限制Dask CPU和内存使用(单节点)

Dask是一个开源的并行计算框架，用于在分布式环境中执行大规模数据处理任务。通过使用Dask，我们可以以一种简单高效的方式处理大数据集，充分利用计算资源。在使用Dask时，有时我们需要限制Dask的CPU和内存使用，以确保任务在单个节点上运行。

限制Dask CPU使用：

1. 使用Dask提供的Client对象，可以通过设置resources参数来限制CPU使用。例如，我们可以使用client = Client(resources={'CPU': 1})来将CPU使用限制为1个核心。这将确保Dask任务仅使用指定数量的CPU核心。

限制Dask内存使用：

1. 在Dask的LocalCluster中，可以通过设置memory_limit参数来限制每个工作进程的内存使用。例如，cluster = LocalCluster(memory_limit='2GB')将限制每个工作进程使用2GB的内存。这可以保护系统免受过多内存使用的影响。
2. 在Dask的dask-worker命令行工具中，可以使用--memory-limit选项来限制工作进程的内存使用。例如，dask-worker tcp://localhost:8786 --memory-limit 2GB将限制每个工作进程使用2GB的内存。

Dask的CPU和内存限制可以帮助我们在单个节点上管理计算资源，提高任务执行的稳定性和可靠性。

Dask相关链接：

• Dask官方网站：https://dask.org/
• Dask文档：https://docs.dask.org/
• Dask GitHub仓库：https://github.com/dask/dask