WIKI

Dask je flexibilní knihovna pro paralelní výpočty v Pythonu, která umožňuje efektivní zpracování velkých datových sad v distribuovaném prostředí. Díky své schopnosti rozkládat výpočetní úlohy na menší části a distribuovat je mezi více procesorů nebo počítačů, je Dask ideální volbou pro vědecké výpočty, analýzu dat a strojové učení na velkém měřítku. V tomto článku probereme, jak Dask konfigurovat a spravovat na operačním systému CentOS, což je populární volba pro serverové aplikace díky své stabilitě a bezpečnosti.

Předpoklady

Než začneme s instalací a konfigurací Dask na CentOS, je důležité zajistit, že váš systém splňuje následující předpoklady:

• Nainstalovaný operační systém CentOS 7 nebo novější.
• Nainstalovaný Python 3.6 nebo novější.
• Přístup k internetu pro stažení potřebných balíčků.

Instalace Dask

Pro instalaci Dask a jeho závislostí využijeme nástroj pip, který je standardním správcem balíčků pro Python. Otevřete terminál a zadejte následující příkaz:

pip install dask[complete]

Tento příkaz nainstaluje Dask společně s všemi doplňkovými balíčky potřebnými pro jeho plnou funkcionalitu, včetně podpory pro distribuované výpočty.

Konfigurace prostředí pro distribuované výpočty

Po úspěšné instalaci Dask je dalším krokem konfigurace prostředí pro distribuované výpočty. Dask umožňuje výpočty jak na jednom počítači s více jádry, tak na clusteru několika počítačů. Pro účely tohoto článku se zaměříme na konfiguraci jednoho serveru s více jádry.

1. Vytvoření konfiguračního souboru Dask:

   Vytvořte konfigurační soubor pro Dask pomocí příkazu:

   mkdir -p ~/.config/dask
   touch ~/.config/dask/distributed.yaml
   

   Tento soubor bude obsahovat nastavení pro distribuovaný scheduler a workery.

2. Editace konfiguračního souboru:

   Otevřete soubor ~/.config/dask/distributed.yaml v textovém editoru a přidejte následující konfiguraci:

   distributed:
     scheduler:
       work-stealing: True
     worker:
       memory:
         target: false  # Zabrání workerm, aby se sami vypínali při nízké paměti
         spill: false  # Zabrání přesouvání paměti na disk
         pause: 0.8  # Procento využití paměti, při kterém worker začne pausovat operace
         terminate: 0.95  # Procento využití paměti, při kterém se worker vypne
   

 

Tato konfigurace optimalizuje chování workerů pro práci s velkými datovými sadami, zabraňuje předčasnému ukončení procesů kvůli nedostatku paměti a umožňuje efektivnějjší správu zdrojů.

 

3. Spouštění Dask scheduler a workerů:

   Po konfiguraci můžete spustit Dask scheduler a workery. Scheduler je proces, který rozděluje úlohy mezi workery, zatímco workery jsou procesy, které tyto úlohy vykonávají.

   1. Spuštění scheduleru:

      Otevřete nový terminál a spusťte Dask scheduler pomocí příkazu:

      dask-scheduler
      

      Po spuštění zobrazí scheduler informace o své adrese, kterou budete potřebovat pro připojení workerů a klientů.

   2. Spuštění workerů:

      Pro každý worker otevřete nový terminál a spusťte následující příkaz, kde SCHEDULER_ADDRESS nahradíte adresou, kterou vypsal scheduler:

      dask-worker SCHEDULER_ADDRESS
      

      Můžete spustit tolik workerů, kolik je pro vaši úlohu potřeba. Pro optimalizaci využití zdrojů se doporučuje spouštět jeden worker na každé jádro procesoru.

Práce s Dask v Pythonu

Po nastavení prostředí můžete začít s vývojem a spouštěním Dask aplikací v Pythonu. Zde je příklad jednoduchého skriptu, který demonstruje základní použití Dask pro paralelní výpočty:

from dask.distributed import Client

# Připojení k Dask scheduleru
client = Client('SCHEDULER_ADDRESS')  # Nahraďte SCHEDULER_ADDRESS skutečnou adresou

# Definice jednoduché funkce pro paralelní výpočet
def square(x):
    return x ** 2

# Vytvoření seznamu úloh
futures = [client.submit(square, i) for i in range(1, 100)]

# Sběr výsledků
results = client.gather(futures)

print(results)

 

Tento skript vytvoří 99 paralelních úloh, kde každá z nich vypočítá druhou mocninu čísla. Úlohy jsou distribuovány mezi workery, a výsledky jsou poté sesbírány a vypsány.

Optimalizace výkonu

• Monitoring a ladění: Dask poskytuje vizuální nástroje pro monitoring a ladění, které vám umožní sledovat výkon vašich aplikací a identifikovat úzká místa. Přístup k těmto nástrojům získáte přes webové rozhraní, které je dostupné na adrese scheduleru.

• Správa paměti: Při zpracování velkých datových sad je důležité efektivně spravovat paměť. Použití konfiguračních nastavení, jako je omezení paměti pro workery, pomáhá předcházet vyčerpání zdrojů.

• Rozšiřitelnost: Dask umožňuje snadno rozšířit vaše výpočetní kapacity přidáním dalších workerů nebo využitím cloudových služeb pro dynamické škálování.

Vytvořením robustního a efektivně konfigurovaného prostředí pro Dask na CentOSu můžete maximalizovat výkon vašich paralelních výpočtů a efektivně zpracovávat i ty nejnáročnější datové sady.