1.Celery是什么1.1 Celery 是一个由 Python 编写的简单、灵活、可靠的用来处理大量信息的分布式系统,它同时提供操作和维护分布式系统所需的工具(它本身不是一个任务队列， 它是 任务队列管理的工具， 它提供的接口可以帮助我们实现分布式任务队列)。1.2 Celery 专注于实时任务处理，支持任务调度(跟rabbitMQ可实现多种exchange。)说白了，它是一个分布式队列的管理
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2024-04-09 22:15:18
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Celery VS APScheduler:celery: celery是一个专注于实时处理和任务调度的任务队列，任务就是消息(消息队列使用rabbitmq或者redie)，消息中的有效载荷中包含要执行任务的全部数据。我们通常将celery作为一个任务队列来使用，但是celery也有定时任务的功能，但是celery无法在flask这样的系统中动态的添加定时任务，而且单独为定时任务功能而搭建cele
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2024-06-09 08:29:56
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前言Celery 是一个分布式队列的管理工具, 可以用 Celery 提供的接口快速实现并管理一个分布式的任务队列.
使用于生产环境的消息代理有 RabbitMQ 和 Redis,还可以使用数据库，本篇介绍redis使用Redis 环境搭建Redis 是一个开源的使用 ANSI C 语言编写、遵守 BSD 协议、支持网络、可基于内存、分布式、可选持久性的键值对(Key-Value)存储数据库，并提
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2024-01-13 17:14:55
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这里写目录标题一.昨日回顾二.今日内容2.1redis之列表操作2.2 redis之其他操作2.3 redis之管道2.4 django中使用redis2.4.1通用方案redis_pool.pyviews.py2.4.2django提供的方案配置文件views.py2.5.celery简介,架构2.5.1安装 一.昨日回顾1 redis:内存数据库,key-value方式存储,有5大数据类型,
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2023-09-27 11:04:56
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不知道有没有人把 Celery 和 Signal 搞混，我之前也是有点含糊，两者原理都是去触发一些任务，那么这两者有什么区别呢？Celery ：异步Signal： 同步下面使用 Celery 和 Signal 分别做一个发送短信的示例。CeleryCelery 是开一个线程异步去执行这个任务，具体耗时多久都在这个线程中去处理这些逻辑，不会影响下面的操作，比如发送短信、邮件等。 发送短信示例：cel
Celery 采用多进程或多线程的方式实现并发，它会启动多个工作进程或线程来处理任务。这些工作节点可以分布在不同的机器上异步编程（async/await）任务调度和管理：异步编程主要关注协程的执行和调度，对于任务的管理和调度能力相对较弱。通常需要开发者自己实现任务的重试、超时处理等逻辑。公司用的那些项目没有async
在这三种部署模式中，standalone 作为 spark 自带的分布式部署模式，是最简单也是最基本的 spark 应用程序部署模式，这里就不再赘述。这里就讲一下 yarn 和 mesos 的区别： (1) 就两种框架本身而言，mesos上可部署 yarn 框架。而 yarn
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2023-10-21 07:06:37
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flink architecture 1.flink可以运行在本地，也可以类似spark一样on yarn或者standalone模式（与spark standalone也很相似）2.Runtime部分是flink的核心数据处理引擎，他将我们通过api编程的程序生成任务图（JobGraph），任务图是一个并行的数据流，含有tasks来生产和消费数据。3.dataSt
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2024-01-31 02:55:54
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目前得分布式系统中，对于资源管理都采用动态资源划分来取代静态资源划分。它有如下好处：集群资源利用率高增加数据共享能力，可以多种计算框架公用一份分布式存储数据。资源管理抽象模型概念模型常见得资源主要是CPU，内存，网络资源，磁盘IO。主要概念模型有3类：资源组织模型，调度策略，任务组织模型。不同的资源管理平台主要就是这三点不同：通用架构每台节点上都会配置节点管理器，不断像资源收集器汇报本机资源使用情
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2023-09-11 20:57:55
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npm和yarn的区别简单理解“yarn是跟npm一样的东西吗？我们都知道npm和yarn默认镜像在国外，国内访问这些镜像速度会比较慢，本文就介绍了npm和yarn的基础内容。一、npm 简介npm是一个包管理器，它让 javascript 开发者分享、复用代码更方便.在程序开发中我们常常需要依赖别人提供的框架，写js 也不例外。这些可以重复的框架代码被称作包(package)或者模块(modul
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2023-12-21 06:57:02
