# 如何实现 Python 集群调度
在现代软件开发中，集群调度是一项重要的技术，尤其是在处理大量数据或大规模并行计算时。通过 Python 进行集群调度可以帮助你更高效地利用资源。本文将通过流程表和相关代码示例，教你如何实现 Python 集群调度。
## 集群调度的基本流程
在开始之前，我们先了解一下集群调度的基本流程。下面是实现 Python 集群调度的一般步骤：
| 步骤
Celery是Python开发的分布式任务调度模块。Celery本身不含消息服务，它使用第三方消息服务来传递任务。django下有个分支Django-Celery，可以结合django来实现任务的编排，计划。我既然已经选择了使用django作为用户界面，那么后台数据抓取，自动处理，要有一个分布式异步任务调度来处理。一般都选的Celery，而且方便结合django管理。官方文档中关于版本的介绍，下一
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2023-10-19 06:11:10
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目录前言准备工作准备 DolphinScheduler 启动环境安装 DolphinScheduler修改配置集群启停测试访问前言海豚调度官网：https://dolphinscheduler.apache.org/zh-cn集群部署目的是在多台机器部署 DolphinScheduler 服务，用于运行大量任务情况。集群部署(Cluster)使用的脚本和配置文件与伪集群部署中的配置一样，所以所需要
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2023-08-27 22:35:15
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引言 前面已经讲过Celery做定时任务的场景，现在分享另一个框架Apscheduler。Apscheduler的全称是Advanced Python Scheduler。它是一个轻量级的 Python 定时任务调度框架。同时，它还支持异步执行、后台执行调度任务。本人小小的建议是一般项目用APScheduler，因为不用像Celery那样再单独启动worker、beat进程，而且API也很简
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2024-06-05 16:09:16
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简介APScheduler(以下简称APS)框架可以让用户定时执行或者周期性执行Python任务。既可以添加任务也可以删除任务，还可以将任务存储在数据库中。当APS重启之后，还会继续执行之前设置的任务。APS是跨平台的，注意APS既不是守护进程也不是服务，更不是命令行程序。APS是进程内的调度器，也就是说它的实现原理是在进程内产生内置的阻塞来创建定时服务，以便在预定的时间内执行某个任务。APS支持
在Kubernetes(K8S)中使用SLURM进行集群调度是一种常见的方式，可以帮助实现资源的高效利用和作业的自动调度。在本文中，我将向你介绍如何在Kubernetes集群上使用SLURM进行作业调度。
首先，让我们了解一下整个流程。在使用SLURM进行集群调度时，通常可以分为以下几个步骤：
| 步骤 | 操作 |
| ------ | ------ |
| 1 | 在Kubernetes集
原创
2024-04-29 12:06:07
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# MYSQL集群PXC 特性在实际的部署中，MYSQL集群的部署方式有很多种，比如 主从啊 双双组合啊等等，大家可以 自行去百度，找到自己合适的集群部署模式来应对你的业务，我这里选择PXC集群模式；以下是PXC的特性：速度慢，但能保证强一致性，适用于保存价值较高的数据，比如订单、客户、支付等。数据同步是双向的，在任一节点写入数据，都会同步到其他所有节点，在任何节点上都能同时读写。采用同步复制，向
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2024-09-18 19:32:20
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一、调度约束 Kubernetes 是通过 List-Watch 的机制进行每个组件的协作，保持数据同步的，每个组件之间的设计实现了解耦。
用户是通过 kubectl 根据配置文件，向 APIServer 发送命令，在 Node 节点上面建立 Pod 和 Container。
原创
2023-02-23 19:26:57
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异步多核 异步多核，或者叫aSMP（asynchronous SMP），是由高通提出的，并应用在自家的Snapdragon S3/S4处理器中。之前也有过不少争论，比如说异步多核核心之间不能通讯，称之为“胶水双核”；或者说异步多核同时只能有一个核心接受指令，效率很低。当然呢，这些实际上都是不对的。 什么是异步多核？其重点在于频率异步，可以将它称为异步频率架
【XXL开源社区】已经发布一系列开源软件产品，涉及分布式、基础中间件、效率工具等多个领域。包含项目有：任务调度、配置中心、通讯框架(+注册中心)、消息队列、SSO、API管理、爬虫……等等。1.分布式任务调度平台： XXl-JOB1.1 架构设计1.1.1 设计思想将调度行为抽象形成“调度中心”公共平台，而平台自身并不承担业务逻辑，“调度中心”负责发起调度请求。将任务抽象成分散的JobHandle
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2023-07-23 23:32:11
