Clustere și clienți
În funcție de hardware-ul calculatorului tău și de calculul pe care vrei să îl realizezi, poate fi mai rapid să îl rulezi folosind o combinație de fire de execuție și procese. Pentru aceasta, trebuie să configurezi un cluster local.
Există două moduri de a configura un cluster local pe care Dask îl va folosi. Prima metodă constă în crearea clusterului local și transmiterea lui unui client. Aceasta seamănă foarte mult cu modul în care ai configura un client să ruleze pe un cluster de calculatoare! A doua metodă este să folosești direct clientul și să îl lași să creeze singur clusterul local. Aceasta este o scurtătură care funcționează pentru clusterele locale, dar nu și pentru celelalte tipuri de cluster.
În acest exercițiu, vei crea clienți folosind ambele metode.
Fii atent când creezi clusterul și clienții. Dacă îi configurezi incorect, sesiunea ta poate expira.
Acest exercițiu face parte din cursul
Programare paralelă cu Dask în Python
Exercițiu interactiv practic
Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.
# Import Client and LocalCluster
from ____ import ____, ____
# Create a thread-based local cluster
cluster = LocalCluster(
processes=____,
n_workers=____,
threads_per_worker=____,
)
# Create a client
client = ____