dask

最新推荐文章于 2025-03-14 18:32:39 发布
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分类专栏： python
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dask demo测试

Python大数据分析神器---Dask
02-04 7436
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
热门推荐
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：Python高效并行计算利器
最新发布
船长Q的博客
03-14 1389
扩展Python常用工具（如NumPy、Pandas、Scikit-learn等）的功能，通过动态任务调度和分布式计算，能够高效处理超出单机内存容量的大数据。
DASK
weixin_39916734的博客
08-19 9076
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】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
11-13 721
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 2057
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。
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，...
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。
dask-scaling-dataframe:Python和Dask
03-10
Python和Dask：扩展DataFrame 该存储库包含有关Python和Dask的幻灯片，练习和答案：缩放数据框。 本教程的目标是教给您一个在熊猫中处理表格数据方面经验丰富的人，以解决不适合在一台计算机上存储的问题。 为什么...
dask-kubernetes:适用于Dask的本地Kubernetes集成
05-14
**Dask Kubernetes：分布式计算与Kubernetes的完美融合** Dask是Python中一个灵活的并行计算库，它提供了一种高级数据结构，允许用户在单机或多机环境中执行大规模计算任务。Dask的设计目标是无缝对接现有数据分析...
distributed_pytorch:使用Dask和PyTorch课程进行并行化和分布式计算
05-19
使用Dask和PyTorch课程进行并行化和分布式计算 数据科学为商业，学术界和其他部门带来不可否认的价值。 随着我们开始意识到这一点，企业和组织已经在收集和存储比以往任何时候都更多的数据。 因此，数据科学从业者所...
dask Documentation
07-19
dask Documentation 英文文档。。。。。。。。。。。。
dask，一个超级厉害的 Python 库
Elvis Hu的博客
01-17 663
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介绍
坚持自己的梦想
12-29 3914
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 .
dask入门（1）
盘行
10-11 9049
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...
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，在技术圈个人影响力位居前 17，跻身博客之星 TOP23。在同一天荣登三榜（领军人物、原力榜和作者周榜）榜首，苏州地区各榜也统统拿下榜首之位，实力爆棚！
10-18 5411
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。
Dask简介
junerli的博客
05-07 1477
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
07-16 310
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
08-01 535
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库
03-08
### Dask 库的使用指南和文档 对于希望深入了解或使用 Dask 库的人来说，官方提供的资源非常全面且易于上手。 #### 官方文档与教程 Dask 提供了一个详尽的在线文档站点，其中包含了丰富的指导材料和技术细节。这些文档不仅适合初学者入门，也能够帮助有经验的开发者深入理解框架的工作原理及其高级特性[^1]。 #### 教程仓库结构 为了便于学习者实践操作，`dask-tutorial` 子仓库提供了一套精心设计的学习路径： - **docs/** 文件夹下存放着各类说明性的 Markdown 文档或是用来生成 HTML 页面的帮助文件； - **examples/** 中则收集了一系列实用的例子程序，演示了怎样运用 Dask 来处理实际遇到的数据分析任务； - **notebooks/** 是核心教学区，这里有一系列按照难度逐步提升编写的 Jupyter Notebook 讲义，从最基础的概念讲起直到更复杂的主题覆盖； - `setup.py` 和根目录下的 `README.md` 则分别负责项目初始化以及给出简要概述并指引新用户如何起步。 #### 配置管理 当涉及到分布式计算环境时，《Dask Distributed》提供了灵活多样的方式让用户自定义其工作流的行为模式。默认配置会被自动加载自 `$XDG_CONFIG_HOME/dask/` 或者用户的主目录中的 `.config/dask/` 下名为 `distributed.yaml` 的文件；当然也可以借助于环境变量或者编程接口动态修改当前会话期间使用的参数设定[^3]。 #### 扩展工具支持 除了上述提到的基础组件外，《Dask LabExtension》作为一款专为 JupyterLab 设计插件，进一步增强了交互体验，使得监控集群状态变得更加直观便捷[^4]。 ```python from dask.distributed import Client, progress client = Client() # 启动本地客户端连接至调度器 ```
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