Dask: распределённые вычисления без боли, слёз и кластера на миллион долларов

Если ты хоть раз работал с большими данными в Python, то наверняка уже проходил через эти три стадии страдания:

Pandas не лезет в память. Ты такой: «А чего он жрёт 40 гигабайт, если файл всего 5?» А Pandas такой: «Потому что могу.»
NumPy тормозит, когда начинаешь что-то нестандартное. Векторизация — это круто, пока не нужно условное ветвление, несколько проходов и чуть-чуть кастомной логики.
Многопроцессность Python убивает GIL, прежде чем он убивает твой CPU.

Короче, боль, отчаяние, кофе, скрипт, который работает 40 минут, и нервы.

Но однажды ты слышишь странное слово — Dask.

И вот ты стоишь такой у кофемашины, а коллега говорит: «Попробуй Dask. Он как Pandas, только масштабируется. Как NumPy, только распределённый. И вообще, как Spark, но без Spark».

Ты хмыкаешь. А зря.

Сегодня давай разберёмся по-честному: что это за зверь, чем он лучше Spark, и за что его так любят Python-разработчики.

Dask — это библиотека для распределённых и параллельных вычислений в Python, которая:

чувствует себя как дома в мире Pandas/NumPy
масштабируется от ноутбука до маленького кластера
запускается без танцев с Hadoop
умеет эффективно работать с памятью
не ломает мозг своим API

По сути, Dask — это как суперсила, которую ты выдаёшь своему Python-коду.

Хочешь обрабатывать 500 MB? Окей. Хочешь 500 GB? Тоже окей, просто медленнее. Хочешь 50 TB? Ну… если диск выдержит — Dask попробует.

Он состоит из нескольких больших компонентов:

Полная имитация Pandas, но распределённая.

Почти NumPy, но работа через чанки и вычислительный граф.

Работа со списками, текстами, json-ами и нерегулярными структурами.

Создание кастомных задач, когда встроенные абстракции не подходят.

Мозг системы. Умеет:

планировать граф
распределять задачи между воркерами
отдавать визуализации и статистику
запускать код через многопроцессность, треды или кластер

То есть Dask — это маленький Spark. Но с двумя критически важными отличиями:

Хочешь Pandas — пиши Pandas, только Dask. Хочешь NumPy — то же самое. Хочешь кастомный код — пожалуйста.

Давай честно. Python-разработчики очень любят писать простой код. И очень не любят переписывать всё под что-то странное, как только данные перестают влазить в память.

Вот тут и выезжает Dask, как:

«Ребята, пишите так же, как раньше — я сам поделю данные на кусочки, сам построю граф, сам раскидаю работу по ядрам.»

И работает это реально круто.

Представь: у тебя CSV на 15 гигабайт.

Ты пишешь:

import pandas as pd df = pd.read_csv("big.csv")

И через 3 секунды получаешь:

MemoryError

Потому что Pandas такой: — Мне нужно загрузить всё и ещё немножко. Дай, пожалуйста, 64 гига оперативки.

А Dask говорит:

import dask.dataframe as dd df = dd.read_csv("big.csv") df = df[df["amount"] > 100] # фильтрация df = df.groupby("user_id").sum() # агрегация result = df.compute() # запускаем граф

Даже если файл в 10 раз больше оперативки, Dask спокойно пережёвывает его по кусочкам («чанкам»).

Dask строит вычислительный граф. Что-то вроде DAG в Airflow.

Пример:

Твой код:

df = df[df.price > 100] df = df.groupby("city").mean()

Dask превращает в граф:

read_csv --> filter --> groupby-aggregation --> result

Но главное — каждый шаг работает не над всем DataFrame, а над кусками (partition).

То есть файл разбивается на, скажем, 128 частей. И обработка происходит параллельно — по сути, 128 мини-Pandas на 128 ядрах (ну, или сколько у тебя есть).

И когда всё готово — данные собираются.

О, это вечная тема споров. Давай коротко, по-честному.

анализ данных у дата-сайентистов
работает Python-only команда
нужно быстро прототипировать
данные до 500 GB–1 TB
нужно API, похожее на Pandas/NumPy
не хочешь поднимать кластер Hadoop
требуется локальная разработка

огромные данные (5 TB+)
продакшен с большим количеством нод
есть готовая инфраструктура Hadoop
ETL в больших компаниях
нужен Java/Scala-стек
транзакционные пайплайны

80% задач среднего уровня проще, быстрее и комфортнее решаются в Dask. Оставшиеся 20% — идут на Spark.

Да. И очень даже.

Dask используют:

NVIDIA (для RAPIDS)
Anaconda
Coiled
Prefect
JupyterHub
мощные научные лаборатории

Производительность Dask на реальных задачах — отличная:

обработка CSV 200–400 MB/s
агрегации быстрее Pandas в 2–10 раз
вычисления можно раскидывать на 20–100 нод
автоматическое управление памятью

У Dask даже есть dashboard, который показывает нагрузку, граф задач и память. Выглядит он как мини-панель Spark UI, только чуть красивее.

Вот тебе пример: у нас есть 100 CSV-файлов по 300MB каждый. Нужно объединить, почистить, посчитать статистики.

