابط تاخیری Dask را می توان برای انجام محاسبات دلخواه به صورت موازی استفاده کرد.

با وجود تطبیق پذیری و قدرت، Dask می تواند چالش هایی را ایجاد کند. برای مثال، برخی از الگوریتم‌ها به راحتی قابل موازی‌سازی نیستند و ممکن است از قابلیت‌های محاسباتی توزیع‌شده Dask بهره‌مند نباشند. علاوه بر این، مانند هر سیستم محاسباتی توزیع شده، محاسبات Dask را می توان با پهنای باند شبکه محدود کرد، به ویژه هنگام کار بر روی یک خوشه.

مقایسه با ابزارهای مشابه

Dask اغلب با سایر چارچوب های محاسباتی توزیع شده، به ویژه Apache Spark مقایسه می شود. در اینجا یک مقایسه کوتاه وجود دارد:

چشم اندازهای آینده و فناوری های مرتبط با داسک

با ادامه رشد اندازه داده ها، ابزارهایی مانند Dask اهمیت فزاینده ای پیدا می کنند. Dask در حال توسعه فعال است و هدف به روز رسانی های آینده بهبود عملکرد، ثبات و یکپارچگی با کتابخانه های دیگر در اکوسیستم PyData است.

یادگیری ماشین با داده های بزرگ یک حوزه امیدوارکننده برای Dask است. توانایی Dask برای کار یکپارچه با کتابخانه هایی مانند Scikit-Learn و XGBoost آن را به ابزاری جذاب برای وظایف یادگیری ماشینی توزیع شده تبدیل می کند. تحولات آینده ممکن است این قابلیت ها را بیشتر تقویت کند.

سرورهای پروکسی و داسک

سرورهای پراکسی می توانند با ارائه یک لایه امنیتی اضافی و کنترل در هنگام تعامل Dask با منابع خارجی، نقشی در محیط Dask ایفا کنند. به عنوان مثال، یک سرور پراکسی می تواند برای کنترل و نظارت بر ترافیک بین کارگران Dask و منابع داده یا خدمات ذخیره سازی در اینترنت استفاده شود. با این حال، باید مراقب بود که سرور پروکسی به گلوگاهی تبدیل نشود که عملکرد Dask را محدود کند.

لینک های مربوطه

1. Dosk Documentation: اسناد رسمی جامع که تمام جنبه های Dask را پوشش می دهد.
2. مخزن Dask GitHub: کد منبع Dask به همراه مثال و پیگیری مسائل.
3. آموزش Dask: یک آموزش دقیق برای کاربران جدید برای شروع با Dask.
4. وبلاگ داسک: وبلاگ رسمی دارای به روز رسانی ها و موارد استفاده مربوط به Dask.
5. موارد استفاده از Dask: نمونه های واقعی از نحوه استفاده از Dask.
6. Dask API: اطلاعات دقیق در مورد API Dask.