Clusters en clients
Afhankelijk van je computerhardware en de berekening die je wilt uitvoeren, kan het sneller zijn om een mix van threads en processen te gebruiken. Hiervoor moet je een lokale cluster opzetten.
Er zijn twee manieren om een lokale cluster op te zetten die Dask gebruikt. De eerste manier is om de lokale cluster te maken en die door te geven aan een client. Dit lijkt sterk op hoe je een client zou opzetten om over een cluster van computers te draaien! De tweede manier is om direct de client te gebruiken en die zelf de lokale cluster te laten aanmaken. Dit is een snelkoppeling die werkt voor lokale clusters, maar niet voor andere soorten clusters.
In deze oefening maak je clients met beide methoden.
Wees voorzichtig bij het aanmaken van de cluster en clients. Als je ze onjuist configureert, kan je sessie verlopen.
Deze oefening maakt deel uit van de cursus
Parallel programmeren met Dask in Python
Praktische interactieve oefening
Probeer deze oefening eens door deze voorbeeldcode in te vullen.
# Import Client and LocalCluster
from ____ import ____, ____
# Create a thread-based local cluster
cluster = LocalCluster(
processes=____,
n_workers=____,
threads_per_worker=____,
)
# Create a client
client = ____