Dask

Dask é uma biblioteca Python de código aberto para computação distribuída que permite aos usuários escalonar seus cálculos para obter melhor desempenho e escalabilidade. Ela foi lançada pela primeira vez em agosto de 2016 e é mantida por vários desenvolvedores da comunidade.

O Dask foi projetado para funcionar com ferramentas Python existentes, como NumPy, pandas e scikit-learn, o que o torna uma ferramenta versátil para cientistas de dados, engenheiros e pesquisadores. Ele é usado para análise de dados, aprendizado de máquina, aprendizado profundo e análise de gráficos.

O Dask consiste em dois componentes: um agendador e os trabalhadores. O agendador é responsável por dividir uma tarefa entre vários trabalhadores e monitorar o progresso de cada trabalhador no processo. Quando os trabalhadores são concluídos, o agendador fornece uma saída que pode ser passada para a próxima tarefa.

O Dask pode ser usado em uma variedade de contextos, como em laptops com apenas alguns funcionários ou em clusters de computadores em um data center. Ele é otimizado para usar os recursos disponíveis de forma eficiente, executando o mesmo cálculo em paralelo em várias máquinas.

O Dask tem bibliotecas para streaming de dados e suporte estendido para outras bibliotecas de análise de dados, como Xarray, Scikit-Learn e TensorFlow. Ele também tem a capacidade de executar cálculos em sistemas de arquivos distribuídos, como HDFS e Amazon S3.

Em geral, Dask é uma biblioteca avançada para computação distribuída e é usada em uma ampla variedade de áreas de aplicativos. Ela é altamente dimensionável e oferece a flexibilidade de executar tarefas com eficiência mesmo quando máquinas são adicionadas ou removidas do cluster. É uma excelente ferramenta para cientistas de dados, engenheiros e pesquisadores que precisam trabalhar com conjuntos de dados em grande escala.