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クラスタとクライアント

お使いのコンピュータのハードウェアや実行したい計算内容によっては、スレッドとプロセスを組み合わせて実行したほうが高速になる場合があります。そのためには、ローカルクラスタを設定する必要があります。

Dask が使用するローカルクラスタの設定方法は2通りあります。1つ目は、ローカルクラスタを作成してクライアントに渡す方法です。これは、複数台のコンピュータにまたがるクラスタでクライアントを設定する方法ととても似ています。2つ目は、クライアントを直接作成し、クライアント自身にローカルクラスタを作らせる方法です。これはローカルクラスタでは使える近道ですが、他の種類のクラスタでは使えません。

この演習では、両方の方法でクライアントを作成します。

クラスタとクライアントの作成時は注意してください。設定を誤ると、セッションがタイムアウトする可能性があります。

この演習はコースの一部です

Pythonで学ぶDaskによる並列プログラミング

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実践的なインタラクティブ演習

このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。

# Import Client and LocalCluster
from ____ import ____, ____

# Create a thread-based local cluster
cluster = LocalCluster(
	processes=____,
    n_workers=____,
    threads_per_worker=____,
)

# Create a client
client = ____
コードを編集して実行