在线上部署python应用，有两个难题，一是不同的应用依赖的环境不同，比如python版本，依赖包/模块/库的版本；二是要安装的服务器太多的话从pypi下载速度慢，并且容易失败。本文介绍我在工作中是如何解决这两个问题的，向大家分享批量安装python应用的一些经验。注：以下操作的前提是保证测试环境和线上环境的操作系统相同。将python应用制作成包一个典型的python应用的目录结构如下：» tr
转载
2023-10-09 22:01:43
58阅读
1.安装pip install redis-py-cluster示例：1 from rediscluster import *
2 if __name__ == '__main__':
3 try:
4 # 构建所有的节点，Redis会使⽤CRC16算法，将键和值写到某个节点上
5 startup_nodes = [
6 {'host':
转载
2023-06-12 21:24:59
69阅读
除了自己写代码，当然可以利用Hortonworks Data Platform (HDP) 的 Ambari 等组件完成。以下python代码提供另一种实现思路： 监控每台节点JVM的指标要包括：JVM内存使用情况、 线程数、 垃圾回收时间频率和对象数量、类加载情况， cpu使用率和负载均衡、 文件描述符使用情况、 网络IO、磁盘io、 JVM运行状态。1.代码1(python: jpype +
转载
2023-10-20 09:50:30
34阅读
分布式爬虫概览何谓分布式爬虫？通俗的讲，分布式爬虫就是多台机器多个 spider 对多个 url 的同时处理问题，分布式的方式可以极大提高程序的抓取效率。构建分布式爬虫通畅需要考虑的问题（1）如何能保证多台机器同时抓取同一个URL？（2）如果某个节点挂掉，会不会影响其它节点，任务如何继续？（3）既然是分布式，如何保证架构的可伸缩性和可扩展性？不同优先级的抓取任务如何进行资源分配和调度？基于上述问题
转载
2024-08-28 22:09:55
22阅读
由于GIL的存在，python中的多线程其实并不是真正意义上的多线程，前面一篇文章Python中的多线程与多进程那些事中提到I/O密集型使用多线程并发执行提高效率、计算密集型使用多进程并行执行提高效率。针对计算密集型的任务，我们如何通过多进程提高效率？Window下的multiprocessing分布式计算基于multiprocessing、queue等模块实现简易的分布式计算框架。服务节点负责任
转载
2023-12-23 22:03:39
64阅读
# Python集群实现指南
## 简介
在现代计算领域，很多任务需要大量的计算资源和并发处理能力。为了满足这种需求，使用集群技术可以将大型计算任务分解成小的子任务，并在多个计算节点上并行执行，从而提高计算效率和处理能力。本文将介绍如何使用 Python 实现一个简单的集群系统。
## 集群实现步骤
下面是实现一个 Python 集群的步骤的一个简单示例。
| 步骤 | 描述 |
|---
原创
2023-08-26 07:59:50
100阅读
parallel python作为轻量级的python分布式框架，为用python做简单的分布式计算提供了很大的方便，而且使用也简单。
主要分为单机模式和集群模式：单机模式单机模式就是本机上进行多进程，这与multiprocess的多进程类似，甚至表现不是那么好（主要是体现在速度上面，比multiprocess还是要慢一些），其代码如下：import pp
import time
def tim
转载
2023-09-06 13:26:31
86阅读
通过前面对Paramiko模块的学习与使用，以及Python中多线程与多进程的了解，依此，就可以开发简易的主机批量管理工具了。显然批量管理主机时，程序如果能并发执行功能是最好的，因为这样可以最大程度地利用CPU的性能，因此这就需要使用Python多线程或者多进程，基于学习的需要，这里主要使用多进程来进行开发，当然，这会存在一定问题，后面会说。主要内容如下：1.主机批量管理工具功能这里的主机主要是指
转载
2023-10-14 19:05:08
52阅读
如果你使用了Python作为编程实现语言，那么做实时计算最好的架构就是Kafka+Spark streaming了。我简单说说搭建步骤并分析一下你的需求，具体的操作，你可以自己慢慢去尝试1、先建立kafka集群，kafka本身使用scala开发的，但是你主要是通过spark整合去用kafka，因此搭先建好kafka没有scala要求。为什么要先搭建一个kafka集群？因为作为数据消息队列kafka
转载
2024-02-05 07:31:19
25阅读
本地项目：django_v1step1.xshell进行远程安装python中的celery包step2.xshell中远程建好将要上传本地文件要到的文件夹更正：上面这个图不是上传django_v1本地文件哈，只是远程新建django_v1文件夹step3.PyCharm中连接测试和上传远程云服务器PyCharm中，tools–>Deployment–>ConfigurationCon