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# 深入理解 Yarn 和 Yarn Install 的区别
在现代 JavaScript 开发中，依赖管理是至关重要的一环。而 Yarn 作为一个流行的 JavaScript 包管理工具，其功能强大且易于使用。然而，许多开发者在使用 Yarn 时，常常对 `yarn` 和 `yarn install` 之间的区别产生疑惑。本文将对此进行详尽的解析，并提供代码示例和相关图表辅助说明。
## Y
# 理解 Yarn 和 Yarn Install 的区别
在 JavaScript 开发中，Yarn 是一种流行的包管理工具。对初学者来说，了解 `yarn` 和 `yarn install` 的区别非常重要。本文将详细解释这两者的概念、使用场景，并提供一个清晰的实现流程。
## 整体流程
在使用 Yarn 进行包管理时，可以将整个流程分为几个步骤。下面是一个简单的流程图，展示了使用 Yar
Hadoop 2.0之后把对集群资源的管理从MapReduce v1的JobTracker中提取出来，在YARN中进行了实现。虽然YARN支持了多种不同的计算框架，但依旧没有很好的解决集群资源的弹性伸缩问题。本文介绍了一个新的项目- Myriad，它把YARN和Mesos两者的优势结合起来，不仅使YARN的运行使用更加灵活，而且让整个数据中心的扩容变得更简单。这是一个关于两个集群的故事。第一个是A
## Yarn 和 Yarn add 的区别
### 概述
在开始讨论 Yarn 和 Yarn add 的区别之前，我们先来了解一下它们分别是什么。Yarn 是一个用于管理 JavaScript 依赖关系的包管理工具，它是由 Facebook 开发的并且基于 npm 构建的。Yarn add 是 Yarn 提供的一个命令，用于将新的依赖添加到项目中。
### 流程概览
下面是整个过程的流程图，
原创
2023-12-12 09:53:39
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其实从本质上来说，YARN的HA跟HDFS的HA还是很相似的先来思考一下伪分布式架构下的Yarn是怎么样的。主从结构，两个进程：RM和NM。ResourceManager和NodeManager，其中ResourceManager里还有两个部分：ApplicationsManager和ResourceSchedule，前者负责监控在NM上的所有ApplicationMaster的情况，后者主要监控
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2024-09-30 23:05:29
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一、原 MapReduce 程序的流程 1. 首先用户程序 (JobClient) 提交了一个 job，job 的信息会发送到 Job Tracker 中，Job Tracker 是 Map-reduce 框架的中心，他需要与集群中的机器定时通信 (heartbeat), 需要管理哪些程序应该跑在哪些机器上，需要管
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2024-09-18 15:07:01
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目录1. MapReduce1. MapReduce概述2. 编程模型3. 案例2. YARN1. YARN简介2. YARN原理3. YARN工作机制最后 1. MapReduce1. MapReduce概述Hadoop MapReduce 是一个分布式计算框架，用于编写批处理应用程序。编写好的程序可以提交到 Hadoop 集群上用于并行处理大规模的数据。概念面向批处理的分布式计算框架一种编程
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2024-01-17 08:40:50
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首先我们先了解一下hadoop1.0版本和hadoop2.0版本的区别。在hadoop1.0中只有两个模块 hdfs 和 mapReduce hdfs负责存储 mapReduce 负责计算 在hadoop1.0中 所有计算相关的 全部放到了mapReduce上 mapReduce在运行的时候有两个进程 jobtracker 和 tasktrac
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2023-12-19 19:07:26
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【概述】在早之前的文章《YARN——任务提交启动流程》中提到了，其处理逻辑是围绕applicaiton、container、attempt实例对象的创建，各自状态机的变化来实现的。具体来说，是将处理逻辑抽象为事件与事件的处理，对事件进行异步分发以及对不同事件的回调处理，同时以有限状态机来表示事件处理后的不同状态。本文就来总结下yarn中的事件异步分发处理框架以及状态机框架的使用与实现原理。【事件异
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2024-01-21 00:30:05
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StandaLone与Yarn的任务执行情况不同在于资源分配管理者不同，独立模式下是有Master负责管理，yarn模式是ResourceManager负责调度。1、StandaLone：当集群启动后，Worker会向Master汇报资源，然后Master就会掌握Worker的集群信息。2、Yarn：当启动集群后，NodeManager会向RsourceManager汇报资源，而RM就掌握了集群的
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2023-10-26 12:20:48
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