Cómo aprovechar Python Dask para el procesamiento y análisis de datos escalables

En el mundo actual, impulsado por los datos, procesar y analizar grandes conjuntos de datos de forma eficiente puede suponer un gran reto para los ingenieros de software y los científicos de datos. Las bibliotecas tradicionales de procesamiento de datos como Pandas, si bien son intuitivas, pueden presentar dificultades con los grandes volúmenes de datos que manejan muchas organizaciones. Aquí es donde la biblioteca Dask se vuelve esencial.

Con la biblioteca Python Dask, puedes realizar cálculos complejos con big data fácilmente usando Python. Esto también es posible con CPU de menor costo que con GPU, por lo que es importante distinguir entre la manipulación y el preprocesamiento de datos que se pueden realizar en la CPU y las operaciones de algoritmos y el procesamiento de imágenes y videos que son más adecuados para las GPU.

En esta publicación de blog, profundizaremos en las capacidades de la biblioteca Dask, aprenderemos cómo integrarla en su flujo de trabajo y, en última instancia, aprovechar su poder para optimizar sus tareas de procesamiento de datos.

Descripción general de la biblioteca DASK de Python

Dask es una biblioteca de computación paralela de código abierto que permite a los usuarios escalar aplicaciones Python desde máquinas individuales hasta grandes clústeres de forma eficiente. A diferencia de Pandas, que opera principalmente en memoria, Dask destaca en la gestión de cálculos paralelos y puede gestionar conjuntos de datos más grandes que la memoria disponible.

Los componentes principales de Dask incluyen:

• Matrices Dask : para matrices grandes y multidimensionales.

• Dask DataFrames : para manipular grandes conjuntos de datos similares a Pandas DataFrames.

• Bolsas Dask : para procesar datos no estructurados, similar a la lista de Python.

  
  

La verdadera belleza de Dask es su capacidad de integrarse con las bibliotecas Python existentes y operar sin problemas con ellas.

Instalación de Dask

Antes de sumergirse en Dask, debe instalarlo en su entorno.

Puedes instalar Dask fácilmente usando pip:

```bash
pip install dask
```

Si planea utilizar Dask con el programador distribuido, incluya lo siguiente para obtener una funcionalidad completa:

```bash
pip install dask[distributed]
```

Una vez instalado, verifique su instalación verificando la versión de Dask en su entorno Python:

import dask
print(dask.__version__)

Matrices Dask: Computación fuera del núcleo

Los arreglos de Dask son una herramienta potente para trabajar con datos numéricos a gran escala que podrían no caber en la memoria. Un arreglo demasiado grande para la memoria puede dividirse en fragmentos más pequeños, lo que permite realizar cálculos en paralelo.

Creación de matrices Dask

Puedes crear matrices Dask fácilmente desde NumPy. Por ejemplo:

import dask.array as da
import numpy as np

Crear una matriz NumPy grande

numpy_array = np.random.rand(10000, 10000)

Crea una matriz Dask a partir de la matriz NumPy

x = da.from_array(numpy_array, chunks=(1000, 1000))

Aquí, `numpy_array` puede ser cualquier matriz grande y `chunks` controla cómo se divide la matriz.

Operaciones básicas

Los arrays de Dask permiten operaciones similares a NumPy, pero los cálculos no se ejecutarán hasta que se soliciten explícitamente. Por ejemplo:

result = (x + 1).mean()

Para calcular el resultado, utilizarías:

final_result = result.compute()

Este enfoque puede generar mejoras significativas en el rendimiento, especialmente cuando se trabaja con grandes conjuntos de datos.

Dask DataFrames: una interfaz familiar para Big Data

Si está familiarizado con Pandas, los DataFrames de Dask le resultarán intuitivos. Permiten procesar grandes conjuntos de datos mediante una interfaz familiar, pero aprovechan las ventajas de la computación paralela.

Creación de marcos de datos Dask

Puedes crear un Dask DataFrame leyendo archivos CSV o convirtiendo un Pandas DataFrame, como se muestra aquí:

import dask.dataframe as dd

Leer un archivo CSV grande en un Dask DataFrame

df = dd.read_csv('large_dataset.csv')

Esta operación divide el archivo CSV en varias particiones, lo que permite el procesamiento por lotes en paralelo. Dask también admite la lectura de JSON, HDF5, Parquet, Orc y tablas de bases de datos mediante SQL. Los DataFrames de Dask pueden escribir en CSV, HDF5, Parquet y SQL.

