Кластеры и клиенты
В зависимости от аппаратного обеспечения вашего компьютера и выполняемых вычислений может быть выгодно использовать комбинацию потоков и процессов. Для этого необходимо настроить локальный кластер.
Существует два способа создания локального кластера для Dask. Первый — создать кластер явно и передать его клиенту. Это очень похоже на то, как настраивается клиент для работы с кластером из нескольких компьютеров! Второй способ — использовать клиент напрямую и позволить ему самостоятельно создать локальный кластер. Это удобный сокращённый вариант, который работает для локальных кластеров, но не подходит для других их типов.
В этом упражнении вы создадите клиентов обоими способами.
Будьте внимательны при создании кластера и клиентов. При неправильной настройке сессия может завершиться по таймауту.
Это упражнение является частью курса
Параллельное программирование с Dask на Python
Интерактивное практическое упражнение
Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.
# Import Client and LocalCluster
from ____ import ____, ____
# Create a thread-based local cluster
cluster = LocalCluster(
processes=____,
n_workers=____,
threads_per_worker=____,
)
# Create a client
client = ____