Fajar

Dask adalah pustaka Python sumber terbuka untuk komputasi terdistribusi yang memungkinkan pengguna memperluas skala komputasi mereka untuk kinerja dan skalabilitas yang lebih baik. Ini pertama kali dirilis pada Agustus 2016 dan dikelola oleh banyak pengembang dalam komunitas.

Dask dirancang untuk bekerja dengan alat Python yang sudah ada seperti NumPy, pandas, dan scikit-learn, menjadikannya alat serbaguna bagi ilmuwan data, insinyur, dan peneliti. Ini digunakan untuk analisis data, pembelajaran mesin, pembelajaran mendalam, dan analisis grafik.

Dask terdiri dari dua komponen: penjadwal dan pekerja. Penjadwal bertanggung jawab untuk membagi tugas di antara banyak pekerja dan memantau kemajuan setiap pekerja dalam prosesnya. Ketika pekerja selesai, penjadwal memberikan keluaran yang dapat diteruskan ke tugas berikutnya.

Dask dapat digunakan dalam berbagai konteks, seperti pada laptop dengan hanya beberapa pekerja, atau dalam cluster komputer di pusat data. Ini dioptimalkan untuk menggunakan sumber daya yang tersedia secara efisien, dengan menjalankan komputasi yang sama secara paralel pada beberapa mesin.

Dask memiliki perpustakaan untuk streaming data dan dukungan tambahan untuk perpustakaan analisis data lainnya, seperti Xarray, Scikit-Learn, dan TensorFlow. Ia juga memiliki kemampuan untuk menjalankan komputasi pada sistem file terdistribusi seperti HDFS dan Amazon S3.

Secara keseluruhan, Dask adalah perpustakaan yang kuat untuk komputasi terdistribusi dan digunakan di berbagai area aplikasi. Ini sangat skalabel dan memberikan fleksibilitas untuk menjalankan tugas secara efisien bahkan ketika mesin ditambahkan atau dihapus dari cluster. Ini adalah alat yang hebat bagi ilmuwan data, insinyur, dan peneliti yang perlu bekerja dengan kumpulan data berskala besar.