由于最新的celery4.2不支持windows系统,因此按照网上的建议安装了3.1.25版.按照官网的说明使用 app.conf.beat_schedule = { 'add-every-30-seconds': { 'task': 'tasks.add', 'schedule': 30.0, , ) }, } app.conf.timezone = 'UTC' 问题是:开启worker和beat进程后发现周期性任务没有被执行? 花了不少时间查了查,最终发现,解决办法: celery4中才引入

大家熟知的python脚本可以在linux系统上直接运行,因为linux上会安装python编译器 然而windows不会安装,如果想要别人直接运行你发布的python脚本,一种方法是在他的windows上直接运行,另一种方法是通过pywin32.exe 来打包成exe程序. 这种打包的方法,貌似在有些机器上不是很稳定.还是要具体问题具体分析.

1.在主程序中需要添加这几个参数配置 Configuration conf = new Configuration(); // 1.设置job运行时要访问的默认文件系统 conf.set("fs.defaultFS", HADOOP_ROOT_PATH); // 2.设置job提交到哪去运行 conf.set("yarn.resourcemanager.hostname", "hadoop1"); conf.set("mapreduce

windows  .bat  批处理 脚本路径如下: install-simo.bat文件内容: @ECHO OFF set scriptpath=%~dp0set logfile=%scriptpath%install-log.txttype license.txt | more:license-checkecho Did you agree with this license(Y/N) :set/p "cho=>" if %cho%==Y goto startif %cho%

在windows上 使用celery 报错       在windows上 使用celery 报错 ValueError: not enough values to unpack (expected 3, got 0) 原因是官方不支持在windows上使用,但是仍然可以用来测试 安装gevent即可   pip install gevent   celery -A <module> worker -l info -P gevent  

最近研究了一下mono,想把windows上写的.Net程序移植到linux上跑.网上有资料说Linux上mono执行.Net程序效率比Windows高,本着实证的态度,只有实际验证过才有说服力. 写了个程序验证一下,发现linux上的mono环境执行效率确实高些,现将测试过程记录如下. 测试环境: 1.笔记本电脑 Lenovo T430 CPU Intel i5-3230M 内存8G 操作系统 Windows7 64位旗舰版 2.测试程序运行环境,在Oracle VM VirtualBox5.

一:总体概述. 1.windows上面首先装CW_rsync_Server.4.1.0_installer,安装时要输入的用户名密码要记住哦!接下来就是找到rsyncd.conf进入配置细节 2.linux上面只需要装rsync工具即可(yum provides */rsync找到rsync包进行安装即可) 二:细节配置. 1.默认在C:\Program Files (x86)\ICW\下的rsyncd.conf是主配置文件,密码文件一般放在/etc/下rsyncd.secrets 2.rsyn

0. 前言     [本文目的]     近期在电脑上又一次安装了MinGW,发现MinGW的安装方法和之前的方法稍有差别,全部再写了一篇博文记录一下具体的安装方法.     [本文主要内容]            在windows上进行C语言开发,可借助MinGW+eclipse,MinGW提供能够在windows上执行的gcc编译器.而eclipse C/C++提供良好的编译环境.     环境搭建包含MinGW安装,eclipse环境搭建,eclipseproject建立简述.     [

本机环境:Win 10,python3.6 远程机器: Win7.WinServer 因python在windows上执行需要用到 wmi 模块. wmi 模块下载地址:https://sourceforge.net/projects/pywin32/files/pywin32/Build%20221/ 请对照自己python实际运行环境下载模块 import wmi def sys_version(ipaddress, user, password): conn = wmi.WMI(compu

今天早上去一公司合作伙伴那里,协助处理他们某客户的数据库性能问题,那个库是Oracle 10.2.0.1的,前台业务系统是政府某机构查询系统,碰到的问题是首页展示很慢,与之相关的SQL语句查询结果须要跑59s多.而其它页面相关模块的查询都仅仅须要几秒就能够出结果了. 碰到数据库性能问题通常从两个方面着手调整: 1. 内存參数调整 2. SQL语句优化 因此.首先就查看了该库的SGA參数,发现仅仅分配了1.2G.而数据库server的物理内存为8G,显然这个值太小了.拉了一份AWR报告,显示sha

在Windows 7 SP1 电脑上执行Cake的的例子 http://cakebuild.net/docs/tutorials/getting-started ,运行./Build.ps1 报下面的错误 PS D:\Workshop\GitHub\cakebuildexample> ./build.ps1 -Target Default Preparing to run build script... Join-Path : 无法将参数绑定到参数"Path",因为该参数是空值.

