Python极其简单的分布式异步作业管理系统RQ入门 原创 2017-08-19 lixing 生信人 Python极其简单的分布式异步作业管理系统RQ入门 1. 什么是Job? Job直译过来就是工作,可以是任意的Python函数,你可以把你想要异步执行的任务都写成Job函数.简而言之,Job就是你想执行的操作.例如,我想统计任意网页的字符数量,可以写一个这样的Job函数: import requestsdef count_words(url): return len(requests.get…

如何建立一个高速的分布式计算平台?Parallel python此目的. Parallel Python(http://www.parallelpython.com/content/view/15/30/#QUICKCLUSTERS)是Python进行分布式计算的开源模块.可以将计算压力分布到多核CPU或集群的多台计算机上.可以很方便的在内网中搭建一个自组织的分布式计算平台. 在不同节点执行server程序,并自己主动发现执行server的节点.命令例如以下: node-1> ./ppserve…

Celery 前言: Celery 是一个 基于python开发的分布式异步消息任务队列,通过它可以轻松的实现任务的异步处理, 如果你的业务场景中需要用到异步任务,就可以考虑使用celery, 举几个实例场景中可用的例子: 你想对100台机器执行一条批量命令,可能会花很长时间 ,但你不想让你的程序等着结果返回,而是给你返回 一个任务ID,你过一段时间只需要拿着这个任务id就可以拿到任务执行结果, 在任务执行ing进行时,你可以继续做其它的事情. 你想做一个定时任务,比如每天检测一下你们所有客户的…

Python使用multiprocessing实现一个最简单的分布式作业调度系统介绍Python的multiprocessing模块不但支持多进程,其中managers子模块还支持把多进程分布到多台机器上.一个服务进程可以作为调度者,将任务分布到其他多个机器的多个进程中,依靠网络通信. 想到这,就在想是不是可以使用此模块来实现一个简单的作业调度系统. 实现Job首先创建一个Job类,为了测试简单,只包含一个job id属性,将来可以封装一些作业状态,作业命令,执行用户等属性. job.py #!…

Redis通常被认为是一种持久化的存储器关键字-值型存储,可以用于几台机子之间的数据共享平台. 连接数据库 注意:假设现有几台在同一局域网内的机器分别为Master和几个Slaver Master连接时host为localhost即本机的ip _db = redis.Reds(host='localhost', port=6379, db=0) Slaver连接时的host也为Master的ip,端口port和数据库db不写时为默认值6379.0 _db = redis.Redis(host='…

当你跑通了前面一个demo,博客地址:http://www.cnblogs.com/kangoroo/p/7299920.html,那么你的分布式异步之旅已经起步了. 性能和稳定性是web服务的核心评价指标.下面我们来说,怎么样部署服务,实现web服务的高并发和高可用. 我们将通过一些工具和部署,提升web服务的性能. 这篇文章我们先讲高并发 部署方式:nginx+gunicorn+wsgi 1.django和python的缺陷分析 django作为一个python实现的web服务器,它的性能其…

如果你看完本文还有兴趣的话,可以看看进阶篇:http://www.cnblogs.com/kangoroo/p/7300433.html 设想你遇到如下场景: 1)高并发 2)请求的执行相当消耗机器资源,流量峰值的时候可能超出单机界限 3)请求返回慢,客户长时间等在页面等待任务返回 4)存在耗时的定时任务 这时你就需要一个分布式异步的框架了. celery会是一个不错的选择.本文将一步一步的介绍如何使用celery和django进行集成,并进行分布式异步编程. 1.安装依赖 默认你已经有了pyt…

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写在前面 相关随笔: Hadoop-1.0.4集群搭建笔记 用python + hadoop streaming 编写分布式程序(一) -- 原理介绍,样例程序与本地调试 用python + hadoop streaming 编写分布式程序(三) -- 自定义功能 为了方便,这篇文章里的例子均为伪分布式运行,一般来说只要集群配置得当,在伪分布式下能够运行的程序,在真实集群上也不会有什么问题. 为了更好地模拟集群环境,我们可以在mapred-site.xml中增设reducer和mapper的最大…

Celery概述 关于celery的定义,首先来看官方网站: Celery(芹菜) 是一个简单.灵活且可靠的,处理大量消息的分布式系统,并且提供维护这样一个系统的必需工具. 简单来看,是一个基于python开发的分布式异步消息任务队列,持使用任务队列的方式在分布的机器.进程.线程上执行任务调度.通过它可以轻松的实现任务的异步处理, 如果你的业务场景中需要用到异步任务,就可以考虑使用celery, 举几个实例场景中可用的例子: 你想对100台机器执行一条批量命令,可能会花很长时间 ,但你不想让你的…