如何将以下函数移植到dask以实现并行化?
from time import sleep
from dask.distributed import Client
from dask import delayed
client = Client(n_workers=4)
from tqdm import tqdm
tqdm.pandas()
# linear
things = [1,2,3]
_x = []
_y = []
def my_slow_function(foo):
sleep(2)
x = foo
y = 2 * foo
assert y <
我试图让dask.dataframe在默认情况下使用本地分布式调度器,但我在阅读Dask文档时并不清楚如何做到这一点。下面这样的东西就足够了吗?
from dask import distributed
from dask import dataframe as dd
client = distributed.Client(processes=True) # use multi processing
dask.config.set(scheduler=client)
dd.merge(df1, df2, on='some_col')
我使用这样的pip安装了:
pip install dask
当我尝试执行import dask.dataframe as dd时,我会得到以下错误消息:
>>> import dask.dataframe as dd
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
File "/path/to/venv/lib/python2.7/site-packages/dask/__init__.py", line 5, in
我所处的HPC环境中有集群、紧密耦合的互连和支持光泽的文件系统。我们一直在探索如何利用Dask不仅提供计算,而且充当一个分布式缓存,以加快我们的工作流。我们的专有数据格式是n维和规则的,我们编写了一个懒散的读取器,以传递给from_array/from_delayed方法。
我们在Dask集群中加载和持久化比内存更大的数据集时遇到了一些问题。
使用hdf5的示例:
# Dask scheduler has been started and connected to 8 workers
# spread out on 8 machines, each with --memory-limit=15
在使用分布式dask时,我需要将dask数组保存到hdf5。我的情况与本期中描述的情况非常相似:https://github.com/dask/dask/issues/3351。基本上,这段代码将会起作用: import dask.array as da
from distributed import Client
import h5py
from dask.utils import SerializableLock
def create_and_store_dask_array():
data = da.random.normal(10, 0.1, size=(1000, 10
当我运行这个程序时,我只想看到一个,但我没有。
from math import factorial
from dask.diagnostics import ProgressBar
from dask.distributed import Client
def dask_progress():
client = Client()
print(client)
m = client.map(factorial, range(10))
with ProgressBar():
print(client.gather(m))
if __name
从一个库中,我得到一个函数,它读取一个文件并返回一个numpy数组。
我想用多个文件中的多个块构建一个Dask数组。
每个块都是在文件上调用函数的结果。
当我要求Dask计算时,Dask会要求函数同时从硬盘读取多个文件吗?
如果是这样的话,如何避免呢?我的电脑没有并行文件系统。
示例:
import numpy as np
import dask.array as da
import dask
# Make test data
n = 2
m = 3
x = np.arange(n * m, dtype=np.int).reshape(n, m)
np.save('0.npy'
我试图使用这样的方式来使用dask分发来并行一个嵌套循环:
@dask.delayed
def delayed_a(e):
a = do_something_with(e)
return something
@dask.delayed
def delayed_b(element):
computations = []
for e in element:
computations.add(delayed_a(e))
b = dask.compute(*computations, scheduler='distributed
从dask教程中逐字摘录
from time import sleep
def inc(x):
sleep(1)
return x + 1
def add(x, y):
sleep(1)
return x + y
%%time
x = inc(1)
y = inc(2)
z = add(x, y)
CPU时间:用户6.89ms,sys: 628s,总计:7.51ms墙壁时间:3s
from dask import delayed
%%time
x = delayed(inc)(1)
y = delayed(inc)(2)
z = delayed(add)(x
我非常熟悉为CPU分发的Dask。我想探索如何在GPU内核上运行我的代码。当我向LocalCUDACluster提交任务时,我会得到以下错误:
ValueError: tuple is not allowed for map key
这是我的测试用例:
import cupy as cp
import numpy as np
from dask_cuda import LocalCUDACluster
from dask.distributed import Client
cluster = LocalCUDACluster()
c = Client(cluster)
def test_f