Dask é uma biblioteca Python voltada para computação paralela e distribuída, ideal para quem trabalha com grandes volumes de dados e precisa escalar além do que o pandas e NumPy conseguem oferecer em memória.

⚙️ O que é Dask?

Dask permite executar operações em paralelo usando múltiplos núcleos ou até clusters distribuídos. Ele replica APIs conhecidas como pandas, NumPy e scikit-learn, facilitando a migração de código existente para ambientes mais escaláveis. Principais componentes:

  • Dask DataFrame: similar ao pandas, mas com suporte a dados maiores que a RAM.
  • Dask Array: similar ao NumPy, com paralelismo automático.
  • Dask Delayed: permite construir pipelines de execução preguiçosa.

  • Dask ML: integra com scikit-learn para treinar modelos em paralelo.

    🚀 Novidades recentes

    1. Integração com Arrow e Parquet

    Dask agora tem suporte aprimorado para leitura e escrita de arquivos Apache Arrow e Parquet, otimizando o desempenho em pipelines de dados modernos.

    2. Suporte a GPUs com RAPIDS

    Com a integração ao ecossistema RAPIDS, é possível usar Dask com GPUs para acelerar operações de DataFrame e Machine Learning, especialmente útil em ambientes com CUDA.

    3. Scheduler adaptativo

    O novo scheduler adaptativo permite que Dask ajuste dinamicamente o número de workers com base na carga de trabalho, melhorando o uso de recursos em clusters.

    4. Melhorias no Dask Gateway

    O Dask Gateway facilita a criação e gerenciamento de clusters em ambientes como Kubernetes, JupyterHub e HPC. A interface foi simplificada e agora suporta autenticação integrada. —

    🧪 Exemplos de uso

    Leitura de dados em paralelo:

    ```python import dask.dataframe as dd df = dd.read_csv(‘dados/*.csv’) resultado = df.groupby(‘categoria’).valor.mean().compute()