distributed.worker -警告-内存使用率较高，但工作进程没有要存储到磁盘的数据。也许其他进程正在泄漏内存？进程内存: 26.17 GB --工作内存限制: 32.66 GB 基本上，我只是在单机上运行许多并行作业，但只是一个任务调度程序，并尝试了各种数量的工人。每当我启动大量作业时，随着时间的推移，内存会逐渐上升，只有当我反弹集群时</em
浏览 20提问于2019-10-08得票数 1
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我在达克上读到：
Worker节点和Scheduler节点同时运行。它们为多个重叠请求提供服务，同时在不阻塞的情况下执行多个重叠计算。我一直认为单线程并发编程最适合于昂贵的I/O，而不是CPU绑定的作业。然而，我希望许多dask任务(例如dask.pandas、dask.array)都是CPU密集型的。分布式系统是否只对客户端/服务器通信使用旋风，并有单独的进程/线程
浏览 3提问于2016-10-04得票数 4
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这与有关import dask.dataframe as ddimport dask.threadedmaster] * 100, ignore_index = True)首先，我尝试了daskdmaster.original.apply(lambda x: helper(x, slave),meta=(&#x
浏览 1提问于2018-04-15得票数 3
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我正在dask分布式，tensorflow，keras设置上优化ML模型。工作进程在内存中不断增长。我不想每次内存满时都重新启动，因为这会使操作停止一段时间，从而导致延迟。唯一的解决
浏览 1提问于2018-04-07得票数 1
我刚接触dask，在设置dask分布式集群时，我不确定这样做的最佳实践是什么。在设置工作进程时，让两个工作进程都有4 1GB的内存，还是让8个工作进程都有1 1GB的内存更有效率？另外，当工作线程的数量增加时，我们还需要增加调度器的内存吗？
浏览 12提问于2019-08-14得票数 1
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然而，当我嵌套了dask.compute，并且内部的dask.compute执行I/O (如dask.dataframe.read_parquet)时，内部的and不是阻塞的。2个工作者，每个工作者有8个进程，如下所示：，那么我预计最多会有2 x8个并发文件运行，因为inner_func (Inner_func)
浏览 11提问于2017-08-10得票数 0
这可能是内存效率高，但一个简单的基准测试给我的达斯克比熊猫的速度。import numpy as npimport dask.dataframe as dd return df['fare'].mean()
def ge
浏览 0提问于2019-02-17得票数 0
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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：这是我的测试用例：如何正确分配CUDA核心上的任务？更新：
我第一次安装了Dask分布式和Dask版本，成功
浏览 5提问于2020-06-03得票数 0
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我刚刚开始使用dask，我仍然对如何使用多个线程或使用集群来执行简单的熊猫任务感到困惑。dask.set_options(get=dask.threaded.get)这将使用许多线程存在(也就是说，在您的笔记本上存在
浏览 4提问于2016-10-14得票数 6
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由于某些集群规则，可能会发生由于给定原因(例如，在具有高优先级的节点中分配给另一组用户)而导致进程被终止的情况
有没有办法让worker中的任务或数据集获得“lost”标记，以便Dask/Distributed系统重新运行该特定任务以及它的依赖图？
浏览 3提问于2017-02-03得票数 1
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问题
distributed.worker - WARNING - Memory use is high but worker has no data to也许还有其他的进程在漏掉内存？进
浏览 0提问于2019-02-09得票数 3
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我正在尝试并行化一个不使用Dask容器的“自定义”函数。我只想加快计算速度。但是我的结果是，当我尝试使用dask.delayed并行化时，它的性能要比运行串行版本差得多。下面是一个演示问题的最小实现(我实际上想要这样做的代码涉及得更多:) # CPU intensiveprint(f'time to run in serial {t}
浏览 1提问于2022-09-25得票数 2
在下面的代码中，为什么dd.read_csv在集群上运行？client.read_csv应该在集群上运行。import dask.dataframe as dddd.read_csv('file.csv',blocksize=10e7)是不是一旦我创建了一个客户端对象，所有的api调用都会在集群上
浏览 2提问于2018-06-28得票数 0
> PM10 (time) float32 dask.array<chunksize=(24,), meta=np.ndarray> SO2 (t
浏览 10提问于2022-10-13得票数 0
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我不太理解达斯克的并行模型(https://docs.dask.org/en/latest/delayed-best-practices.html) 既然delayed是单线程的，那么python到底能提供什么性能优势呢
浏览 17提问于2020-10-13得票数 0
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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。with --memory-limit=150e9.from dask.distributed我的问题是:使用Dask作为分布式缓存是否存在固
浏览 0提问于2018-06-11得票数 2
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import multiprocessing
pool.map(f, M)因此，问题是如何使用dask处理以大数据为输入的短任务？
浏览 7提问于2022-03-07得票数 0
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e.g2)一般情况下，如何停止所有正在运行的任务？
这就是client.cancel(futures)。dask会存储它们的列表吗？
浏览 0提问于2020-02-26得票数 0
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当我们编写用open_dataset打开的单个文件时，将这4秒与78 ms进行比较。顺便说一下，这里是每个文件的样子：
浏览 25提问于2022-08-05得票数 1
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我正在尝试对一个非常大的PostgreSQL表中的列运行mean()函数。因为我不能在内存中加载列，所以我选择了并行和Dask分布式分区。系统配置： 12 cores / 24 threadsSSD 我已经尝试(1)在1个进程中最大化线程计数(24)，(2)在每个进程中都尝试最大化线程计数(24)。问题是，无论哪种情况，from-delayed任务都需要24秒的>=时间。此任务主
浏览 26提问于2019-08-28得票数 2
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