17、Python分布式处理：Dask库的全面解析

Python分布式处理：Dask库的全面解析

在数据处理和分析领域，分布式处理技术能够显著提升计算效率和可扩展性。在数据交换之前，需要为每个归约器分配一部分键，这个步骤被称为分区。一旦归约器接收到其分配的键分区，就可以自由地处理数据并将结果输出到磁盘。

最初的MapReduce框架被许多公司和组织广泛使用。近年来，出现了一些基于MapReduce思想扩展的新框架，它们能够表达更复杂的工作流，更有效地利用内存，并支持分布式任务的精简高效执行。接下来，我们将重点介绍Python分布式领域中两个常用的库：Dask和PySpark。

1. Dask简介

Dask是Continuum Analytics公司的项目，该公司还负责Numba和conda包管理器的开发。Dask是一个纯Python库，用于并行和分布式计算，在数据分析任务中表现出色，并且与Python生态系统集成良好。

Dask最初是为在单台机器上进行大于内存的计算而设计的。随着Dask Distributed项目的发展，其代码经过调整后可以在集群上执行任务，具有出色的性能和容错能力，支持MapReduce风格的任务以及复杂的数值算法。

2. 有向无环图（DAG）

Dask的核心思想与Theano和Tensorflow类似，我们可以使用熟悉的Python API来构建执行计划，框架会自动将工作流拆分为多个任务，并在多个进程或计算机上进行分发和执行。

Dask将变量和操作表示为有向无环图（DAG），可以通过简单的Python字典来表示。下面通过一个简单的示例来说明如何使用Dask实现两个数的求和：