많이 사용되는 분산 클러스터를 설정했습니다. 동일한 컴퓨터에서 IPython 노트북에서 distributed.Client()을 호출하는 것만으로 이상적인 테스트 목적으로 다른 분산 클러스터를 설정하고자합니다. 그러나 두 번째 클러스터의 bokeh 서버에 액세스하는 방법을 알 수 없습니다. scheduler_info()을 호출하면 bokeh 서버가 실행되고
노동자의 수를 지정합니다 나는 예를 들어, 몬테카를로의의를 위해, 실행했지만, 일부 선형 대수 연산과 함께, DASK 예를 들어, 사용자가 지정한 설정을 무시 보인다 : 나는 작은 매트릭스 크기가 그 프로그램을 실행하면 import dask.array as da
import dask
from multiprocessing.pool import Thread
일부 로컬 계산을 수행하기 위해 distributed.Client을 사용하고 있습니다. 또한 관련없는 모니터링을 수행하기 위해 메인 스레드에서 gevent greenlet을 생성하려고합니다. gevent의 patch_all() 메서드를 사용하면 네이티브 스레드를 greenlets로 만듭니다. 스케줄러에 의해 수행 된 대부분의 작업이 pandas/numpy이
Dask 및 Distributed을 사용하여 데이터 분석 파이프 라인을 개발하는 데 많은 성공을 거두고 있습니다. 그러나 여전히 개선을 기대하고있는 한 가지는 예외 처리 방식입니다. 는 지금, 내가 쓰는 def my_function (value):
return 1/value
results = (dask.bag
.from_sequence
올바른 IAM 역할을 가진 ec2 인스턴스에서 실행중인 작업자와 s3의 많은 csv 파일을 읽으려고합니다 (다른 스크립트의 동일한 버킷에서 읽을 수 있음). 내가이 명령을 사용하여 개인 버킷에서 내 자신의 데이터를 읽을 때 : client = Client('scheduler-on-ec2')
df = read_csv('s3://xyz/*csv.gz',
열이있는 pandas DataFrame이 있는데 numpy 2D 배열로 이미지가 포함되어 있습니다. 히스토그램이있는 시리즈 또는 DataFrame을 다시 한 열에 넣고 dask과 병행해야합니다. 샘플 코드 : import numpy as np
import pandas as pd
import dask.dataframe as dd
def func(dat
최근에 만났습니다 http://dask.pydata.org/en/latest/ 단일 코어에서만 실행되는 팬더 코드가 있으므로 다른 CPU 코어를 사용하는 방법이 궁금합니다. 모든 (로컬) CPU 코어를 사용하는 것이 좋을까요? 그렇다면 팬더와 얼마나 호환됩니까? 팬더가있는 여러 CPU를 사용할 수 있습니까? 지금까지 나는 GIL을 풀어 놓는 것에 대해 읽었
저는 24 개의 vCPU가있는 Google 클라우드 컴퓨팅 인스턴스를 작업 중입니다. 코드 실행 내가 그것을 실행 (이 또한 내가 데이터를로드 한 후 일을하고있는 후방 데이터 분석의 경우) 가끔, 4 나는 11 개 코어가 사용되는 것을 볼 때 다음과 같은 import dask.dataframe as dd
from distributed import Clie
내 작업의 진행 상황을 시각화하는 데 몇 가지 문제가있었습니다. 나는 8787 포트에서 상태 페이지를 사용 했었지만 시각화가 blogposts에서 볼 수있는 것과 같이 항상 매끄러운 (새로 고침 빈도) 것처럼 보이지는 않습니다. 부드럽게 달리고 타이머가 있었기 때문에 dask.diagnostics.progress을 사용할 때 매우 기뻤습니다. 그러나 이번에
지원되는 알고리즘과 일반적인 작업 그래프 실행 모두에 대해 dask-distributed를 사용하고 싶습니다. 불행히도 우리가 사용하는 배치 스케줄러는 DRMAA를 지원하지 않으므로 dask-drmaa를 사용할 수 없습니다. 모든 호스트가 NFS를 사용할 수 있습니다. Dask를 사용하여 시작할 수있는 방법이 있습니까? 아니면 배치 스케줄러에서 DRMAA를