调用 dask.distrubuted.Executor 和 dask.distributed.Client 有什么区别
What is the difference between calling dask.distrubuted.Executor and dask.distributed.Client
我对 dask 文档中的并发期货要点有疑问：https://gist.github.com/mrocklin/ef9ccd29a6ec5f4de84d6192be95042a
当我们实例化一个Executor时，是否意味着它也实例化了一个调度器？执行者的代表说
<Client: scheduler='tcp://127.0.0.1:60329' processes=4 cores=4>
那么调用Client()和Executor()有什么区别呢？如果不相同，文档似乎非常相似。在并发期货示例中，一些人首先实例化一个客户端，然后使用客户端的 IP 地址实例化一个执行器。
他们完全一样。 Executor 是 Client 的旧名称。
最初 Dask 使用术语 Executor 来匹配 concurrent.futures API。然而，这个术语让 Spark 用户感到困惑，因为 Executor 被用于他们的 worker 等价物。我们在 2016 年将术语 Executor 更改为 Client，最终将弃用该术语。
我对 dask 文档中的并发期货要点有疑问：https://gist.github.com/mrocklin/ef9ccd29a6ec5f4de84d6192be95042a
当我们实例化一个Executor时，是否意味着它也实例化了一个调度器？执行者的代表说
<Client: scheduler='tcp://127.0.0.1:60329' processes=4 cores=4>
那么调用Client()和Executor()有什么区别呢？如果不相同，文档似乎非常相似。在并发期货示例中，一些人首先实例化一个客户端，然后使用客户端的 IP 地址实例化一个执行器。
他们完全一样。 Executor 是 Client 的旧名称。
最初 Dask 使用术语 Executor 来匹配 concurrent.futures API。然而，这个术语让 Spark 用户感到困惑，因为 Executor 被用于他们的 worker 等价物。我们在 2016 年将术语 Executor 更改为 Client，最终将弃用该术语。