Dask调度程序退出，输出为“ddf.persist()”上的“Killed”。

Dask是一个用于并行计算的灵活的开源框架，它可以在分布式环境中处理大规模数据集。当Dask调度程序退出并输出为"ddf.persist()"上的"Killed"时，通常表示任务被强制终止或者出现了错误。

可能的原因包括：

1. 内存不足：当Dask执行任务时，可能会占用大量内存。如果系统内存不足，操作系统可能会终止Dask进程，导致调度程序退出。可以尝试增加系统内存或者优化代码以减少内存使用量。
2. 运行时间过长：如果任务执行时间过长，操作系统可能会认为进程已经失去响应或者占用了过多的资源，从而终止Dask进程。可以尝试优化代码以减少计算时间，或者将任务分解为更小的子任务。
3. 硬件故障：如果系统硬件出现故障，例如磁盘损坏或者网络中断，可能会导致Dask进程被终止。可以检查系统硬件是否正常工作，并修复或更换故障硬件。
4. 资源限制：如果系统中设置了资源限制，例如CPU使用率或者进程数量限制，可能会导致Dask进程被终止。可以检查系统资源限制的设置，并根据需要进行调整。

针对Dask调度程序退出的问题，腾讯云提供了一系列适用于大规模数据处理和分布式计算的产品和服务，例如：

1. 腾讯云弹性MapReduce（EMR）：基于开源的Hadoop和Spark生态系统，提供了分布式计算和数据处理的解决方案。详情请参考：腾讯云弹性MapReduce
2. 腾讯云容器服务（TKE）：提供了容器化的分布式计算环境，可以轻松部署和管理Dask集群。详情请参考：腾讯云容器服务
3. 腾讯云云服务器（CVM）：提供了高性能的虚拟机实例，适用于各种计算任务。详情请参考：腾讯云云服务器

请注意，以上产品仅作为示例，具体选择应根据实际需求和场景进行评估。