Dask

Dask è una libreria Python open source per il calcolo distribuito che consente agli utenti di scalare i calcoli per ottenere migliori prestazioni e scalabilità. È stata rilasciata per la prima volta nell'agosto 2016 ed è mantenuta da numerosi sviluppatori della comunità.

Dask è stato progettato per funzionare con gli strumenti Python esistenti, come NumPy, pandas e scikit-learn, rendendolo uno strumento versatile per data scientist, ingegneri e ricercatori. Viene utilizzato per l'analisi dei dati, l'apprendimento automatico, l'apprendimento profondo e l'analisi dei grafi.

Dask è costituito da due componenti: uno scheduler e i lavoratori. Lo scheduler è responsabile della suddivisione di un compito tra molti lavoratori e del monitoraggio dell'avanzamento di ciascun lavoratore nel processo. Quando i lavoratori sono completi, lo scheduler fornisce un output che può essere passato al task successivo.

Dask può essere utilizzato in diversi contesti, ad esempio su computer portatili con pochi lavoratori o in cluster di computer in un data center. È ottimizzato per utilizzare in modo efficiente le risorse disponibili, eseguendo lo stesso calcolo in parallelo su più macchine.

Dask dispone di librerie per lo streaming dei dati e di un supporto esteso per altre librerie di analisi dei dati, come Xarray, Scikit-Learn e TensorFlow. Ha anche la capacità di eseguire calcoli su file system distribuiti come HDFS e Amazon S3.

Nel complesso, Dask è una libreria potente per il calcolo distribuito e viene utilizzata in un'ampia gamma di applicazioni. È altamente scalabile e offre la flessibilità necessaria per eseguire le attività in modo efficiente anche quando le macchine vengono aggiunte o rimosse dal cluster. È un ottimo strumento per i data scientist, gli ingegneri e i ricercatori che devono lavorare con insiemi di dati su larga scala.