Operaciones en marcos de datos de Dask

Las operaciones comunes de DataFrame, como el filtrado y la fusión, se pueden realizar fácilmente:

filtered_df = df[df['avg_gain'] > 30]

Estas operaciones son perezosas, lo que significa que Dask no ejecuta tareas hasta que las llames.

.compute()

Explorando las bolsas Dask: Trabajando con datos no estructurados

Las bolsas de Dask son increíblemente útiles para procesar colecciones de objetos de Python. Esto resulta especialmente ventajoso para manejar archivos JSON, datos de texto o cualquier tipo no estructurado. La función from_sequence ofrece la opción de leer iterables de Python. También permite leer desde formatos Avro. Las bolsas también pueden escribir en CSV, JSON y Avro.

Creando bolsos Dask

Puedes crear un Dask Bag leyendo un archivo JSON:

import dask.bag as db
bag = db.read_text('data/*.json')

Operaciones en Dask Bags

Las bolsas Dask permiten operaciones estándar de mapeo y filtrado. A continuación, se muestra un ejemplo de una operación de mapeo:

mapped_bag = bag.map(lambda x: x['slope'])

De manera similar a las matrices y los marcos de datos, recuerde llamar a `.compute()` para ejecutar las operaciones:

final_output = mapped_bag.compute()

Programación con Dask

Dask utiliza diferentes programadores según sus necesidades. Las opciones principales son el programador de un solo subproceso y el programador multiproceso o distribuido.

Programador local

El programador local es fácil de usar para cargas de trabajo pequeñas. Aprovecha las capacidades de subprocesamiento de Python para ejecutar tareas en paralelo, lo que lo hace ideal para cálculos rápidos en conjuntos de datos moderados.

Programador distribuido

Para conjuntos de datos más grandes o cálculos intensivos, el uso del módulo `dask.distributed` puede mejorar significativamente el rendimiento. Configure un clúster de Dask para gestionar los cálculos entre varios trabajadores. A continuación, se muestra una configuración rápida:

from dask.distributed import Client
client = Client()  # This starts a local cluster
# or
client = Client(processes=False)

Puede supervisar el estado de su clúster y el envío de tareas, lo que le proporciona un mejor control sobre los recursos. El programador multinodo requiere la instalación de Dask en cada nodo, además de configuración adicional para el programador y los trabajadores. Para un solo nodo, el programador predeterminado global se configura mediante dask.config.set(scheduler...). Comando. Esto se puede hacer globalmente:

dask.config.set(scheduler='threads')
x.compute()

o como gestor de contexto:

with dask.config.set(scheduler='threads'):
 x.compute()

El programador de una sola máquina basado en grupos le permite proporcionar grupos personalizados o especificar la cantidad deseada de trabajadores:

from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
with dask.config.set(pool=ThreadPoolExecutor(4)):
    x.compute()

with dask.config.set(num_workers=4):
    x.compute()

Si está interesado en una implementación en la nube de Dask con o sin Kubernetes, le sugeriría leer Implementación de clústeres de Dask en la documentación de Dask.

Abarca escenarios para nodos únicos, la nube, Kubernetes y HPC. Al final de la documentación, encontrará conocimientos avanzados que le guiarán hasta aquí . Abarca temas operativos y referencias sobre el uso de Coiled y Saturn Cloud como opciones SaaS en lugar de hacerlo usted mismo.

Si tiene problemas de escalabilidad donde el intérprete de Python no publica el GIL, lo más probable es que la implementación de trabajadores sea obligatoria. Puede personalizar el número de subprocesos por trabajador, pero la recomendación es usar un subproceso por núcleo de procesador (CPU o vCPU).

Esto puede distribuirse entre varios trabajadores o solo uno. Por ejemplo, si tengo 12 vCPU asignadas por mi proveedor de nube (no Kubernetes, obviamente), puedo configurar lo siguiente:

dask worker --nworkers 12 --nthreads 1 tcp://192.0.0.100:8786
# or
dask worker --nworkers 1 --nthreads 12 tcp://192.0.0.100:8786

Estas son, obviamente, opciones de línea de comandos que se ejecutan en un shell o script. La referencia completa de la línea de comandos está aquí . En estos ejemplos, se usa la dirección IPv4; usar un nombre de host sería la configuración preferida, y Dask admite la resolución de nombres para DNS. También cabe destacar que se pueden establecer límites de memoria para los trabajadores al iniciar desde la línea de comandos.

