从Dask任务流访问到完成的时间
Dask是一个开源的并行计算框架，用于处理大规模数据集和执行分布式计算任务。它提供了一种灵活的方式来处理数据并行化，从而加快计算速度。
Dask任务流是指通过Dask框架构建的一系列计算任务，这些任务可以按照特定的依赖关系进行组织和执行。任务流的访问到完成的时间取决于以下几个因素：
- 任务的复杂性：任务流中的任务可以是简单的计算操作，也可以是复杂的数据处理流程。如果任务本身比较复杂，可能需要较长的时间来完成。
- 数据规模：任务流通常涉及大规模的数据集处理。如果数据集很大，任务流的执行时间可能会相应增加。
- 并行度：Dask框架支持并行计算，可以将任务流中的任务分配给多个计算资源同时执行。并行度越高，任务流的执行时间越短。
- 计算资源：任务流的执行时间还取决于可用的计算资源。如果计算资源有限，可能会导致任务流的执行时间延长。
总体而言，Dask任务流的访问到完成的时间是一个综合考虑任务复杂性、数据规模、并行度和计算资源等因素的结果。为了加快任务流的执行速度，可以考虑优化任务的设计和调整计算资源的配置。
腾讯云提供了一系列与云计算相关的产品，其中包括适用于大规模数据处理和分布式计算的产品，如腾讯云弹性MapReduce（EMR）和腾讯云容器服务（TKE）。这些产品可以与Dask框架结合使用，提供高效的计算和存储能力，加速任务流的执行。
腾讯云弹性MapReduce（EMR）：腾讯云弹性MapReduce（EMR）是一种大数据处理和分析的托管式服务。它提供了一个简单易用的界面来处理大规模数据集，并支持使用Dask框架进行并行计算。通过EMR，用户可以快速搭建和管理集群，高效地执行任务流。
腾讯云容器服务（TKE）：腾讯云容器服务（TKE）是一种高度可扩展的容器管理平台，支持使用Dask框架进行分布式计算。TKE提供了强大的计算资源和容器编排能力，可以帮助用户快速部署和管理任务流，提高计算效率。
更多关于腾讯云弹性MapReduce（EMR）和腾讯云容器服务（TKE）的详细信息，请访问以下链接：
腾讯云弹性MapReduce（EMR）产品介绍：https://cloud.tencent.com/product/emr
腾讯云容器服务（TKE）产品介绍：https://cloud.tencent.com/product/tke
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我正在使用Dask Futures来加速python中的蒙特卡洛过程，并希望通过向用户显示“剩余时间”功能来改进代码。我的想法是以某种方式从期货执行的之前完成的任务中抓取完成的时间，以估计这段时间的剩余价值。我在dask调度器GUI中看到了这个计时信息，但是有没有什么方法可以在python代码中获取这个信息，以便我可以使用它呢？
浏览 9提问于2020-08-24得票数 0
我可以成功地做到这一点，但是我注意到单元执行时间似乎并没有随着工作进程数量的增加而减少(我在一台具有64个逻辑核心的机器上尝试了5、10和20 )。如果说有什么不同的话，那就是每五个左右的工人似乎就会增加一分钟的执行时间。 同时，Dask仪表板的进度条表明，任务与工作人员数量有很好的比例关系。在5个工作进程中，任务完成(ac。在20个工人中，流可视化建议在大约3-
浏览 21提问于2021-07-23得票数 1
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寻找嵌套并行作业的最佳实践。我不能嵌套dask delayed或futures，所以我混合了这两种方式来让它正常工作。这不是建议的做法吗？有没有更好的方法呢？示例：from dask.distributed import Clientimport time return x**2
results=[]
浏览 5提问于2021-02-05得票数 0
中通过云计算资源并行计算的最简单方法是什么？但这当然不起作用，因为执行python代码的Fargate上的docker容器正在运行默认的dask镜像，因此不能自己生成docker容器(我不确定在这个"docker- in -docker“方向上是否有解决方案)：from dask_cloudprovider import FargateCluster
浏览 18提问于2020-03-05得票数 1
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我在C:\script\data\YYYY\MM\data.feather中有数据 为了更好地理解Dask，我正在尝试优化一个简单的脚本，该脚本从每个文件中获取行数并对其求和。counts.append(df.shape[0])
print(dd.compute(tot)) 我在read_feather中同时包含了colA和colB，因为我希望最终能够计算不同时间跨度中的不同值我在任务流中看到的是read_feat
浏览 14提问于2021-01-06得票数 0
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我已经设置了一个Dask集群，并且我很高兴地向它发送基本的Prefect流。现在，我想做一些更有趣的事情，在它上使用我的python库来获取一个定制的对接器映像，并在dask集群上执行流/任务。我的假设是，我可以离开dask集群(调度程序和工作人员)，因为他们拥有自己的python环境(在检查了所有不同的消息传递库之后，到处都有匹配的版
浏览 2提问于2020-06-21得票数 2
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我有一个简单的dask工作流。'a_task', 'b_task', 'c_task', 'd_task')原来，b_func是一个小函数，它有一个for循环，它可以执行大约1000个迭代，大约需要一个小时才能完成我是否应该将for循环转换为工作流，然后在b_func中调用dask？或者我应该把这个过程拉出来并扩展原来的工作流程？
基本上，我可以嵌套dask工作<em
浏览 0提问于2018-12-06得票数 1
