Кластери та клієнти
Залежно від апаратного забезпечення вашого комп'ютера та обчислень, які ви хочете виконати, швидше може виявитися запуск із поєднанням потоків і процесів. Щоб це зробити, потрібно налаштувати локальний кластер.
Є два способи налаштувати локальний кластер, який використовуватиме Dask. Перший спосіб — створити локальний кластер і передати його клієнту. Це дуже схоже на те, як ви налаштовували б клієнт для запуску на кластері комп'ютерів! Другий спосіб — скористатися клієнтом безпосередньо й дозволити йому створити локальний кластер самостійно. Це скорочений підхід, що працює для локальних кластерів, але не для інших типів кластерів.
У цій вправі ви створите клієнти обома способами.
Будьте уважні, створюючи кластер і клієнти. Якщо налаштувати їх неправильно, ваша сесія може завершитися за тайм-аутом.
Ця вправа є частиною курсу
Паралельне програмування з Dask у Python
Інтерактивна практична вправа
Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.
# Import Client and LocalCluster
from ____ import ____, ____
# Create a thread-based local cluster
cluster = LocalCluster(
processes=____,
n_workers=____,
threads_per_worker=____,
)
# Create a client
client = ____