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Daskとは
Dask（ダスク）は、Pythonエコシステム向けの柔軟な並列計算ライブラリです。既存のPythonライブラリ（NumPy、Pandas、Scikit-learnなど）を単一のマシンから複数のマシンにスケールアップできるよう設計されています。2015年にMatthew Rocklin氏によって開発が開始され、現在はAnaconda社が主導して開発を進めています。
主な特徴
慣れ親しんだAPI
DaskはNumPyやPandasと似たAPIを提供しており、既存のPythonコードをほとんど変更することなく並列処理や分散処理に対応できます。例えば、pandas.DataFrameの代わりにdask.dataframe.DataFrameを使用するだけで、大規模データセットを扱えるようになります。
動的タスクスケジューリング
Daskは計算グラフを動的に構築し、効率的にタスクを並列実行します。遅延評価（lazy evaluation）を採用しており、実際に結果が必要になるまで計算を実行しません。これにより、メモリ効率的な処理が可能になります。
スケーラビリティ
ラップトップ上の単一プロセスから、数百台のマシンを使った大規模クラスターまで、様々な環境でシームレスにスケールできます。
主要コンポーネント
Dask Array
NumPy配列のような操作を大規模データに対して実行できます。配列をチャンクに分割し、並列で処理することで、メモリに収まらない巨大な配列も扱えます。
Dask DataFrame
Pandasライクなインターフェースで大規模データセットを処理します。CSVファイル、Parquetファイル、データベースなど、様々なデータソースから効率的にデータを読み込み処理できます。
Dask Bag
非構造化データや準構造化データ（JSON、ログファイルなど）の並列処理に適しています。関数型プログラミングスタイルのAPIを提供します。
Dask Delayed
既存のPython関数やコードを遅延実行に変換するためのデコレーターです。複雑な計算パイプラインを構築し、効率的に並列実行できます。
活用シーン
データ前処理
大規模データセットのクリーニング、変換、集計処理において、Pandasでは処理しきれないサイズのデータをDask DataFrameで効率的に処理できます。
機械学習
Dask-MLライブラリを使用することで、Scikit-learnアルゴリズムを大規模データセットに適用できます。特に特徴量エンジニアリングやハイパーパラメータチューニングで威力を発揮します。
科学計算
NumPyベースの科学計算処理を大規模化する際に、Dask Arrayが有効です。気象データ、地理情報データ、画像処理など、多次元配列を扱う分野で活用されています。
デプロイメントオプション
ローカル環境
マルチプロセッシングやマルチスレッドを使用して、単一マシン上で並列処理を実行できます。開発やテスト段階で手軽に使用できます。
クラスター環境
Kubernetes、YARN、SLURM、PBS、SGE等の様々なクラスター管理システムと統合できます。また、クラウドプロバイダーのマネージドサービス（AWS EC2、Google Cloud Compute等）でも動作します。
他の技術との比較
Apache Sparkと比較すると、DaskはよりPythonエコシステムに特化しており、既存のPythonライブラリとの親和性が高いのが特徴です。一方、Sparkはより広範囲の言語サポートと企業レベルの機能を提供します。
始め方
Daskは`pip install dask`または`conda install dask`で簡単にインストールできます。公式ドキュメントには豊富なチュートリアルとサンプルコードが用意されており、既存のPythonスキルがあれば短時間で習得できます。