Dask中文教程

3.1 计算图（Task Graph）

计算图是Dask的核心概念之一，它描述了计算任务之间的依赖关系。Dask将复杂的计算分解为多个小任务，并构建任务图来表示这些任务之间的依赖关系。

# 示例：构建简单的计算图
import dask

@dask.delayed
def add(a, b):
    return a + b

@dask.delayed
def multiply(a, b):
    return a * b

# 创建计算任务
x = add(1, 2)  # 任务1
y = add(3, 4)  # 任务2
z = multiply(x, y)  # 任务3，依赖于任务1和任务2

# 可视化计算图
z.visualize()
                        

3.2 任务调度（Task Scheduling）

Dask的调度器负责执行计算图中的任务，它会根据任务之间的依赖关系和系统资源情况，智能地安排任务的执行顺序。

调度器类型

Dask提供了多种调度器：

1. 同步调度器：在单线程中顺序执行任务，主要用于调试
2. 线程调度器：在多个线程中并行执行任务，默认调度器
3. 进程调度器：在多个进程中并行执行任务，适用于CPU密集型任务
4. 分布式调度器：在多个机器上分布式执行任务

# 示例：使用不同的调度器
import dask
from dask import delayed

@delayed
def process_data(data):
    return data * 2

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

# 使用不同的调度器
result1 = dask.compute(*tasks, scheduler='synchronous')  # 同步调度器
result2 = dask.compute(*tasks, scheduler='threads')     # 线程调度器
result3 = dask.compute(*tasks, scheduler='processes')   # 进程调度器
                    

3.3 延迟计算（Lazy Evaluation）

Dask采用延迟计算的方式，即在定义计算任务时并不会立即执行，而是在调用compute()方法时才真正执行计算。

# 示例：延迟计算
import dask.array as da

# 创建Dask数组（不立即计算）
x = da.random.random((10000, 10000), chunks=(1000, 1000))

# 定义计算操作（不立即执行）
y = x + x.T
z = y.sum(axis=0)

# 只有在调用compute()时才真正执行计算
result = z.compute()
                        

3.4 分块（Chunking）

分块是Dask处理大型数据集的核心机制，它将大型数据集分割成多个小块，每块可以独立处理。

# 示例：数组分块
import dask.array as da

# 创建分块数组
x = da.ones((10000, 10000), chunks=(1000, 1000))
print(f"数组形状: {x.shape}")
print(f"分块大小: {x.chunksize}")
print(f"分块数量: {x.npartitions}")

# 查看分块信息
print(x.chunks)
                        

3.5 计算优化

Dask在执行计算前会对计算图进行优化，以提高执行效率。

优化技术

1. 任务融合：将多个小任务合并为一个大任务，减少任务调度开销
2. 死代码消除：移除不会被使用的计算任务
3. 常量折叠：在编译时计算常量表达式

# 示例：查看优化前后的计算图
import dask.array as da

# 创建数组
x = da.random.random((1000, 1000), chunks=(100, 100))

# 定义计算
y = x + 1
z = y * 2
result = z.sum()

# 查看优化前的计算图
result.visualize(filename='before_optimization', optimize_graph=False)

# 查看优化后的计算图
result.visualize(filename='after_optimization', optimize_graph=True)
                    

3.6 内存管理

Dask具有智能的内存管理机制，能够有效地管理大型数据集的内存使用。

内存管理策略

• 自动释放：不再需要的中间结果会自动释放
• 磁盘溢出：当内存不足时，可以将数据溢出到磁盘
• 内存监控：实时监控内存使用情况

# 示例：配置内存限制
import dask

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

3.7 错误处理

Dask提供了完善的错误处理机制，能够在任务失败时提供详细的错误信息。

# 示例：错误处理
import dask
from dask import delayed

@delayed
def faulty_function(x):
    if x == 5:
        raise ValueError("模拟错误")
    return x * 2

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

try:
    results = dask.compute(*tasks)
except ValueError as e:
    print(f"捕获到错误: {e}")