Dataframe dask中的compute（）不工作

我正在Dask中尝试一个简单的并行计算。 这是我的密码

  import time
  import dask as dask
  import dask.distributed as distributed
  import dask.dataframe as dd
  import dask.delayed as delayed
  from dask.distributed import Client,progress

  client = Client('localhost:8786')
  df = dd.read_csv('file.csv')
  ddf = df.groupby(['col1'])[['col2']].sum() 
  ddf = ddf.compute()
  print ddf

从文档中可以看出这很好，但在运行时，我得到了以下信息：

    Traceback (most recent call last):
    File "dask_prg1.py", line 17, in <module>
    ddf = ddf.compute()
    File "/usr/local/lib/python2.7/site-packages/dask/base.py", line 156, in compute
   (result,) = compute(self, traverse=False, **kwargs)
    File "/usr/local/lib/python2.7/site-packages/dask/base.py", line 402, in compute
   results = schedule(dsk, keys, **kwargs)
   File "/usr/local/lib/python2.7/site-packages/distributed/client.py", line 2159, in get
direct=direct)
  File "/usr/local/lib/python2.7/site-packages/distributed/client.py", line 1562, in gather
asynchronous=asynchronous)
 File "/usr/local/lib/python2.7/site-packages/distributed/client.py", line 652, in sync
return sync(self.loop, func, *args, **kwargs)
 File "/usr/local/lib/python2.7/site-packages/distributed/utils.py", line 275, in sync
six.reraise(*error[0])
 File "/usr/local/lib/python2.7/site-packages/distributed/utils.py", line 260, in f
result[0] = yield make_coro()
   File "/usr/local/lib/python2.7/site-packages/tornado/gen.py", line 1099, in run
value = future.result()
 File "/usr/local/lib/python2.7/site-packages/tornado/concurrent.py", line 260, in result
raise_exc_info(self._exc_info)
 File "/usr/local/lib/python2.7/site-packages/tornado/gen.py", line 1107, in run
yielded = self.gen.throw(*exc_info)
 File "/usr/local/lib/python2.7/site-packages/distributed/client.py", line 1439, in _gather
traceback)
File "/usr/local/lib/python2.7/site-packages/dask/bytes/core.py", line 122, in read_block_from_file
with lazy_file as f:
File "/usr/local/lib/python2.7/site-packages/dask/bytes/core.py", line 166, in __enter__
f = SeekableFile(self.fs.open(self.path, mode=mode))
 File "/usr/local/lib/python2.7/site-packages/dask/bytes/local.py", line 58, in open
return open(self._normalize_path(path), mode=mode)
 IOError: [Errno 2] No such file or directory: 'file.csv'

回溯（最近一次呼叫最后一次）：
文件“dask_prg1.py”，第17行，在
ddf=ddf.compute（）
文件“/usr/local/lib/python2.7/site packages/dask/base.py”，第156行，在compute中
（结果，）=compute（自我，遍历=False，**kwargs）
文件“/usr/local/lib/python2.7/site packages/dask/base.py”，第402行，在compute中
结果=进度表（dsk、键、**kwargs）
get中第2159行的文件“/usr/local/lib/python2.7/site packages/distributed/client.py”
直接=直接）
文件“/usr/local/lib/python2.7/site packages/distributed/client.py”，第1562行，位于gather中
异步=异步）
文件“/usr/local/lib/python2.7/site packages/distributed/client.py”，第652行，同步
返回同步（self.loop、func、*args、**kwargs）
文件“/usr/local/lib/python2.7/site packages/distributed/utils.py”，第275行，同步
六、重放（*错误[0]）
文件“/usr/local/lib/python2.7/site packages/distributed/utils.py”，第260行，f
结果[0]=收益率make_coro（）
文件“/usr/local/lib/python2.7/site packages/tornado/gen.py”，第1099行，正在运行
value=future.result（）
文件“/usr/local/lib/python2.7/site packages/tornado/concurrent.py”，第260行，在结果中
提升exc信息（自身exc信息）
文件“/usr/local/lib/python2.7/site packages/tornado/gen.py”，第1107行，正在运行
屈服=自我生成抛出（*exc_信息）
文件“/usr/local/lib/python2.7/site packages/distributed/client.py”，第1439行，在
（回溯）
文件“/usr/local/lib/python2.7/site packages/dask/bytes/core.py”，第122行，从文件读取块
将lazy_文件作为f：
文件“/usr/local/lib/python2.7/site packages/dask/bytes/core.py”，第166行，输入__
f=SeekableFile（self.fs.open（self.path，mode=mode））
文件“/usr/local/lib/python2.7/site packages/dask/bytes/local.py”，第58行，打开
返回打开（自规范化路径，模式=模式）
IOError:[Errno 2]没有这样的文件或目录：“file.csv”

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我不明白出了什么问题。请帮我解决这个问题。提前谢谢。

您可能希望将绝对文件路径传递到

read\u csv

。原因是，您正在将打开和读取文件的工作交给dask工作人员，而您可能没有开始使用与脚本/会话相同的工作目录。

您可能希望将绝对文件路径传递给

读取csv

。原因是，您正在将打开和读取文件的工作交给dask工作人员，而您可能没有开始使用与脚本/会话相同的工作目录。

这不是问题所在。请尝试。我还尝试省略compute（）语句，然后运行。它运行得很好。所以，我认为问题在于compute（）语句。您的工作人员在同一台机器上吗？他们有权限查看相同的文件吗？谢谢。这就是问题所在。工作人员在不同的机器上，可能其中一人无法访问csv文件。这不是问题所在。请尝试。我还尝试省略compute（）语句，然后运行。它运行得很好。所以，我认为问题在于compute（）语句。您的工作人员在同一台机器上吗？他们有权限查看相同的文件吗？谢谢。这就是问题所在。工人在不同的机器上，其中一人可能无法访问csv文件。