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我们正在使用团队中的Dask来运行我们的所有工作流。我们目前自动运行工作流，如下所示：上面的操作正常，但它要求我们查询数据库并侦听更改。在其他情况下，我们只需要告诉调度程序运行工作流。在本例中，我们希望将任务添加到队列中，并让它从那里运行。
我正在考虑使用一个简单的sql表，然后使用一个循环来检查这个表中的</em
浏览 0提问于2019-12-18得票数 0
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任务B:从任务A获取矩阵，并使用它和其他一些小输入来求解一个常微分方程。解决方案被写入磁盘(因此没有返回值)。任务持续时间最长可达15分钟。
每个A任务可以有多个B任务。A任务进行调度，那么它可能会更有效地完成任务。简单地描述一下问题，对我来说最糟糕的问题是，随着时间的推移，我的工人的CPU下降到0%，任务停止
浏览 2提问于2021-07-19得票数 1
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我运行一个长函数(几个小时)和大结果(几百兆字节)的计算图。这种类型的负载对于dask来说可能是不典型的。我试着在4个工人身上运行这个图表。我看到描述给员工约会的任务：
在第一行中，“绿色”任务只取决于“蓝色”任务，而不是“紫色”任务。为什么绿色任务不转移到其他工人？是否可以向调度程序提供一些提示，以便始终在自由工作人员上移动任务？这样的指定是非最优的，
浏览 3提问于2020-06-08得票数 1
我需要迭代多个组，其中每个组的工作流获取属于该组的栅格数据集，并生成相应的xarray数据集。这极大地加快了任务的创建速度，但是给zarr存储的写入并不是在工
浏览 6提问于2021-03-23得票数 1
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Tldr:我有一个工作流，它创建一个xarray数据集，该数据集将持久化在集群上。计算完成后，我希望单独保存时间片，然后转到下一个数据集。到目前为止，我一直在使用delayed函数，并收集了一个延迟任务列表，然后将其传递给client.compute --这样，我就可以确定在我进入下一
浏览 6提问于2021-01-21得票数 1
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我有一个独立的任务列表，每个任务需要不同的资源，需要不同的计算时间。我必须在列表中指定每个任务的资源约束，并为最先完成的资源最少的任务设置优先级。@dask.delayed()...task_list = []
...task_list.append(dask.delayed(func)(...))da
浏览 9提问于2020-07-16得票数 0
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我在尝试在Dask中实现循环时遇到了一些问题。).compute()==0:df = df.drop(cols_constant,axis=1)我不能使用e.per
浏览 5提问于2017-06-08得票数 1
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from dask.distributed import Clientds = xr.open_mfdataset('*.nc', combine='by_coords') # Uses dask to defer actuallyloading data
我现在开始一些任务，这
浏览 6提问于2020-06-08得票数 0
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我的代码如下所示 # expensive stuff that takes 2-3h
client = Client(...client.map(myfunc, mylist, ..., resources={mgr.hash.upper(): 1})我在Kubernetes集群上运行了dask这是通过kubernetes.client.AppsV1Api()完成的。然后，我最多等待30分钟，直到我
浏览 24提问于2020-05-20得票数 4
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本实验使用只有一个线程('single-thread')的Dask线程调度器从单个hdf5文件加载一个大小约为5 5GB的数组，并使用dask数组的to_npy_stack方法将其写回到50个npy文件中读写都是在HDD上完成的，因此我选择使用一个线程。正如我们在下图中所看到的，dask诊断工具显示黄色的写入时间(在一个numpy文件中每次写入一个任务<
浏览 14提问于2019-12-13得票数 0
下面是任务流仪表板。空格中发生了什么？这是我本地的python实例/ dask调度器工作的时候吗？是GC还是另一个进程正在发生？ ? 我想找出在这段时间内发生了什么，这样我就可以减少空白。
浏览 19提问于2019-02-08得票数 1
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我使用芹菜已经有一段时间了，但由于缺乏windows支持，我正在寻找替代方案。 最大的竞争者似乎是dask和dramatiq。我真正在寻找的是可以将1000个长时间运行的任务分布到10台机器上的东西。每个任务都应该在完成任务后获得下一个任务，并使用更新进行回调(在芹菜中，这可以通过@ task (bind=True)很好地实现，因为任务实例本身可以被访问，我可以将
浏览 18提问于2019-02-20得票数 0
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假设我有一个3D的dask阵列，表示整个美国，[Time, Lat, Lon]的温度时间序列。我想得到100个不同地点的表格时间序列。Dask数组还不允许这种索引。鉴于这一限制，完成这一任务的最佳方式是什么？
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