Dask è una libreria di calcolo parallelo open source basata su attività per Python, originariamente creata da Matthew Rocklin e gestita nel 2013 da una comunità di sviluppatori. Consente agli sviluppatori di scrivere codice parallelo utilizzando la familiare sintassi Python, fornendo un'astrazione di livello superiore sull'hardware sottostante. Dask semplifica la parallelizzazione dei carichi di lavoro esistenti, consentendo un calcolo più efficiente su set di dati di grandi dimensioni.
A differenza di Apache Spark e Apache Hadoop, che richiedono la specializzazione in linguaggi specializzati, Dask consente allo sviluppatore di utilizzare le proprie competenze Python esistenti. È progettato per funzionare con i dati archiviati in HDFS, S3, Azure e altri sistemi di storage basati su cloud, semplificando l'accesso e la condivisione dei dati per set di dati di grandi dimensioni.
Dask è flessibile e può essere utilizzato per una varietà di attività, dalla semplice elaborazione dei dati al complesso apprendimento automatico e altre attività di elaborazione distribuita. La sua API è stata progettata per essere il più intuitiva e facile da usare possibile. Può essere utilizzato per un'ampia varietà di attività, dalla parallelizzazione di base e dall'analisi avanzata dei dati alle applicazioni di deep learning.
Dask viene utilizzato da molte aziende, tra cui Google, Microsoft e Spotify, come backend per attività di data science. È particolarmente adatto per attività di elaborazione distribuita come analisi su vasta scala, streaming, deep learning, elaborazione del linguaggio naturale, riconoscimento di immagini e altri calcoli distribuiti.
Dask è un ottimo strumento per coloro che desiderano parallelizzare le proprie attività ma non dispongono delle competenze specializzate necessarie per Apache Spark e Apache Hadoop. Con la sua sintassi intuitiva e l'API facile da usare, Dask è una scelta eccellente per chi cerca una soluzione di elaborazione distribuita semplice ma potente.
