Dask est une bibliothèque de calcul parallèle open source basée sur des tâches pour Python, créée à l'origine par Matthew Rocklin et maintenue en 2013 par une communauté de développeurs. Il permet aux développeurs d'écrire du code parallèle en utilisant la syntaxe Python familière, offrant ainsi une abstraction de niveau supérieur sur le matériel sous-jacent. Dask facilite la parallélisation des charges de travail existantes, permettant ainsi un calcul plus efficace sur de grands ensembles de données.
Contrairement à Apache Spark et Apache Hadoop, qui nécessitent une spécialisation dans des langages spécialisés, Dask permet au développeur d'utiliser ses compétences Python existantes. Il est conçu pour fonctionner avec les données stockées dans HDFS, S3, Azure et d'autres systèmes de stockage basés sur le cloud, simplifiant ainsi l'accès et le partage des données pour de grands ensembles de données.
Dask est flexible et peut être utilisé pour une variété de tâches, du simple traitement de données à l'apprentissage automatique complexe et à d'autres tâches informatiques distribuées. Son API a été conçue pour être la plus intuitive et simple à utiliser possible. Il peut être utilisé pour une grande variété de tâches, depuis la parallélisation de base et l'analyse avancée des données jusqu'aux applications d'apprentissage en profondeur.
Dask est utilisé par de nombreuses entreprises, notamment Google, Microsoft et Spotify, comme backend pour les tâches de science des données. Il est bien adapté aux tâches informatiques distribuées telles que l'analyse hyperscale, le streaming, l'apprentissage profond, le traitement du langage naturel, la reconnaissance d'images et d'autres calculs distribués.
Dask est un excellent outil pour ceux qui souhaitent paralléliser leurs tâches mais ne possèdent pas les compétences spécialisées nécessaires pour Apache Spark et Apache Hadoop. Avec sa syntaxe intuitive et son API facile à utiliser, Dask est un excellent choix pour ceux qui recherchent une solution informatique distribuée simple mais puissante.
