Dask中文教程

在开发初期，建议先在单机环境中使用线程调度器进行开发和测试：

import dask
from dask import delayed

# 开发阶段使用线程调度器
dask.config.set(scheduler='threads')

@delayed
def process_data(data):
    # 开发和测试逻辑
    return data * 2

# 测试代码
tasks = [process_data(i) for i in range(10)]
results = dask.compute(*tasks)
                        

这样可以快速迭代和调试，避免分布式环境的复杂性。

在代码稳定后，再逐步扩展到分布式环境：

from dask.distributed import Client

# 先在本地创建分布式客户端进行测试
client = Client(processes=False)  # 本地线程模式

# 测试通过后，再连接到真正的集群
# client = Client('scheduler-address:8786')
                        

合理设置分块大小对性能至关重要：

import dask.array as da

# 不好的做法：分块过小
x_small = da.ones((10000, 10000), chunks=(10, 10))  # 1,000,000个块

# 不好的做法：分块过大
x_large = da.ones((10000, 10000), chunks=(5000, 5000))  # 4个块

# 好的做法：合理的分块大小
x_optimal = da.ones((10000, 10000), chunks=(1000, 1000))  # 100个块

# 每个块大小约80MB，适合大多数场景
                        

对于会被多次使用的中间结果，使用persist()进行缓存：

import dask.array as da

# 复杂计算
x = da.random.random((10000, 10000), chunks=(1000, 1000))
y = x + x.T  # 复杂的预处理

# 如果y会被多次使用，先持久化
y_persisted = y.persist()

# 后续计算会更快
result1 = y_persisted.sum()
result2 = y_persisted.mean()
                        

确保计算只执行一次：

from dask import delayed

@delayed
def expensive_computation():
    # 模拟耗时计算
    return [i**2 for i in range(1000000)]

# 不好的做法：重复计算
result1 = expensive_computation()
result2 = expensive_computation()
final = delayed(sum)([result1, result2])
final.compute()

# 好的做法：计算一次，多次使用
computation = expensive_computation()
result1 = computation
result2 = computation
final = delayed(sum)([result1, result2])
final.compute()
                        

在并行计算中妥善处理异常：

from dask import delayed
import logging

# 配置日志
logging.basicConfig(level=logging.INFO)
logger = logging.getLogger(__name__)

@delayed
def risky_function(x):
    try:
        if x == 5:
            raise ValueError("模拟错误")
        return x * 2
    except Exception as e:
        logger.error(f"处理 {x} 时发生错误: {e}")
        return None

# 创建任务
tasks = [risky_function(i) for i in range(10)]

# 过滤掉错误结果
results = delayed.compute(*tasks)
filtered_results = [r for r in results if r is not None]
                        

在分布式环境中设置重试机制：

from dask.distributed import Client

client = Client()

@delayed
def unreliable_task(x):
    # 模拟可能失败的任务
    import random
    if random.random() < 0.1:
        raise Exception("随机失败")
    return x * 2

# 创建任务
tasks = [unreliable_task(i) for i in range(20)]

# 设置重试次数
futures = client.compute(tasks, retries=3)
results = client.gather(futures)
                        

根据任务类型配置合适的工作线程数：

import multiprocessing
from dask.distributed import Client

# 获取CPU核心数
num_cores = multiprocessing.cpu_count()

# I/O密集型任务可以设置更多线程
client_io = Client(threads_per_worker=4, n_workers=2)

# CPU密集型任务设置为CPU核心数
client_cpu = Client(threads_per_worker=1, n_workers=num_cores)
                        

监控和管理内存使用：

from dask.distributed import Client
import dask

# 设置内存限制
dask.config.set({
    'distributed.worker.memory.target': 0.6,
    'distributed.worker.memory.spill': 0.7,
    'distributed.worker.memory.pause': 0.8,
    'distributed.worker.memory.terminate': 0.95
})

client = Client()
                        

在调试时使用同步调度器以便更好地跟踪错误：

import dask

# 调试时使用同步调度器
dask.config.set(scheduler='synchronous')

# 这样可以更容易地跟踪错误发生的位置
result = complex_computation.compute()
                        

编写易于测试的Dask代码：

from dask import delayed

# 将核心逻辑分离出来，便于单元测试
def core_logic(data):
    """核心业务逻辑，可以独立测试"""
    return data * 2 + 1

@delayed
def process_data(data):
    """Dask包装函数"""
    return core_logic(data)

# 单元测试可以直接测试core_logic函数
# 而不需要启动Dask调度器
                        

使用配置文件管理不同环境的设置：

# config.yaml
development:
  scheduler: threads
  num_workers: 2
  
production:
  scheduler: distributed
  scheduler_address: "tcp://scheduler:8786"
  
testing:
  scheduler: synchronous
                        

# 在代码中使用配置
import yaml

with open('config.yaml') as f:
    config = yaml.safe_load(f)

env = 'development'  # 可以通过环境变量设置
settings = config[env]

if settings['scheduler'] == 'distributed':
    client = Client(settings['scheduler_address'])
else:
    dask.config.set(scheduler=settings['scheduler'])
                        

使用Docker容器化Dask应用：

# Dockerfile
FROM python:3.9-slim

WORKDIR /app

COPY requirements.txt .
RUN pip install -r requirements.txt

COPY . .

CMD ["python", "main.py"]
                        

# docker-compose.yml
version: '3'
services:
  scheduler:
    build: .
    command: dask scheduler
    ports:
      - "8786:8786"
      - "8787:8787"
  
  worker:
    build: .
    command: dask worker tcp://scheduler:8786
    depends_on:
      - scheduler
                        

保护敏感数据：

import dask.dataframe as dd
import os

# 从环境变量读取敏感配置
database_url = os.environ.get('DATABASE_URL')
api_key = os.environ.get('API_KEY')

# 处理数据时避免在日志中暴露敏感信息
def process_sensitive_data(df):
    # 处理逻辑
    # 避免在日志中打印敏感数据
    return df
                        

在分布式环境中确保网络安全：

from dask.distributed import Client
import ssl

# 使用SSL/TLS加密通信
# client = Client('tls://scheduler:8786', security=True)

# 或者配置自定义SSL上下文
# context = ssl.create_default_context()
# client = Client('scheduler:8786', security=context)
                        

管理Dask及相关库的版本：

# requirements.txt
dask[complete]==2023.10.0
distributed==2023.10.0
numpy>=1.20.0
pandas>=1.3.0
                    

建立完善的监控和日志系统：

import logging
from dask.distributed import Client

# 配置日志
logging.basicConfig(
    level=logging.INFO,
    format='%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s'
)

client = Client()

# 记录重要操作
logger = logging.getLogger(__name__)
logger.info("Dask客户端已连接")

# 监控任务进度
def log_progress(futures):
    for future in futures:
        logger.info(f"任务 {future.key} 状态: {future.status}")