【实战演练】大规模机器学习：Dask实现分布式计算

# 2.1 Dask的架构和组件

### 2.1.1 Scheduler和Worker

Dask的分布式计算架构主要由两个组件组成：Scheduler和Worker。

- **Scheduler**：负责管理任务调度、资源分配和任务监控。它接收来自客户端的计算任务，并将其分解为更小的子任务。
- **Worker**：执行Scheduler分配的子任务。它们是分布在不同机器上的进程，负责执行计算并返回结果。

### 2.1.2 分布式任务调度

Dask使用基于图的调度算法来管理任务调度。它将计算任务表示为一个有向无环图（DAG），其中节点代表任务，边代表任务之间的依赖关系。Scheduler通过分析DAG，确定任务执行的顺序和分配给Worker执行。

这种调度算法允许Dask在不同的Worker之间有效地并行执行任务，最大限度地利用计算资源。

# 2. Dask分布式计算框架

### 2.1 Dask的架构和组件

#### 2.1.1 Scheduler和Worker

Dask采用主从式架构，由一个Scheduler和多个Worker组成。

- **Scheduler**：负责协调和调度任务，并管理Worker的资源分配。它接收客户端提交的任务，将它们分解成更小的子任务，并分配给Worker执行。
- **Worker**：负责执行Scheduler分配的任务，并向Scheduler报告执行结果。每个Worker拥有自己的内存和计算资源，并与Scheduler保持通信。

#### 2.1.2 分布式任务调度

Dask使用基于图的调度机制，将任务表示为一个有向无环图（DAG）。DAG的节点代表任务，而边代表任务之间的依赖关系。Scheduler根据DAG的依赖关系，动态调度任务，以优化资源利用率和任务执行效率。

### 2.2 Dask的API和编程模型

Dask提供了丰富的API，允许用户轻松创建和操作分布式数据集和任务。

#### 2.2.1 Dask DataFrame和Dask Array

Dask DataFrame和Dask Array是Dask的核心数据结构，分别用于处理分布式表格数据和多维数组。它们与Pandas DataFrame和NumPy Array类似，但支持分布式计算。

import dask.dataframe as dd

# 创建分布式DataFrame
df = dd.read_csv('data.csv')

# 分区DataFrame
df = df.repartition(npartitions=10)

#### 2.2.2 并行计算和数据处理