Dask

Dask, kullanıcıların daha iyi performans ve ölçeklenebilirlik için hesaplamalarını ölçeklendirmelerine olanak tanıyan dağıtılmış bilgi işlem için açık kaynaklı bir Python kütüphanesidir. İlk olarak Ağustos 2016'da piyasaya sürüldü ve topluluk içindeki çok sayıda geliştirici tarafından sürdürülüyor.

Dask, NumPy, pandas ve scikit-learn gibi mevcut Python araçlarıyla çalışacak şekilde tasarlanmıştır ve bu da onu veri bilimcileri, mühendisler ve araştırmacılar için çok yönlü bir araç haline getirir. Veri analizi, makine öğrenimi, derin öğrenme ve grafik analitiği için kullanılır.

Dask iki bileşenden oluşur: bir zamanlayıcı ve işçiler. Zamanlayıcı, bir görevi birçok işçi arasında bölmekten ve süreçteki her işçinin ilerlemesini izlemekten sorumludur. İşçiler tamamlandığında, zamanlayıcı bir sonraki göreve aktarılabilecek bir çıktı sağlar.

Dask, yalnızca birkaç çalışanı olan dizüstü bilgisayarlarda veya bir veri merkezindeki bilgisayar kümelerinde olduğu gibi çeşitli bağlamlarda kullanılabilir. Aynı hesaplamayı birden fazla makinede paralel olarak çalıştırarak mevcut kaynakları verimli bir şekilde kullanmak için optimize edilmiştir.

Dask, veri akışı için kütüphanelere ve Xarray, Scikit-Learn ve TensorFlow gibi diğer veri analizi kütüphaneleri için genişletilmiş desteğe sahiptir. Ayrıca HDFS ve Amazon S3 gibi dağıtılmış dosya sistemleri üzerinde hesaplama yapabilme özelliğine de sahiptir.

Genel olarak Dask, dağıtık bilgi işlem için güçlü bir kütüphanedir ve çok çeşitli uygulama alanlarında kullanılmaktadır. Son derece ölçeklenebilirdir ve makineler kümeye eklendiğinde veya kümeden çıkarıldığında bile görevleri verimli bir şekilde çalıştırma esnekliği sağlar. Büyük ölçekli veri kümeleriyle çalışması gereken veri bilimcileri, mühendisler ve araştırmacılar için harika bir araçtır.