dask

最新推荐文章于 2025-11-05 17:51:42 发布
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博客主要进行了Dask Demo测试，涉及信息技术领域中Dask相关的测试内容。

dask demo测试

大数据新视界 --大数据大厂之 Dask：分布式大数据计算的黑马
【青云交】华为云云享专家 | 阿里云开发者社区专家博主 技术圈个人影响力前 17 | 博客之星 TOP23 优快云 首位四榜（原力榜 / 作者周榜 / 领军人物 / 综合热榜）榜首，破平台纪录！ 苏州地区全榜霸榜，感恩全网十多万粉丝同行！
10-18 5728
本文深入介绍 Dask 在大数据处理中的应用。涵盖核心概念如数据处理工厂比喻，分布式计算架构，优势包括高效性与可扩展性、与其他工具集成性，丰富案例展示金融与科学计算等领域，性能优化策略及挑战应对，还探讨了与前沿技术结合及持续发展，文末有互动提问。
什么是Dask？
candy的博客
05-19 984
Dask 本质上是一个并行计算库，它有两大核心 “武器”：动态任务调度器和并行数据结构。动态任务调度器就像一个聪明的管家，能把复杂的计算任务拆解成一个个小任务，然后合理分配到计算机的各个资源上执行；并行数据结构则是对我们熟悉的 Pandas DataFrame、NumPy 数组的升级，让它们能处理远超内存容量的数据。
Dask介绍
坚持自己的梦想
12-29 4122
Dask 是一个灵活的 Python 并行计算库。 Dask由两部分组成： 为计算优化的动态任务调度。这类似于Airflow、Luigi、Celery 或 Make，但针对交互式计算工作负载进行了优化。 “大数据”集合，如并行数组、数据帧和列表，将常用接口（如NumPy、Pandas 或 Python 迭代器）扩展到大于内存或分布式环境。这些并行集合运行在动态任务调度程序之上。 Dask 强调以下优点： 熟悉：提供并行化的 NumPy 数组和 Pandas DataFrame .
【限时干货】Python + Dask 实现PB级日志并行分析：企业级架构揭秘
最新发布
GatherLume的博客
11-05 291
高效解决海量日志分析难题，揭秘Python处理海量日志的并行计算方案。基于Python + Dask构建企业级架构，支持TB至PB级数据实时处理，适用于服务器日志、用户行为分析等场景，具备弹性扩展与高容错优势，值得收藏。
Dask
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jack_jmsking的专栏
06-11 1万+
DASK 一、Dask简介 Dask是一个并行计算库，能在集群中进行分布式计算，能以一种更方便简洁的方式处理大数据量，与Spark这些大数据处理框架相比较，Dask更轻。Dask更侧重与其他框架，如：Numpy，Pandas，Scikit-learning相结合，从而使其能更加方便进行分布式并行计算。 二、Dask数据结构 Dask存在三种最基本的数据结构，分别是：Arrays、Dataframe...
DASK
weixin_39916734的博客
08-19 9286
一、什么是DASK? Dask 是一个开源项目，为你提供 NumPy 数组、Pandas Dataframes 以及常规 list 的抽象，允许你使用多核处理器并行运行它们的操作。 参考: 在 Python 中，如何运用 Dask 数据进行并行数据分析 ...
Dask数据科学实战
10-06
《Dask数据科学实战》是数据科学领域中一本全面介绍Dask框架实战应用的书籍，适合希望提升自己在处理大规模数据集能力的数据科学家和工程师阅读，同时也是那些对Dask感兴趣并希望通过学习Dask来提高自己数据处理技能...
精选资源
adlink 凌华IO卡 PCI-Dask.dll说明资料 功能参考手册
05-03
《ADLINK IO卡 PCI-Dask.dll说明资料 功能参考手册》是ADLINK技术公司为开发者提供的一款关于PCI-Dask.dll接口库的详细指南，适用于多种ADLINK IO板卡的编程和应用。本手册包含了对PCI-Dask.dll方法函数的详细说明，...
工业大数据Python处理：Dask集群部署与性能调优秘籍.pdf
07-22
文档支持目录章节跳转同时还支持阅读器左侧大纲显示和章节快速定位，文档内容完整、条理清晰。文档内所有文字、图表、函数、目录等元素均显示正常，无任何异常情况，敬请您放心查阅与使用。文档仅供学习参考，请勿...
精选资源
dask-jobqueue:在PBS，SLURM和SGE等工作调度程序上部署Dask
05-01
在工作队列系统上部署Dask 轻松部署Dask在诸如PBS，Slurm或SGE之类的工作排队系统上分发。 请参阅以获取更多信息。 执照 新的BSD。 请参阅。
Python大数据分析神器---Dask
02-04 7637
对于Pandas运行速度的提升方法，之前已经介绍过很多回了，里面经常提及Dask，很多朋友没接触过可能不太了解，今天就推荐一下这个神器。 1、什么是Dask？ Pandas和Numpy大家都不陌生了，代码运行后数据都加载到RAM中，如果数据集特别大，我们就会看到内存飙升。但有时要处理的数据并不适合RAM，这时候Dask来了。 Dask是开源免费的。它是与其他社区项目（如Numpy，Pandas和Scikit-Learn）协调开发的。 官方：https://dask.org/ Dask支持Pan..
dask Documentation
07-19
dask Documentation 英文文档。。。。。。。。。。。。
【Dask】最厉害的 Python 数据处理工具，让大数据处理变得简单！
Creedassin的博客
11-13 890
Dask 是一个灵活的并行计算库，专为大数据处理而设计。它能够将大数据集分割成更小的部分，利用并行计算来加速处理速度。Dask 的设计理念与 NumPy 和 Pandas 相似，所以如果你已经熟悉这两个库，使用 Dask 将会非常顺利。Dask 是一个强大且灵活的工具，特别适合于需要处理大规模数据集的场景。无论是数据清洗、计算还是合并，Dask 都能帮助你高效地完成任务。