1.如果要通过ssh的方式来连接windows的话,首先需要在windows上安装freesshd来配置启动.配置ssh(win10上自带了openssh可以进行安装使用,但我机器装不上) 1.1.下载链接 http://www.freesshd.com/?ctt=download 下载时选择 freeSSHd.exe, 双击安装即可 1.2.运行freesshd,并进行配置 创建用户 Users SSH:设置IP,端口号 Authentication:认证方式 Server status:启动

近期遇到一种情况,在windows下.用vs2008编译程序,在本机(XP系统)能够执行,但放在别的系统上执行不了.这样的情况是因为执行库在别的系统上没有,或许能够安装执行库能解决问题.可是,这样似乎有些不是非常方便,你总不能在全部的电脑上都安装吧. 经过不断尝试发现跟编译选项有关系,首先要选择用MT(release版).然后还要选择全程无优化. 同一时候这个project连接到的库文件也须要用这样的方式. 用MT方式编译,就不会受依赖库的限制,这样就能够在不论什么电脑上执行了.

之前在Windows下写好了一个Python脚本,运行没问题,今天在Linux下,脚本开头的注释行已经指明了解释器的路径,也用chmod给了执行权限,但就是不能直接运行脚本. 1 问题1: 报错:: No such file or directory #!/usr/bin/env python chmod 777 test.py   解决办法: 用vim打开该sh文件,输入: :set ff  回车,显示fileformat=dos,重新设置下文件格式: :set ff=unix  保存退出  

1.在Linux上放selenium-server-standalone-2.53.0.jar,在jar包目录下执行命令java -jar selenium-server-standalone-2.53.0.jar -role hub,启动hub,提示Nodes should register to http://192.168.8.184:4444/grid/register/,Selenium Grid hub is up and running 浏览器打开http://192.168.8.

Jenkins 在 Windows agent 上执行shell 命令,听起来很有意思,以下方法可以在 Jenkins 中执行一些简单的 shell 脚本,如果是复杂脚本就交给 Linux agent 去做吧. 1. 安装工具(二选一) - Git bash - Cygwin 由于我用Git, 所以我安装的是Git for Windows. https://git-scm.com/download/win 2. 加入环境变量PATH 把 Git bash 命令的路径加入环境变量, 例如:“C:\

Celery定时任务 配置 启用Celery的定时任务需要设置CELERYBEAT_SCHEDULE .  Celery的定时任务都由celery beat来进行调度.celery beat默认按照settings.py之中的时区时间来调度定时任务. 创建定时任务 一种创建定时任务的方式是配置CELERYBEAT_SCHEDULE: #每30秒调用task.add from datetime import timedelta CELERYBEAT_SCHEDULE = { 'add-every-

Celery定时任务 requirements celery==3.1.25 异步任务 django-celery==3.2.2 定时任务管理包 redis==2.10.6 django-redis-cache==1.7.1 方便配置Redis缓存 配置 1.工程主APP下的__init__.py文件里添加: from .celery import app as celery_app __all__ = ['celery_app'] 2.工程主APP新建个celery.py文件: from __

一.Celery 介绍 Celery 是一个强大的分布式任务队列,它可以让任务的执行完全脱离主程序,甚至可以被分配到其他主机上运行.我们通常使用它来实现异步任务( async task )和定时任务( crontab ). 异步任务比如是发送邮件.或者文件上传, 图像处理等等一些比较耗时的操作 ,定时任务是需要在特定时间执行的任务.它的架构组成如下图: [以上转自]作者:Shyllin 来源:CSDN 原文:https://blog.csdn.net/Shyllin/article/detail

在windows上安装Elasticsearch Elasticsearch可以使用.zip软件包安装在Windows上. elasticsearch-service.bat命令,它将设置Elasticsearch作为服务运行. Elasticsearch的最新稳定版在Download Elasticsearch下载,其他的版本在Past Releases page下载. NOTE: Elasticsearch需要java8或者更高的java版本. 可以使用official Oracle dis

rabbitMQ是一个在AMQP协议标准基础上完整的,可服用的企业消息系统.他遵循Mozilla Public License开源协议.采用 Erlang 实现的工业级的消息队列(MQ)服务器. RabbitMQ的官方站:http://www.rabbitmq.com/        AMQP(高级消息队列协议) 是一个异步消息传递所使用的应用层协议规范,作为线路层协议,而不是API(例如JMS),AMQP 客户端能够无视消息的来源任意发送和接受信息.AMQP的原始用途只是为金融界提供一个可以彼