楔子 現在相信你已經對DAG的工作原理有了基本的理解，那么下面來看看Dask如何使用DAG來創建健壯的 可擴展的workload 控制器 。 下面我們要完成兩件事：使用Dask的DataFrame API來分析結構化數據集 研究一些有用的診斷工具，並使用low level Delayed API來創建一個簡單的自定義任務圖。 但是我們需要先安裝Dask，直接pip install dask com ...
2020-10-02 21:55 0 1856 推薦指數：
楔子 前面我們探索了Dask是如何使用DAG在多台機器上協調和管理復雜任務的，但我們當時只是為了說明Dask和DAG之間的關聯，而舉了一些使用了Delayed API的簡單示例罷了。而這次，我們將更深入地了解DataFrame的API。 Dask DataFrame是構建在Delayed對象 ...
楔子 開新坑啦，最新本人發現了一本書叫《Data Science with Python and Dask》，或許你還不知道它是什么，或許你已經對它有所了解、但是了解的不夠深入。如果是這樣的話，那么讓我們從頭開始一起學習吧。 這本書是英文版本的，所以個人決定將它從頭到尾翻譯一遍，當然我也會加 ...
楔子 對於任何數據科學項目而言，數據清理都是非常重要的一個環節，因為數據中的異常值會對統計分析產生負面的影響，從而導致我們得出錯誤的結論，最終可能建立起無法成立的機器學習模型。因此在數據的探索性分析之前，盡可能地清洗數據是很有必要。 在我們清洗數據時，你還會了解到Dask提供的許多操作 ...
楔子 這一章同樣很簡單，個人覺得沒啥好說的，直接把里面用到DataFrame的API貼出來吧。 sum：求和 mean：求平均值 min：求最小值 max：求最大值 mode ...
楔子 數據科學家面臨的一個獨特的挑戰是傾向於研究靜止的數據，而非動態的數據，或者不是專門為預測建模和分析而收集的數據。這和傳統的學術研究有很大的不同，在傳統的學術研究中，數據是經過仔細和深思熟慮之后 ...
1、分布式版本安裝步驟 1.conda安裝：conda install dask distributed-cconda-forge 2.pip 安裝：pip install dask distributed --upgrade 3.source安裝： git clone https ...
Dask 介紹 Dask是一款用於分析計算的靈活並行計算庫。 Dask由兩部分組成： 針對計算優化的動態任務調度。這與Airflow，Luigi，Celery或Make類似，但針對交互式計算工作負載進行了優化。 “大數據”集合， 像並行數組，數據框和列表一樣，它們將通用接口（如NumPy ...
這個作業的要求來自於：https://edu.cnblogs.com/campus/gzcc/GZCC-16SE2/homework/3319。 1.用自己的話闡明Hadoop平台上HDFS和MapReduce的功能、工作原理和工作過程。 HDFS 功能：分布式文件系統，用來存儲海量 ...
