Dask

Dask est une bibliothèque Python open source pour l'informatique distribuée qui permet aux utilisateurs de mettre à l'échelle leurs calculs pour de meilleures performances et une meilleure évolutivité. Elle a été publiée pour la première fois en août 2016 et est maintenue par de nombreux développeurs au sein de la communauté.

Dask est conçu pour fonctionner avec les outils Python existants tels que NumPy, pandas et scikit-learn, ce qui en fait un outil polyvalent pour les scientifiques des données, les ingénieurs et les chercheurs. Il est utilisé pour l'analyse de données, l'apprentissage automatique, l'apprentissage profond et l'analyse graphique.

Dask se compose de deux éléments : un planificateur et des travailleurs. Le planificateur est chargé de répartir une tâche entre plusieurs travailleurs et de surveiller la progression de chaque travailleur dans le processus. Lorsque les travailleurs ont terminé, l'ordonnanceur fournit une sortie qui peut être transmise à la tâche suivante.

Dask peut être utilisé dans différents contextes, par exemple sur des ordinateurs portables avec seulement quelques travailleurs, ou dans des grappes d'ordinateurs dans un centre de données. Il est optimisé pour utiliser efficacement les ressources disponibles, en exécutant le même calcul en parallèle sur plusieurs machines.

Dask dispose de bibliothèques pour le streaming de données et d'un support étendu pour d'autres bibliothèques d'analyse de données, telles que Xarray, Scikit-Learn et TensorFlow. Il permet également d'exécuter des calculs sur des systèmes de fichiers distribués tels que HDFS et Amazon S3.

Dans l'ensemble, Dask est une bibliothèque puissante pour l'informatique distribuée et est utilisée dans une grande variété de domaines d'application. Elle est hautement évolutive et offre la flexibilité nécessaire pour exécuter des tâches efficacement, même lorsque des machines sont ajoutées ou retirées du cluster. C'est un excellent outil pour les scientifiques, les ingénieurs et les chercheurs qui ont besoin de travailler avec des ensembles de données à grande échelle.