Dask

Dask ist eine Open-Source-Python-Bibliothek für verteiltes Rechnen, die es Benutzern ermöglicht, ihre Berechnungen zu skalieren, um eine bessere Leistung und Skalierbarkeit zu erzielen. Sie wurde erstmals im August 2016 veröffentlicht und wird von zahlreichen Entwicklern innerhalb der Community gepflegt.

Dask ist für die Zusammenarbeit mit vorhandenen Python-Tools wie NumPy, Pandas und Scikit-Learn konzipiert und ist somit ein vielseitiges Tool für Datenwissenschaftler, Ingenieure und Forscher. Es wird für Datenanalyse, maschinelles Lernen, Deep Learning und Graphenanalyse verwendet.

Dask besteht aus zwei Komponenten: einem Scheduler und Workern. Der Scheduler ist dafür verantwortlich, eine Aufgabe auf mehrere Worker aufzuteilen und den Fortschritt jedes Workers im Prozess zu überwachen. Wenn die Worker fertig sind, liefert der Scheduler eine Ausgabe, die an die nächste Aufgabe weitergegeben werden kann.

Dask kann in verschiedenen Kontexten verwendet werden, beispielsweise auf Laptops mit nur wenigen Mitarbeitern oder in Computerclustern in einem Rechenzentrum. Es ist für die effiziente Nutzung verfügbarer Ressourcen optimiert, indem dieselbe Berechnung parallel auf mehreren Maschinen ausgeführt wird.

Dask verfügt über Bibliotheken für Streaming-Daten und erweiterte Unterstützung für andere Datenanalysebibliotheken wie Xarray, Scikit-Learn und TensorFlow. Es bietet außerdem die Möglichkeit, Berechnungen auf verteilten Dateisystemen wie HDFS und Amazon S3 auszuführen.

Insgesamt ist Dask eine leistungsstarke Bibliothek für verteiltes Rechnen und wird in einer Vielzahl von Anwendungsbereichen eingesetzt. Es ist hochgradig skalierbar und bietet die Flexibilität, Aufgaben effizient auszuführen, selbst wenn Maschinen zum Cluster hinzugefügt oder daraus entfernt werden. Es ist ein großartiges Werkzeug für Datenwissenschaftler, Ingenieure und Forscher, die mit großen Datensätzen arbeiten müssen.