Dask — популярная библиотека с открытым исходным кодом для параллельных вычислений на Python. Это позволяет обрабатывать большие наборы данных распределенным образом, разбивая данные на более мелкие фрагменты и распределяя их по кластеру рабочих. В этом руководстве вы узнаете, как использовать Amazon Web Services (AWS) для создания кластера Dask и обработки больших объемов данных.
Шаг 1. Создайте учетную запись AWS Чтобы начать работу с AWS, вам необходимо создать учетную запись на веб-сайте AWS. После создания учетной записи вы получите доступ к широкому спектру услуг, предлагаемых AWS, включая EC2, S3 и EKS.
Шаг 2. Создание экземпляра EC2 Первым шагом в создании кластера Dask на AWS является создание экземпляра EC2. Чтобы создать экземпляр EC2, войдите в свою учетную запись AWS, перейдите на панель управления EC2 и нажмите «Запустить экземпляр». Выберите образ машины Amazon (AMI), который соответствует вашим требованиям, выберите тип экземпляра и настройте параметры экземпляра. Рекомендуется использовать более мощный тип экземпляра, например c5.2xlarge, чтобы кластер Dask мог обрабатывать большие объемы данных.
Шаг 3: Настройте Dask на инстансе EC2 После того, как инстанс EC2 запущен и работает, нам нужно настроить Dask на инстансе. Подключитесь к экземпляру с помощью SSH и установите Dask с помощью pip. Вы можете сделать это, выполнив следующую команду:
pip install dask distributed
Это запустит планировщик Dask на экземпляре EC2, который будет управлять распределением задач по рабочим узлам.
Шаг 4: Запуск рабочих узлов Далее нам нужно запустить рабочие узлы для обработки данных. Мы можем сделать это, создав дополнительные инстансы EC2 и установив на них Dask. Чтобы упростить этот процесс, мы можем использовать функцию спотового парка EC2, которая позволяет нам запускать и управлять парком инстансов EC2 по сниженной цене.
Чтобы запустить группу рабочих узлов, перейдите на панель инструментов EC2, нажмите «Запросы на спотовую группу», а затем нажмите «Создать запрос на спотовую группу». Выберите тип экземпляра, задайте количество экземпляров, которые вы хотите запустить, и укажите шаблон запуска, который содержит параметры установки и конфигурации Dask.
Шаг 5: Подключите рабочие узлы к планировщику Dask После того, как рабочие узлы запущены и работают, нам нужно подключить их к планировщику Dask, работающему на экземпляре EC2. Для этого нам нужно передать IP-адрес экземпляра EC2 рабочим узлам Dask. Мы можем сделать это с помощью следующей команды:
dask-worker <IP-ADDRESS-OF-EC2-INSTANCE>:8786
Это запустит рабочие узлы Dask и подключит их к планировщику Dask.
Шаг 6: Обработка данных с помощью Dask Теперь, когда кластер Dask запущен и запущен, мы можем начать обработку данных. Для этого нам нужно создать клиент Dask, который будет отправлять задачи планировщику Dask. Мы можем сделать это, используя следующий код:
from dask.distributed import Client client = Client('<IP-ADDRESS-OF-EC2-INSTANCE>:8786')
После подключения клиента к планировщику Dask мы можем отправлять задачи в кластер с помощью API-интерфейсов Dask, таких как Dask DataFrames, Dask Arrays и Dask Bags.