Dask快速搭建分布式集群（大数据0基础可以理解，并使用！）

转载:  https://blog.csdn.net/a19990412/article/details/79510219

常开心，解决了很久都没有解决的问题

使用的语言： Python3.5 
分布式机器： windows7

注意到，其实，通过这工具搭建分布式不需要管使用的电脑是什么系统。

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分布式使用流程

使用分布式系统用户用户分布式Scheduler分布式Scheduler分布式worker1分布式worker1分布式worker2分布式worker2分布式worker3分布式worker3分布式worker...分布式worker...发送任务计算任务一计算任务二计算任务三计算任务...计算任务一结果计算任务二结果计算任务三结果计算任务...结果计算结果

分布式结构

• 由Scheduler跟Worker1，Worker2…构成了整个分布式系统的结构
• 用户可以变，用户的任务也可以变。但只要分布式集群的结构搭建起来之后，要做的事情就可以用很多了。
• 关键的一点：，使用的时候不要去改变分布式系统。
• 用户将任务发出来，也就是说，用户自己单独在一台电脑上运行代码就好了。 交给搭建好的分布式集群系统！

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上面是关于分布式系统的基本概念（或者必要知识。

下面开始讲述搭建过程

搭建分布式

• 这里使用的是Python的分布式库Dask。
• 先安装这个库。具体方法：在命令行下输入pip install dask[complete] （如果已经安装好这个库了就会提示已经安装好了）

库是一定要安装的。而且这个库特别小。1MB左右？？？大胆下吧

• 之前流程图中每一个单位，其实都是一台电脑来的。（当然，你开多个窗口，在一台电脑上，其实也是可以的。

• 首先，在一台电脑上（命令行条件下， 输入dask-scheduler。就会爆出一堆的信息。其中有个地方很关键

  

• 在我这，就是使用那个tcp://，后面的那个地址，加上端口号。

• 而这个地址，就是未来要给，用户使用的地址
• 在 多台电脑上，同样打开电脑。打开命令行模式， 输入：dask-worker 192.168.0.199:8786。注意到，这里的这个地址其实就是刚刚说到的那个地址，每个人的结果都会是不一样的。大家根据自己的情况来决定。
• 每个电脑根据自己的身份输入上面的代码，之后。 在scheduler电脑，上的信息出现了别的信息之后。就连接成功了。
• 如果不成功，请再输入一次之前的代码。你肯定是哪里输入错了！！！

到这里，分布式系统，其实已经搭建好了。下面，模拟用户来使用

用户是一台新的电脑（当然，也可以是任何的一台电脑。但是必须要跟这些电脑都在同样的一个局域网下。在这样的条件下，开始使用，我们之前搭建好的服务器。

下面是我在一个一台电脑上运行的写的代码 
记得！，要把client上的IP地址跟端口号都写成之前Scheduler的IP地址跟端口号。

• 可以理解，Scheduler是整个分布式系统的给用户的接口。

下面是我用代码：

from dask.distributed import Client
from time import time


def square(x):
    return x ** 2


if __name__ == '__main__':
    MAX = 1000
    st = time()
    client = Client('192.168.0.199:8786')   # 这里的地址记得根据我上面说的修改掉。
    A = client.map(square, range(MAX))
    total = client.submit(sum, A)
    print(total.result())
    et = time()
    print(et - st)

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这是输出的结果：

332833500 
0.6459999084472656