Dask: Xử lý dữ liệu lớn trên cluster

Dask: Xử lý dữ liệu lớn trên cụm máy (cluster)

Mục tiêu: Dask là một thư viện tính toán song song mạnh mẽ, mở rộng khả năng xử lý của các thư viện như NumPy, Pandas, Scikit-learn để làm việc với dữ liệu lớn vượt quá bộ nhớ RAM và phân tán trên nhiều máy.

---

⚙️ Tính năng chính

• Xử lý dữ liệu song song: Tự động chia nhỏ khối lượng dữ liệu và xử lý song song.

• Tương thích API: Gần như giữ nguyên cú pháp với Pandas, NumPy, nên dễ học.

• Chạy trên cụm máy: Có thể chạy trên một máy đơn, multi-core, hoặc trên cụm với Dask Distributed Scheduler.

• Tích hợp học máy: Kết hợp với Scikit-learn, XGBoost, cho phép huấn luyện mô hình trên tập dữ liệu lớn.

---

🧠 Khi nào nên dùng Dask?

• Khi dữ liệu vượt quá khả năng RAM của máy tính.

• Khi cần tăng tốc xử lý nhờ song song hóa.

• Khi muốn mở rộng code từ Pandas/NumPy mà không phải học lại cú pháp mới.

• Khi triển khai các pipeline xử lý dữ liệu và huấn luyện mô hình phân tán.

---

🔍 Ví dụ: Đọc và xử lý tệp CSV lớn bằng Dask

import dask.dataframe as dd

# Đọc dữ liệu từ file CSV (tương tự Pandas nhưng chia nhỏ xử lý)
df = dd.read_csv('big_data.csv')

# Tính toán trung bình một cột
mean_val = df['price'].mean().compute()
print("Giá trung bình:", mean_val)

---

🌐 Quản lý & Giám sát

• Dask có Dashboard Web UI tích hợp để:

  • Theo dõi tiến trình xử lý.

  • Phân tích hiệu năng, cấu trúc đồ thị tính toán.

  • Quản lý tài nguyên hệ thống.

---

🔗 Tích hợp với các công cụ phổ biến

• Học máy: Dask-ML, XGBoost với Dask.

• Hệ sinh thái lưu trữ dữ liệu lớn: Kết nối tốt với Parquet, HDFS, S3, BigQuery.

• Triển khai thực tế: Kết hợp cùng Kubernetes, Hadoop YARN, hoặc Cloud (AWS, GCP, Azure).

---

✅ Lợi ích

• Tối ưu cho các nhóm phát triển AI/Data Engineering.

• Giảm thời gian xử lý và tăng năng suất làm việc với dữ liệu lớn.

• Cho phép mở rộng từ máy tính cá nhân đến cụm máy tính đám mây.