Module-Dask并行任务调度
作者：互联网
Dask 并行任务调度
Dask 说明介绍
Dask是用于 Python 中并行计算的灵活库。
达斯由两部分组成：
- 动态任务调度针对计算进行了优化。这类似于 Airflow，Luigi，Celery 或 Make，但已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）将诸如 NumPy，Pandas 或 Python 迭代器之类的通用接口扩展到内存或分布式环境。这些并行集合在动态任务计划程序之上运行。
达斯克强调以下优点：
- 熟悉：提供并行的 NumPy 数组和 Pandas DataFrame 对象
- 灵活：提供任务计划界面，以实现更多自定义工作负载并与其他项目集成。
- Native：在纯 Python 中启用分布式计算并可以访问 PyData 堆栈。
- 快速：以低开销，低延迟和快速数值算法所需的最少序列化操作
- 扩大规模：在具有 1000 个核心的集群上弹性运行
- 缩小：在单个过程中轻松设置并在笔记本电脑上运行
- 响应式：在设计时考虑了交互式计算，它提供了快速的反馈和诊断功能，以帮助人类
Dask 分析
(env36) [scfan@fdm tools]$ dask-scheduler
(env36) [scfan@fdm ~]$ dask-worker 10.0.2.14:8786
python3
Dask-资源分析
Dask-任务管理
Dask 优缺点
优点
- 支持单机、分布式环境
- 类 Pandas 风格,修改成本低
缺点
- Dask-DataFrame
- 读取文件不支持 excel。支持 read_csv read_table read_fwf read_parquet read_hdf read_json read_orc
Dask 部署
附件
性能测试
使用 自主建模-字段加工节点 测试 Pandas & Dask 性能
参考资源
Dask & Pandas 语法差异表
Github-Dask Collections API compatibility
样例
# Dask 没有 pandas.core.series.Series
if data_mode.upper() == 'DASK':
pass
else:
if varname.startswith('df') and not isinstance(argls[index], pandas.core.series.Series):
raise RuntimeError('第%s个参数必须为一列' % (index + 1))
# Dask DataFrame.replace 没有 inplace 参数
if data_mode == 'DASK':
data = data.replace(to_replace='nan',value='')
else:
data.replace(to_replace='nan',value='',inplace=True)
# Dask DataFrame.to_csv
# data.to_csv('a1.csv') 会创建目录
# data.to_csv(['a1.csv']) 会创建文件
# data.to_csv('a-*.csv') 会创建分区文件,创建多个文件
if data_mode == 'DASK':
data.to_csv(['a1.csv'],index=False)
else:
data.to_csv('a.csv',index=False)
Dask & Pandas 细节语法性能差异
开启程序
Dask-scheduler
开启 dask-scheduler
(env36) [scfan@fdm tools]$ dask-scheduler
distributed.scheduler - INFO - -----------------------------------------------
distributed.dashboard.proxy - INFO - To route to workers diagnostics web server please install jupyter-server-proxy: pip install jupyter-server-proxy
distributed.scheduler - INFO - Local Directory: /tmp/scheduler-bdk4b7li
distributed.scheduler - INFO - -----------------------------------------------
distributed.scheduler - INFO - Clear task state
distributed.scheduler - INFO - Scheduler at: tcp://10.0.2.14:8786
distributed.scheduler - INFO - dashboard at: :8787
distributed.scheduler - INFO - Register tcp://10.0.2.14:30547
distributed.scheduler - INFO - Starting worker compute stream, tcp://10.0.2.14:30547
distributed.core - INFO - Starting established connection
distributed.scheduler - INFO - Register tcp://10.0.2.14:9190
distributed.scheduler - INFO - Starting worker compute stream, tcp://10.0.2.14:9190
distributed.core - INFO - Starting established connection
Dask-Scheduler 可视化界面
Dask-Worker
开启 Worker
(env36) [scfan@fdm tools]$ dask-worker 10.0.2.14:8786
distributed.nanny - INFO - Start Nanny at: 'tcp://10.0.2.14:12075'
distributed.diskutils - INFO - Found stale lock file and directory '/home/scfan/project/FISAMS/branches/branch_scfan/src/server/fdm/tools/worker-yyz2l21f', purging
distributed.dashboard.proxy - INFO - To route to workers diagnostics web server please install jupyter-server-proxy: pip install jupyter-server-proxy
distributed.worker - INFO - Start worker at: tcp://10.0.2.14:17181
distributed.worker - INFO - Listening to: tcp://10.0.2.14:17181
distributed.worker - INFO - dashboard at: 10.0.2.14:36300
distributed.worker - INFO - Waiting to connect to: tcp://10.0.2.14:8786
distributed.worker - INFO - -------------------------------------------------
distributed.worker - INFO - Threads: 4
distributed.worker - INFO - Memory: 10.32 GB
distributed.worker - INFO - Local Directory: /home/scfan/project/FISAMS/branches/branch_scfan/src/server/fdm/tools/worker-5304u4tp
distributed.worker - INFO - -------------------------------------------------
distributed.worker - INFO - Registered to: tcp://10.0.2.14:8786
distributed.worker - INFO - -------------------------------------------------
distributed.core - INFO - Starting established connection
Dask-Worker 可视化界面
Dask 对比
Dask 缺点
- dataframe
- 不提供 sql 支持,可以使用 dask.dataframe.from_sql
- 支持的数据格式
- Tabular: Parquet, ORC, CSV, Line Delimited JSON, Avro, text
- Arrays: HDF5, NetCDF, Zarr, GRIB
- 不支持 Excel
Dask 优点
- Dask 可以抵抗工作节点的故障
- Dask 虽然较新 2015 年,但是已经成熟,而且随 Pandas 更新而更新
- Dask 是通用并行编程解决方案。类似 Pandsa,使用方便,和 pandas 有细微差异
- 支持本地 Dask 的概要分析和检查执行情况
- https://docs.dask.org/en/latest/diagnostics-local.html#example
Dask 支持项
- 支持 单机调度程序、分布式调度程序(本地或集群)
- dask-worker 资源控制
–resources
用于任务约束的资源，例如“ GPU = 2 MEM = 10e9”。
资源分别应用于每个工作进程（仅在使用“ –nprocs”启动多个工作进程时才相关）。 - 可视化界面
- http://192.168.172.72:27831/status Scheduler
- http://192.168.172.72:8787/status worker
SuperScfan
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标签：INFO,10.0,distributed,worker,Module,Dask,scheduler,任务调度 来源： https://blog.csdn.net/qq_21165007/article/details/104138876