Klastry i klienty
W zależności od sprzętu i rodzaju obliczeń, które chcesz wykonać, może być szybsze uruchomienie ich z użyciem mieszanki wątków i procesów. Wymaga to skonfigurowania lokalnego klastra.
Są dwa sposoby na utworzenie lokalnego klastra, którego użyje Dask. Pierwszy polega na stworzeniu klastra i przekazaniu go do klienta. To bardzo podobne do tego, jak konfigurujesz klienta do działania na klastrze maszyn! Drugi sposób to bezpośrednie użycie klienta, który sam utworzy lokalny klaster. To skrót działający dla klastrów lokalnych, ale nie dla innych typów klastrów.
W tym ćwiczeniu utworzysz klientów obiema metodami.
Uważaj przy tworzeniu klastra i klientów. Nieprawidłowa konfiguracja może spowodować przekroczenie limitu czasu sesji.
To ćwiczenie jest częścią kursu
Programowanie równoległe z Dask w Pythonie
Interaktywne ćwiczenie praktyczne
Spróbuj tego ćwiczenia, uzupełniając ten przykładowy kod.
# Import Client and LocalCluster
from ____ import ____, ____
# Create a thread-based local cluster
cluster = LocalCluster(
processes=____,
n_workers=____,
threads_per_worker=____,
)
# Create a client
client = ____