分布式计算框架：Ray 与 Spark/Flink/Dask 的详细对比

分布式计算框架：Ray与Spark/Flink/Dask的详细对比

关键词：分布式计算、Ray、Spark、Flink、Dask、并行计算、数据处理、机器学习、实时计算

摘要：本文深入探讨了当前主流分布式计算框架Ray、Spark、Flink和Dask的详细对比。通过从架构设计、编程模型、性能特性、应用场景等多个维度进行全面分析，揭示了各框架的核心优势与局限性。文章以通俗易懂的方式解释了复杂的技术概念，并通过实际代码示例和应用案例展示了各框架在大数据处理、机器学习、流处理等领域的实际应用。同时，文章还提供了系统架构设计、接口设计和核心实现源码，帮助读者深入理解这些框架的内部工作机制，为技术选型和实际应用提供参考。

1. 问题背景：分布式计算的挑战

1.1 小明的烦恼

小明是一家初创公司的数据科学家。一天，他的老板走过来说：“小明，我们需要分析过去三年的用户数据，找出用户行为模式，然后基于这些模式训练一个机器学习模型来预测用户未来的行为。哦，对了，我们希望这个系统能够实时更新，当有新数据进来时，模型也能自动更新。”

小明听完后，额头上冒出了冷汗。他知道公司的数据量已经达到了TB级别，普通的笔记本电脑根本无法处理。更