Iniciando el programador desde la línea de comandos de la siguiente manera:

$ dask scheduler
Scheduler at:   tcp://192.0.0.100:8786

Debes observar que el trabajador de Dask apunta al programador que se debe usar al iniciarse. Una desventaja de Dask, que puedes gestionar, es que existe un punto único de fallo con un solo programador. Si usas un proveedor de nube, este ofrece opciones para crear múltiples nodos que responden a una sola solicitud de dirección; por lo tanto, investigar estas opciones puede mitigar el punto único de fallo.

Tras iniciar el programador y los trabajadores, ambos incluyen servidores web de diagnóstico y la URL coincide con la IP o el host implementado, utilizando el puerto 8787, lo que permite supervisarlos. Verá los gráficos de tareas, el consumo de memoria de los trabajadores y la actividad de los subprocesos. Puede encontrar más información sobre los endpoints HTTP disponibles aquí .

Optimización del rendimiento con Dask

Para maximizar el potencial de Dask, optimizar el rendimiento es clave. Aquí hay dos estrategias que pueden generar excelentes resultados:

Particionado de datos

Una partición adecuada de los datos en fragmentos manejables mejora el rendimiento. Por ejemplo, en los DataFrames de Dask, especificar explícitamente el número de particiones puede acelerar los cálculos.

Cada partición es esencialmente un dataframe de Pandas encapsulado, ya que las capacidades de Dask Dataframe permiten usar Pandas a gran escala. Por ejemplo, si tiene un conjunto de datos en un dataframe de Dask con mil millones de filas y desea 100 particiones, Dask crea 10 millones de dataframes de Pandas de forma oculta.

Dask gestiona el acceso a datos de alto nivel, pero cada dataframe subyacente es una implementación de Pandas. Puedes usar la palabra clave args de Pandas, pero existen límites según la versión de Pandas que utilice Dask.

Cómo evitar demasiadas tareas pequeñas

Crear tareas excesivamente pequeñas puede generar ineficiencias. Cada tarea conlleva una sobrecarga, y si las tareas son demasiado granulares, se pueden anular las ventajas del procesamiento en paralelo. Un menor número de tareas de mayor tamaño es más adecuado para Dask a gran escala.

Casos de uso comunes para Dask

Dask es aplicable en diversos escenarios para el procesamiento y análisis de datos:

Análisis de datos a gran escala

Los DataFrames de Dask son ideales para analizar grandes conjuntos de datos que exceden los límites de memoria, y funcionan de forma similar a Pandas para el análisis estándar. Consulta la versión de Pandas que usa Dask para descubrir qué funciones son compatibles.

Aprendizaje automático

La integración de Dask con bibliotecas populares como Scikit-learn es sencilla. Por ejemplo, puedes usar Dask-ML para escalar eficientemente tareas de aprendizaje automático en grandes conjuntos de datos, lo que mejora significativamente los tiempos de procesamiento. Dask ofrece procesamiento paralelo distribuido de funciones de Python, por lo que, si tienes funciones, puedes paralelizarlas usando solo un decorador. Sin embargo, la anidación tiene límites.

Ingestión y transformación de datos

Dask simplifica el proceso de lectura y transformación de grandes conjuntos de datos, lo cual es crucial para las etapas de preprocesamiento antes del análisis, permitiéndole manejar múltiples formatos fácilmente.

Aprovechar Dask para sus flujos de trabajo de datos

Aprovechar Dask para el procesamiento y análisis escalable de datos ofrece excelentes ventajas, especialmente al abordar operaciones de datos a gran escala. Al comprender sus características principales, podrá integrar Dask eficazmente en su flujo de trabajo de ciencia de datos de Python.

Las capacidades de procesamiento paralelo de Dask le permiten abordar operaciones que sobrecargan las herramientas tradicionales. Ya sea trabajando con grandes matrices, DataFrames o datos no estructurados, Dask abre nuevas vías para la manipulación eficiente de datos.

Ahora está bien equipado para utilizar el poder de Dask, haciendo que sus tareas de procesamiento de datos sean eficientes y escalables.

A medida que explore más el procesamiento de datos escalable, considere experimentar con Dask para ver cómo puede optimizar su flujo de trabajo. ¡Que disfrute programando!