dask，一个超级厉害的 Python 库！
m0_59236602的博客
01-23 2309
在今天的数据驱动世界中，处理大规模数据变得越来越重要。我们学习Python必然是为了找到高薪的工作，下面这些面试题是来自阿里、腾讯、字节等一线互联网大厂最新的面试资料，并且有阿里大佬给出了权威的解答，刷完这一套面试资料相信大家都能找到满意的工作。Python所有方向的技术点做的整理，形成各个领域的知识点汇总，它的用处就在于，你可以按照上面的知识点去找对应的学习资源，保证自己学得较为全面。观看零基础学习视频，看视频学习是最快捷也是最有效果的方式，跟着视频中老师的思路，从基础到深入，还是很容易入门的。
dask，一个超级厉害的 Python 库
Elvis Hu的博客
01-17 829
Python Dask 是一个用于并行计算和分布式计算的灵活、开源的库。它提供了一种方式来处理比内存中可容纳的数据集更大的数据，同时具有与 NumPy 和 Pandas 类似的 API，使得迁移到 Dask 非常容易。## Python Dask 的关键特点并行计算：Dask 可以并行处理数据，充分利用多核处理器和集群，加速计算过程。分布式计算：可以将 Dask 部署到分布式集群上，以处理大规模数据，无需将数据加载到单个计算机上。与 NumPy 和 Pandas 的互操作性。
dask入门（1）
盘行
10-11 9166
简介： dask是一种分布式集群系统，由于python GIL(全局解释锁)的限制，运用多线程时，在同一时刻，只能有一个线程在执行，导致了运用多线程并不会使程序运行速度明显加快，反而由于线程之间的数据传输实现效果并不好。 分布式系统框架流程： 单机模式上运行dask： 简单地例子，求解10个数的平均值。 #dask求解10个数的平均值 Import dask.array as da Impo...
Dask简介
junerli的博客
05-07 1953
Dask是一个灵活的Python并行计算库。Dask由两部分组成：为计算优化的动态任务调度：和Airflow，Luigi，Celery，Make很相似，但是专门为交互式的工作负载进行了优化。大数据集合：像并行数组、数据帧和列表，将NumPy、Pandas或Python迭代器等常见接口扩展到大于内存或分布式环境。这些并行集合在动态任务调度器之上运行。通用：提供并行的Numpy array和Pandas DataFrame objects。灵活。
introduction dask
joshuajinxiaoshuai的博客
07-16 334
Overview DASK provides multi-core and distributed parallel execution on larger-than-memory datasets. We can think of Dask at a high and a low level High level collections: DASK provides high-level...
高效数据处理！Dask，Python优秀数据处理库
MrQinin的博客
08-01 646
在Python数据科学和大数据处理领域，高效的数据处理是至关重要的。而Dask作为一款优秀的数据处理库，可以帮助我们处理大规模数据集和并行计算，实现高效数据处理。Dask是一个并行计算库，它提供了一种灵活的方式来处理大规模数据集和并行计算任务。Dask可以在单机上运行，也可以在分布式计算集群上运行，使得大规模数据处理变得轻而易举。
Dask Delayed
09-29
Dask Delayed 是 Dask 库中的一个重要特性，它允许用户以延迟执行的方式构建计算图，从而实现并行计算。 ### 原理 Dask Delayed 的核心原理是将函数和其输入参数封装成一个延迟对象，而不是立即执行函数。这些延迟对象可以组合成一个有向无环图（DAG），表示整个计算流程。Dask 会根据这个图来分析计算的依赖关系，然后在合适的时候并行地执行这些任务。 ### 使用指南 #### 基本使用 以下是一个简单的示例，展示了如何使用 Dask Delayed 来并行计算两个数的和： ```python import dask @dask.delayed def add(x, y): return x + y a = 1 b = 2 c = 3 # 创建延迟对象 delayed_result = add(add(a, b), c) # 执行计算 result = delayed_result.compute() print(result) ``` 在这个例子中，`@dask.delayed` 装饰器将 `add` 函数变成了一个延迟函数。当调用 `add` 函数时，实际上并没有立即执行计算，而是创建了一个延迟对象。最后，调用 `compute()` 方法时，Dask 会根据图的依赖关系并行地执行这些任务。 #### 组合多个延迟任务 可以将多个延迟任务组合起来，构建更复杂的计算图： ```python import dask @dask.delayed def square(x): return x ** 2 @dask.delayed def add(x, y): return x + y a = 1 b = 2 c = 3 # 创建延迟对象 squared_a = square(a) squared_b = square(b) sum_of_squares = add(squared_a, squared_b) final_result = add(sum_of_squares, c) # 执行计算 result = final_result.compute() print(result) ``` ### 最佳实践 - **避免过早计算**：尽量在最后一步调用 `compute()` 方法，让 Dask 有足够的信息来优化计算图。 - **批量处理**：如果有多个独立的任务，可以将它们批量处理，以提高并行效率。 - **可视化计算图**：使用 `delayed_object.visualize()` 方法可以可视化计算图，帮助理解计算流程和依赖关系。
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