Dask

Dashk es una biblioteca Python de código abierto para la computación distribuida que permite a los usuarios escalar sus cálculos para mejorar el rendimiento y la escalabilidad. Se publicó por primera vez en agosto de 2016 y es mantenida por numerosos desarrolladores de la comunidad.

Dask está diseñado para funcionar con herramientas de Python ya existentes, como NumPy, pandas y scikit-learn, lo que lo convierte en una herramienta versátil para científicos de datos, ingenieros e investigadores. Se utiliza para el análisis de datos, el aprendizaje automático, el aprendizaje profundo y el análisis de gráficos.

Dask consta de dos componentes: un planificador y los trabajadores. El planificador es responsable de dividir una tarea entre muchos trabajadores y supervisar el progreso de cada trabajador en el proceso. Cuando los trabajadores están completos, el planificador proporciona una salida que se puede pasar a la siguiente tarea.

Dask puede utilizarse en diversos contextos, como en ordenadores portátiles con sólo unos pocos trabajadores, o en clusters de ordenadores en un centro de datos. Está optimizado para utilizar los recursos disponibles de forma eficiente, ejecutando el mismo cálculo en paralelo en varias máquinas.

Dask cuenta con bibliotecas para el streaming de datos y soporte ampliado para otras bibliotecas de análisis de datos, como Xarray, Scikit-Learn y TensorFlow. También tiene la capacidad de ejecutar cálculos en sistemas de archivos distribuidos como HDFS y Amazon S3.

En general, Dashk es una potente biblioteca para la computación distribuida y se utiliza en una amplia variedad de áreas de aplicación. Es altamente escalable y proporciona la flexibilidad necesaria para ejecutar tareas de forma eficiente incluso cuando se añaden o eliminan máquinas del clúster. Es una gran herramienta para científicos de datos, ingenieros e investigadores que necesitan trabajar con conjuntos de datos a gran escala.