В Pandas — смерть. В Dask — вот так:

import dask.dataframe as dd df = dd.read_csv("data/*.csv") # очистка df = df.dropna(subset=["amount", "city"]) df = df[df.amount > 0] # группировка stats = df.groupby("city").amount.mean() result = stats.compute() print(result)

Всё. Те же операции, что в Pandas. Только теперь они распределённые.

Если ты работаешь с изображениями, матрицами, ML-пайплайнами или симуляциями, то NumPy хорош, но:

всё должно умещаться в RAM
нельзя использовать 20 ядер одновременно
масштабирование ограничено

А Dask Array делает так:

import dask.array as da x = da.random.random((20000, 20000), chunks=(1000, 1000)) y = (x + 1) / 2 result = y.mean().compute()

Почувствуй разницу:

массив 40 ГБ — это нормально
считается параллельно
память не взрывается
CPU нагружены равномерно

Когда нужно обернуть свой Python-код в DAG:

from dask import delayed @delayed def load(filename): ... @delayed def process(data): ... @delayed def save(result): ... files = [...] results = [] for file in files: r = save(process(load(file))) results.append(r) final = dask.compute(*results)

Красиво. Просто. Работает.

Отдельная магия — интеграция с RAPIDS от NVIDIA через dask-cudf.

Это как Pandas, но на GPU.

Ускорения: в 20–100 раз, без шуток.

Если у тебя RTX 4090 или A100 — ты просто станешь богом локальной обработки данных.

Чтобы ты не думал, что я тут восхваляю только плюсы — будь готов:

Из-за чанков, репликаций и распределения.

Это не Spark, который оптимизирует план запроса как SQL-движок.

Иначе появляются странные результаты.

Да, 90% команд — один в один. А вот 10% — нет.

Но честно? Это всё мелочи по сравнению с тем, насколько проще жить с Dask, чем с Spark в средних проектах.

Если выполняется хоть один пункт:

данные не влазят в память
много CSV/Parquet
сложные агрегации
обрабатываешь матрицы размером 10k × 10k и больше
хочешь ускорить Python на многопроцессорной машине
нужно сделать распределённый пайплайн без Hadoop

То Dask — идеальный кандидат.

→ Dask прочитает файл по кускам и пережуёт.

→ Dask распараллелит на все ядра и ускорит х3–х10.

→ Dask запускается в локальном ноутбуке.

→ Dask Distributed можно поднять даже в Docker Compose.

В 2025 году Dask стал фактически стандартом для:

предобработки данных перед обучением ML
пайплайнов для feature engineering
анализа данных в JupyterLab
распределённых расчётов в научных проектах
ETL без Spark
обработки Parquet/ORC без SQL-кластеров

Он хорошо сочетается с:

XGBoost (распределённое обучение)
LightGBM
scikit-learn (через dask-ml)
RAPIDS + CUDA
Prefect / Airflow / Dagster

Docker Compose: version: "3.7" services: scheduler: image: daskdev/dask:latest ports: - "8787:8787" # dashboard command: ["dask-scheduler"] worker: image: daskdev/dask:latest command: ["dask-worker", "tcp://scheduler:8786"] depends_on: - scheduler

Поднимаешь:

docker compose up -d

И у тебя рабочий распределённый кластер.

В браузере открываешь http://localhost:8787 И наблюдаешь, как твой код красиво летает.

Буду рад лайку и комментарию — это помогает продвигать материалы и показывает, что стоит разобрать в следующих публикациях.

#pythondeveloper #железо #django #fastapi

Dask: распределённые вычисления без боли, слёз и кластера на миллион долларов

Окей, а что вообще такое Dask?

Dask — это не просто библиотека. Это целая «экосистемка».

✔ dask.dataframe

✔ dask.array

✔ dask.bag

✔ dask.delayed

✔ Dask Distributed Scheduler

1. Он не требует ни Hadoop, ни Yarn, ни Kafka, ни Kerberos, ни 200 гигабайт RAM.

2. Он живёт прямо внутри Python — идиоматично и нативно.

Почему Dask так крут?

История из жизни: Pandas падает? Dask спасает

Как Dask работает под капотом? Коротко и понятно

Dask vs Spark: кто победит?

🔥 Когда лучше Dask:

🔥 Когда лучше Spark:

Реальность такая:

Dask в продакшене: а он вообще тянет?

Практика: давай запустим что-то реальное

Dask Array — когда NumPy начинает задыхаться

Dask.delayed: кастомная логика без боли

Dask + GPU = 🚀

Минусы Dask — да, они есть, и нужно честно говорить

❗ Иногда Dask требует больше памяти, чем ожидалось

❗ Группировки и join на очень больших данных могут быть медленными

❗ Нужно понимать вычислительный граф

❗ API не всегда полностью совпадает с Pandas

Когда тебе точно стоит попробовать Dask

Когда Dask тебе поможет избавиться от боли

✔ «Pandas падает с MemoryError»

✔ «Код считает 40 минут»

✔ «Spark слишком тяжёлый»

✔ «Нужно распределённое вычисление, но не хочу кластер на 20 машин»

Dask в современном ML и Data Engineering

Самое вкусное: как запустить свой мини-кластер Dask

🙌 Если статья была полезной