Dask

Dask is een open source Python-bibliotheek voor gedistribueerd computergebruik waarmee gebruikers hun berekeningen kunnen schalen voor betere prestaties en schaalbaarheid. Het werd voor het eerst uitgebracht in augustus 2016 en wordt onderhouden door talrijke ontwikkelaars binnen de gemeenschap.

Dask is ontworpen om te werken met bestaande Python tools zoals NumPy, pandas en scikit-learn, waardoor het een veelzijdige tool is voor datawetenschappers, ingenieurs en onderzoekers. Het wordt gebruikt voor gegevensanalyse, machine learning, deep learning en grafiekanalyse.

Dask bestaat uit twee componenten: een planner en werkers. De planner is verantwoordelijk voor het verdelen van een taak over veel werkers en het bewaken van de voortgang van elke werker in het proces. Als de werkers klaar zijn, geeft de planner een uitvoer die doorgegeven kan worden aan de volgende taak.

Dask kan in verschillende contexten worden gebruikt, zoals op laptops met slechts een paar werkers of in clusters van computers in een datacenter. Het is geoptimaliseerd om efficiënt gebruik te maken van de beschikbare bronnen, door dezelfde berekening parallel uit te voeren op meerdere machines.

Dask heeft bibliotheken voor het streamen van gegevens en uitgebreide ondersteuning voor andere bibliotheken voor gegevensanalyse, zoals Xarray, Scikit-Learn en TensorFlow. Het heeft ook de mogelijkheid om berekeningen uit te voeren op gedistribueerde bestandssystemen zoals HDFS en Amazon S3.

Over het algemeen is Dask een krachtige bibliotheek voor gedistribueerd computergebruik en wordt het gebruikt in een groot aantal toepassingsgebieden. Het is zeer schaalbaar en biedt de flexibiliteit om taken efficiënt uit te voeren, zelfs wanneer machines worden toegevoegd of verwijderd van het cluster. Het is een geweldig hulpmiddel voor datawetenschappers, ingenieurs en onderzoekers die met grootschalige datasets moeten werken.