转载
2023-11-24 13:29:37
50阅读
1.配置机器1在演示中，192.168.12.107为当前ubuntu机器的ip在192.168.12.107上进入Desktop目录，创建redis目录在redis目录下创建文件7000.conf，编辑内容如下port 7000 bind 192.168.12.107 daemonize yes pidfile 7000.pid cluster-enabled yes cluster-confi
转载
2024-07-19 09:27:18
60阅读
1. 首先安装啊pip install redis-py-cluster2. 开始使用集群操作咯RedisConf.nodelist = [{'host':'10.2**.1**.**', 'port':'6379'}, {'host':'10.**5.*2.**2', 'port':'6379'}]
from redisclusterimport RedisCluster
# redi
转载
2023-06-25 20:43:15
117阅读
哨兵是为了高可用设计的，集群是用来分布式扩容。目的避免繁琐过程的频繁操作没利用shell,python脚本实现执行一条命令搭建redis集群方式提供两种方式搭建集群：原生方式和redis-cli命令基础命令 如果掌握可以直接跳过添加主节点有两种命令方式可以添加 第一种：任意集群中任意一个容器（新建的容器就是一个只包含自身的集群）
先执行docker exec -ti 容器ID或者容器名字 /bi
转载
2023-09-23 15:33:56
87阅读
RocketMQ集群部署 RocketMQ是一款非常优秀的消息中间件，运用的场景也是非常丰富，且在各大公司运用中也非常广泛。但是它是如何进行部署的呢，以及它的高可用是如何实现的呢。那么就由我来为大家讲解一哈RocketMQ是如何进行部署的。本篇文章中没有对mq中各个角色进行讲解，本文也默认大家对mq的各个角色已经有了一定的认识。博主在未来一周中会
转载
2023-09-08 15:04:52
162阅读
image.pngspark运行架构包括集群资源管理器(Cluster Manager)、任务控制节点(Driver)、运行作业任务的工作节点(Worker Node)。Cluster Manage其中Cluster Manage可以是Spark自带的资源管理器，也可以是YARN或Mesos等资源管理框架。所以就有以下几种部署方式：1.standalone模式：使用自带的资源管理器2.Spark
转载
2024-06-19 21:18:20
44阅读
1.spark在集群上运行应用的详细过程(1)用户通过spark-submit脚本提交应用(2)spark-submit脚本启动驱动器程序，调用用户定义的main()方法(3)驱动器程序与集群管理器通信，申请资源以启动执行器节点(4)集群管理器为驱动器程序启动执行器节点(5)驱动器进程执行用户应用中的操作。根据程序中所定义的对RDD的转化操作和行动操作，驱动器节点把工作以任务的形式发送到执行器进程
转载
2023-11-16 21:20:01
103阅读
本文实例讲述了Python集中化管理平台Ansible介绍与YAML。分享给大家供大家参考，具体如下：一 中文社区http://ansible.cn/forum.php二 点睛Ansible（http://www.ansibleworks.com/）一种集成IT系统的配置管理、应用部署、执行特定任务的开源平台，是AnsibleWorks公司名下的项目，该公司由Cobbler及Func的作者于201
转载
2024-05-21 21:56:05
35阅读
目录主从概念主从配置配置从slave查看主从关系集群在172.16.179.131机器上连接7002，加参数-c表示连接到集群 集群与python交互安装Redis的有3种方式https://github.com/andymccurdy/redis-py第一种：进⼊虚拟环境，联⽹安装包redis
pip install redis第二种：进⼊虚拟环境，联⽹安装包redis
e
转载
2023-07-11 14:54:23
79阅读
由于python的算法开发常常会用到pytorch、sklearn、tensorflow这种动不动几个G的大包和大的语料，而我们开发的模型常常需要用于大数据环境的预测，所以避免不了使用pyspark、greenplum这种集群环境去跑数据。 Spark on YARN又分为client模式和cluster
转载
2023-11-11 20:48:14
202阅读
Gossip协议 流行病协议，流言协议 分布式网络，无集中管理节点；节点间点对点传播信息。 P2P,BITCOIN,REDIS CLUSTER 等等 简单: 扩展性：网络节点可任意增加或修改 容错性：无中心节点，任意节点宕机不影响协议运行 去中心化：任意节点都能发送消息 最终一致性问题： 需要花费一定时间达到最终一致性 消息冗余
转载
2024-01-17 11:09:37
26阅读
