Dask 分布式计算实战：如何用 Python 将单机脚本扩展到 10 台服务器集群跑数据？

💥 前言：内存不够，只能换 Spark 吗？

Pandas 是单机王者，但它是内存计算。
如果你有 32GB 内存，读一个 40GB 的 CSV，Pandas 会直接原地爆炸。

Dask 的核心魔法在于：

1. 分块 (Chunking)：把大文件切成无数个小块（Partition）。
2. 惰性计算 (Lazy Evaluation)：你不调用.compute()，它就不真正干活。
3. 调度 (Scheduling)：它既可以在你的笔记本 CPU 上多核并行，也可以通过网络分发给 10 台服务器并行。

最重要的是：它的 API 和 Pandas 几乎一模一样！

💻 一、 代码对比：从 Pandas 到 Dask

假设我们要读取一个 100GB 的 CSV 文件，按user_id分组求平均值。

❌ Pandas 写法 (单机必挂):

importpandasas