对于大对象多处理任务，Dask中有没有类似共享内存的东西？

在Dask中，可以使用共享内存的概念来处理大对象多处理任务。Dask是一个用于并行计算的开源库，它提供了类似于共享内存的机制，称为共享内存集合（Shared Memory Collections）。

共享内存集合是Dask的一种数据结构，它允许多个任务同时访问和修改同一个数据集，从而实现并行计算。共享内存集合可以在内存中存储大型数据集，并且可以通过多个计算任务进行操作，而无需复制数据或进行数据传输。

在Dask中，共享内存集合主要有两种类型：共享数组（Shared Arrays）和共享数据框（Shared Dataframes）。

共享数组是一种类似于NumPy数组的数据结构，它可以在多个计算任务之间共享和操作大型数组数据。共享数组可以通过Dask Array库创建，并且支持各种数组操作，如切片、索引、计算等。推荐的腾讯云相关产品是Tencent Serverless Cloud Function（SCF），它是一种无服务器计算服务，可以与Dask结合使用，实现高效的共享数组计算。更多信息请参考腾讯云SCF产品介绍：Tencent Serverless Cloud Function

共享数据框是一种类似于Pandas数据框的数据结构，它可以在多个计算任务之间共享和操作大型数据集。共享数据框可以通过Dask DataFrame库创建，并且支持各种数据操作，如筛选、聚合、连接等。推荐的腾讯云相关产品是Tencent Distributed Data Service（TDS），它是一种分布式数据存储和计算服务，可以与Dask结合使用，实现高效的共享数据框计算。更多信息请参考腾讯云TDS产品介绍：Tencent Distributed Data Service

通过使用Dask的共享内存集合，可以有效地处理大对象多处理任务，并实现高效的并行计算。