本章描述了在不同的硬體上設定
dask
的各種方法，無論是在本地機器上還是在分布式集群上。如果您剛剛開始使用
dask
，那麼這一章節是不必要的。如果您只想在一台計算機上使用
dask
，則不需要任何設定。
dask
有兩個任務排程程式系列：
單機排程器：該排程器在本地程序或執行緒池上提供基本特性。這個排程程式是首先預設建立的。它使用簡單、便宜。它只能在一台機器上使用，不能分布式上使用。
分布式排程程式：這個排程程式相對複雜。它提供了更多的功能，但也需要更多的精力來設定。它可以在本地執行，也可以跨集群分布。
如果匯入
dask
，設定乙個計算，然後呼叫
compute
,那麼預設情況下將使用單機排程程式。使用
dask.distributed
排程程式您必須設定乙個客戶端 單機
importdask.dataframeasdd
df =dd.
read_csv(
...) df
.x.sum()
.compute()
# this uses the single-machine scheduler by default
分布式
fromdask.distributedimportclient
client
=client(
...)
# connect to distributed cluster and override defaultdf.
x.sum()
.compute()
# this now runs on the distributed system
注意，新的
dask.distributed
排程程式即使在單個工作站上也是可行的。它包含許多在舊的單機排程程式中找不到的診斷和特性。下面的頁面將更詳細地解釋如何在各種本地和分布式硬體上設定
dask。
分布式運算
cloud
有關如何在常見雲提供商(如
amazon
、谷歌或
microsoft azure)
上部署dask
和jupyter
的最新建議。
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