在分布式dask中,任务通过调度器分布在集群节点上。我希望介绍每个节点对提交给节点的任务的依赖关系。简单地说,我要执行的计算操作需要:
将数据预加载到每个节点上的GPU上。
在每个节点上执行GPU计算,并在块dask数组中对其他数据执行GPU计算。
我还想在不同的数据集中多次排队(1)和(2)。
我尝试把它设置为一个最小的例子:
from __future__ import print_function
import dask.array as da
from dask.base import tokenize
from distributed import (Client,
我正在尝试使用集群上的dask,并且我感兴趣的是在所有工作完成后立即终止所有工作。我曾尝试使用retire_workers方法来实现这一点,但这似乎并没有杀死工作人员。下面是一个例子。 import time
import os
from dask.distributed import Client
def long_func(x):
time.sleep(2)
return 1
if __name__ == '__main__':
C = Client(scheduler_file='sched.json')
res =
在使用dask运行测试用例时,我看到了400%+ CPU的使用情况,尽管我以多种方式指定了一个工作人员。在OSX中的活动监视器上,我看到两个进程,一个有一个线程,另一个有带有ThreadPool的8个线程。我看到两个进程,一个线程和4个线程与single-threaded。知道这些线程是干什么用的吗?
相关:
import dask
import dask.array as da
from dask.diagnostics import Profiler, ResourceProfiler, CacheProfiler, visualize
from multiprocessing.pool
我有一个达斯克时间表和4个工人。每个工作人员有4个cpu和8GB。当我指定要在工作人员中运行的线程数时,它不起作用。它总是默认为cpu数(4)。我就是这样做的
with dask.config.set(pool=ThreadPool(8)):
bag = db.from_sequence(archives)
bag.map_partitions(extract_archives).compute()
当我更改使用number_workers时,它仍然是一样的。
with dask.config.set(num_workers=8):
bag = db.from_sequenc
我有一个非常大的数组(这里有两百万个单元格),我想为数组中的每个单元格执行一个工作流。下面是我的测试代码: import numpy as np
import dask
from dask.distributed import Client, LocalCluster
import dask.bag as db
# invoke 8 workers
cluster = LocalCluster(n_workers=8)
client = Client(cluster)
# test workflow to be applied to each cell. The real case is
我定义了一个cpu绑定函数。
def countdown(n):
while n > 0:
n -= 1
在我的笔记本电脑上运行countdown(50000000)需要2.16秒。
首先,我测试multiprocess并行化。
from multiprocess import Pool
with Pool(2) as p:
l=p.map(countdown,[50000000,50000000])
需要2.46秒,这是一个很好的并行化。
然后,我测试了dask进程调度器并行化。
l=[dask.delayed(countdown)(50000000),
我试图使用dask聚合一个包含多行坏数据的大型(66 of )数据库。
由于dask没有删除坏行的功能,所以我第一次将所有数据作为熊猫数据读取,并删除坏行。然后,我将此转换为dask数据帧。我的代码如下:
导入dask.dataframe作为dd从dask.distributed导入客户端导入熊猫
#Groups the average Thresholds by NEATGeneration and finds the mean, standard deviation, minimum and maximum of the data
def group(df):
res = df.g
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
我使用Dask在Kubernetes集群上运行了一个进程,该进程由两个map-reduce阶段组成,但是这两个节点上的map都可能向每个worker下载大量的大文件。为了避免两台不同的机器在两个不同的map步骤上处理相同的文件子集,是否可以确定地选择哪些工作人员为相同的作业获取哪些参数?从概念上讲,我想要的可能是:
workers : List = client.get_workers();
# ^^^^^^^^^^^
filenames : List[str] = get_filenames(); # input data to process
在某些情况下,dask集群似乎在重新启动时挂起。
为了模拟这种情况,我编写了一段愚蠢的代码:
import contextlib2
from distributed import Client, LocalCluster
for i in xrange(100):
print i
with contextlib2.ExitStack() as es:
cluster = LocalCluster(processes=True, n_workers=4)
client = Client(cluster)
es.callback(c
将立即显示通过客户端提交的函数的日志。相反,预期日志将显示在client.gather(futures)上。预期的行为可以通过延迟而不是期货来实现。
下面是复制问题的代码:
from dask.distributed import Client
client = Client(processes=False, n_workers=2)
def inc(x):
warning(f"{x}")
return x + 1
output=[]
for x in [1, 2, 3, 4, 5]:
a = client.submit(inc, x)
o
这个问题与我的非常相似,是由其中一个评论提示的。
最近,我一直试图使用Dask并行化一些代码。代码涉及SageMath中的计算,但似乎每当我在函数中使用Sage代码时,它就会抛出一个ImportError,即使Sage已经成功加载。我想知道为什么我要得到一个ImportError,即使Sage似乎已经成功加载,更重要的是,如何修复它。
下面是我遇到的一个基本例子。当我运行这个:
import time
from sage.all import *
from dask import delayed
from dask.distributed import Client
client = Cl