Dask

Dask là một thư viện Python mã nguồn mở dành cho điện toán phân tán, cho phép người dùng mở rộng quy mô tính toán của họ để có hiệu suất và khả năng mở rộng tốt hơn. Nó được phát hành lần đầu tiên vào tháng 8 năm 2016 và được duy trì bởi nhiều nhà phát triển trong cộng đồng.

Dask được thiết kế để hoạt động với các công cụ Python hiện có như NumPy, pandas và scikit-learn, khiến nó trở thành một công cụ linh hoạt cho các nhà khoa học, kỹ sư và nhà nghiên cứu dữ liệu. Nó được sử dụng để phân tích dữ liệu, học máy, học sâu và phân tích biểu đồ.

Dask bao gồm hai thành phần: bộ lập lịch và công nhân. Người lập lịch có trách nhiệm phân chia nhiệm vụ cho nhiều công nhân và theo dõi tiến độ của từng công nhân trong quy trình. Khi công nhân hoàn thành, bộ lập lịch sẽ cung cấp đầu ra có thể được chuyển sang nhiệm vụ tiếp theo.

Dask có thể được sử dụng trong nhiều bối cảnh khác nhau, chẳng hạn như trên máy tính xách tay chỉ có một vài công nhân hoặc trong các cụm máy tính trong trung tâm dữ liệu. Nó được tối ưu hóa để sử dụng hiệu quả các tài nguyên sẵn có bằng cách chạy song song cùng một tính toán trên nhiều máy.

Dask có các thư viện để truyền dữ liệu trực tuyến và hỗ trợ mở rộng cho các thư viện phân tích dữ liệu khác, chẳng hạn như Xarray, Scikit-Learn và TensorFlow. Nó cũng có khả năng chạy tính toán trên các hệ thống tệp phân tán như HDFS và Amazon S3.

Nhìn chung, Dask là một thư viện mạnh mẽ dành cho điện toán phân tán và được sử dụng trong nhiều lĩnh vực ứng dụng. Nó có khả năng mở rộng cao và mang lại sự linh hoạt để chạy các tác vụ một cách hiệu quả ngay cả khi máy được thêm hoặc xóa khỏi cụm. Đây là một công cụ tuyệt vời dành cho các nhà khoa học dữ liệu, kỹ sư và nhà nghiên cứu cần làm việc với các bộ dữ liệu quy mô lớn.