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Kubernetes调度程序负责确定您的Pod在集群中的部署位置。这听起来很简单，但是实际上却相当复杂！调度器的工作原理这里我们就一起来理解一下调度器是如何工作的吧。图：Kubernetes调度器是怎么工作的？每次创建Pod时，它会被添加到调度器(Scheduler)队列中。调度程序通过两个阶段逐个处理Pod：调度阶段(scheduling phase) - 我应该选择哪个节点？绑定阶段(bind
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2024-01-22 09:23:04
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本文要介绍的是 2020 年 OSDI 期刊中的论文 —— Twine: A Unified Cluster Management System for Shared Infrastructure[^1]，该论文实现的 Twine 是 Facebook 过去十年生产环境中的集群管理系统。在该系统出现之前，Facebook 的集群由为业务定制的独立资源池组成，因为这些资源池中的机器可能有独立的版本或
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2023-12-11 11:40:15
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问题背景全球主要的容器集群服务厂商的Kubernetes服务都提供了Nvidia GPU容器调度能力，但是通常都是将一个GPU卡分配给一个容器。这可以实现比较好的隔离性，确保使用GPU的应用不会被其他应用影响；对于深度学习模型训练的场景非常适合，但是如果对于模型开发和模型预测的场景就会比较浪费。 大家的诉求是能够让更多的预测服务共享同一个GPU卡上，进而提高集群中Nvidia GPU的利用
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2024-04-27 16:07:06
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一、安装前的准备 1.总体说明 (1)在master节点19.91上安装jenkins，将jenkins.war放在tomcat里 (2)在slave节点19.92上不需要安装jenkins (3)jdk maven 由于每个节点都需要，所以只在主节点安装 使用nfs挂载在其他所有的子节点，这里可能涉及到mvn的瓶颈问题2.ip分配 192.168.19.91 jenkins_master jdk
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2024-03-15 11:00:19
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我们现在有这样一个需求，就是集群中多台服务的配置是不一致的。这就导致资源分配并不是均匀的，比如我们需要有些服务节点用来运行计算密集型的服务，而有些服务节点来运行需要大量内存的服务。而在 k8s 中当然也配置了相关服务来处理上述的问题，那就是 Scheduler。Scheduler 是 kubernetes 的调度器，主要的任务是把定义的 Pod 分配到集群的节点上。听起来非常简单，但有很多要考虑的
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2022-04-07 13:38:50
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GPU集群调度架构是一种高效管理和分配计算资源的方法，特别在深度学习和机器学习领域，其需求日益增长。随着GPU的强大计算能力，如何有效调度GPU资源，最大化利用率，降低成本，成为了行业亟待解决的问题。
## 背景描述
随着人工智能和机器学习技术的迅速发展，GPU已成为深度学习训练和推理过程中的核心计算资源。然而，在多用户和多任务环境下，如何合理调度和分配这一个稀缺资源成为一项重要挑战。以下是G
1. Zookeeper概念简介Zookeeper是一个分布式协调服务；就是为用户的分布式应用程序提供协调服务，它是集群的管理者，监视着集群中各个节点的状态，根据节点提交的反馈进行下一步合理操作。具体介绍：A、zookeeper是为别的分布式程序服务的；B、zookeeper本身就是一个分布式程序（只要有半数以上节点存活，zk就能正常服务）C、zookeeper所提供的服务涵盖：主从协调、服务器节
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2024-09-10 10:26:04
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一、静态调度（只根据算法本身进行调度，而不考虑服务器节点性能）1） rr ：轮询 说明：从1开始，N结束，依次转发；默认，无状态算法（不考虑各服务器性能）2） wrr：加权轮询 说明：不同比例的请求数3） sh：源地址哈希 说明：将来自同一个源
原创
2017-02-25 15:14:01
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# Java 集群调度工具简介
在大规模的分布式系统中，如何高效地调度和管理任务是一个复杂而重要的问题。为了实现任务的高效执行和资源的最佳利用，开发人员需要使用一种可靠的集群调度工具。Java 提供了许多强大的工具和框架来解决这个问题，本文将介绍其中一种常用的 Java 集群调度工具，并提供代码示例来帮助读者理解和使用。
## 什么是集群调度工具？
集群调度工具是一种用于管理和调度分布式系统
原创
2024-01-22 09:48:36
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介绍 Borg是谷歌最主要的集群管理系统，拥有数十万台机器，运行着数以万计的作业，通过将准入控制、高效的任务打包、过度承诺和机器共享与流程级性能隔离结合起来，实现了高利用率。它支持具有运行时特性的高可用性应用程序，这些运行时特性可以最小化故障恢复时间，并且调度策略可以降低相关故障的概率。Borg通过提供声明性作业规范语言、名称服务集成、实时作业监控以及分析和模拟系统行为的工具，简化了用户的使用。
