分布式大数据计算系统Dask分布式部署及使用_分布式部署 dask

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dask: 多任务并行编程与任务调度
参考资料：
https://docs.dask.org/en/latest/deploying-cli.html
https://www.cnblogs.com/traditional/p/13759712.html
官网中文翻译版：
https://www.heywhale.com/home/column/610a486caca2460017a1d410?from=zhihudsk
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# 一、安装(已安装python3 直接跳入第3步，pip安装python库，如无法安装建议重装openssl,python3)
# 1.安装OpenSSL
yum install bzip2-devel
yum install libffi-devel -y
yum install -y zlib zlib-dev openssl-devel sqlite-devel bzip2-devel libffi libffi-devel gcc gcc-c++
 
# cd到一个下载目录，这里为/opt,openssl压缩包会被下载到/opt目录下，可任意设置已存在的文件夹
cd /opt
wget http://www.openssl.org/source/openssl-1.1.1.tar.gz  --no-check-certificate
 
tar -zxvf openssl-1.1.1.tar.gz
 
cd openssl-1.1.1
 
# 编译安装，安装路径为/usr/local/openssl
./config --prefix=/usr/local/openssl shared zlib
 
make && make install
 
# 添加环境变量
echo "export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/openssl/lib" >>  /etc/profile
# 刷新环境变量
source /etc/profile
 
# 增加软连接
ln -s /usr/local/openssl/lib/libssl.so.1.1 /usr/lib64/libssl.so.1.1
ln -s /usr/local/openssl/lib/libcrypto.so.1.1 /usr/lib64/libcrypto.so.1.1
 
# 2.安装 python3
# python官网下载python包传至/opt目录，并解压文件
tar -zxvf Python-3.8.3.tgz
 
cd Python-3.8.3
 
# 编译python3，安装目录为/usr/local/python3
./configure --prefix=/usr/local/python3 --with-openssl=/usr/local/openssl --enable-shared
 
make && make install
 
# 添加环境变量
echo "export PYTHON_PATH=$PYTHON_PATH:/usr/local/python3/bin" >>  /etc/profile
# 刷新环境变量
source /etc/profile
 
 
# 3.安装dask库
pip install "dask[array]"       # Install requirements for dask array
pip install "dask[dataframe]"   # Install requirements for dask dataframe
pip install "dask[diagnostics]" # Install requirements for dask diagnostics
pip install "dask[distributed]" # Install requirements for distributed dask
 
# 也可以直接安装complete完整版
pip install "dask[complete]"
 
# 安装分布式库
pip3 install distributed
 
# 安装pyarrow库
pip3 install pyarrow
 
 
# 分布式dask的启动
# 使用前提： 分布式的几台机器都安装了dask库，且以下运行无报错
# Master主节点启动服务：IP替换为自己机器的IP，需要与SlavesIP在一个网段,启动后会出现一个IP地址
# --host 指定IP, --port 指定端口
dask-scheduler --host 192.168.0.100 --port 8786
dask-scheduler --host 192.168.110.11 --port 8786
dask-scheduler --host 133.160.190.142 --port 8786
 
# 支节点启动服务，IP为上面启动后给出的IP
dask-worker 192.168.0.100:8786
dask-worker 192.168.110.11:8786
 
# 可视化界面访问，浏览器访问一下地址，IP为主节点IP，端口为默认的8787
http://192.168.0.100:8787
http://192.168.110.11:8787
 
# 5.dask的使用
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说明：
1.client IP为主节点的IP
2.csv来源为hdfs(Master为主节点映射的名称),由于是分布式执行，所以每个worker机器都需要获取到该文件
3.只有执行了compute操作之后，dask才会开始计算
计算的文件足够大，机器配置足够高才能体现出dask的优势
5.计算时，可以在web页面实时检测每个worker的执行情况
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import datetime
 
from dask import dataframe as dd
from dask.distributed import Client
 
if __name__ == '__main__':
    time1 =datetime.datetime.now()
    print("time1: %s" %time1)
    # 与dask主节点建立连接
    client = Client('192.168.0.100:8786', asynchronous=False)
    # 从hdfs读取文件
    df = dd.read_csv("hdfs://Master:9000/dask_data/123.csv")
    print("success: read csv success.")
    df = df.groupby(["id", "name"]).agg({
        "age": "sum", "year": "sum"
    }).reset_index()
    # 只有执行了compute操作后dask才会进行计算
    df.compute()
    print(df)
    client.close()
    time2 = datetime.datetime.now()
    print("time2: %s" %time2)
    print("use time:", time2 - time1)
 
# 6.如何让dask的to_csv生成的是csv而不是.part结尾的文件
可以使用dd.to_csv()函数，该函数有一个名为compression的参数，默认为None。将其设置为“infer”，即可生成CSV文件而不是.part文件