Klaster dan klien
Bergantung pada perangkat keras komputer Anda dan perhitungan yang ingin Anda selesaikan, menjalankannya dengan campuran thread dan proses bisa lebih cepat. Untuk melakukan ini, Anda perlu menyiapkan klaster lokal.
Ada dua cara untuk menyiapkan klaster lokal yang akan digunakan Dask. Cara pertama adalah membuat klaster lokal dan melewatkannya ke klien. Ini sangat mirip dengan cara Anda menyiapkan klien untuk berjalan di seluruh klaster komputer! Cara kedua adalah menggunakan klien secara langsung dan membiarkannya membuat klaster lokal sendiri. Ini adalah jalan pintas yang berfungsi untuk klaster lokal, tetapi tidak untuk jenis klaster lainnya.
Dalam latihan ini, Anda akan membuat klien menggunakan kedua metode tersebut.
Berhati-hatilah saat membuat klaster dan klien. Jika Anda mengonfigurasinya secara tidak benar, sesi Anda dapat kedaluwarsa (time out).
Latihan ini adalah bagian dari kursus
Pemrograman Paralel dengan Dask di Python
Latihan interaktif praktis
Cobalah latihan ini dengan menyelesaikan kode contoh berikut.
# Import Client and LocalCluster
from ____ import ____, ____
# Create a thread-based local cluster
cluster = LocalCluster(
processes=____,
n_workers=____,
threads_per_worker=____,
)
# Create a client
client = ____