小白一号(认证作者)
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Dask是一个开源的Python库,用于并行计算。它可以使用多核机器上的内存和磁盘来加快数据分析工作流程。它可以在单台机器上运行,也可以在集群中运行,以支持大规模数据处理。
1. 优势:Dask具有高性能、低成本和易于使用的特点,可以将大量的数据处理任务分布到多台机器上,从而提高处理速度。1,它还支持各种类型的数据,包括Pandas DataFrames、NumPy数组、SciPy稀疏矩阵和文本文件等。
2. 功能:Dask提供了一系列API,可以用于执行计算密集型任务,如聚合、排序和过滤等。它还支持自定义函数,可以用于执行更复杂的任务,如机器学习和图形处理等。
3. 集群:Dask可以在多台机器上部署,以支持大规模数据处理。它可以使用Kubernetes、YARN、Mesos等集群管理系统来部署,也可以使用Dask Kubernetes和Dask YARN等工具来部署。
4. 示例代码:
import dask.array as da
x = da.random.normal(10, 0.1, size=(10000, 10000), chunks=(1000, 1000))
y = x + x.T
z = y[::2, 5000:].mean(axis=1)
z.compute()
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