Cara melaksanakan rangka kerja pengkomputeran teragih dalam Python, serta mekanisme dan strategi untuk penjadualan tugas dan pengumpulan hasil

Tajuk: Pelaksanaan rangka kerja pengkomputeran teragih dan penjadualan tugas dan mekanisme pengumpulan hasil dalam Python

Abstrak: Pengkomputeran teragih ialah penggunaan kaedah A yang berkesan menggunakan pelbagai sumber komputer untuk mempercepatkan pemprosesan tugas. Artikel ini akan memperkenalkan cara menggunakan Python untuk melaksanakan rangka kerja pengkomputeran teragih yang ringkas, termasuk mekanisme dan strategi penjadualan tugas dan pengumpulan hasil, serta menyediakan contoh kod yang berkaitan.

Teks:

1. Gambaran keseluruhan rangka kerja pengkomputeran teragih

Pengkomputeran teragih ialah kaedah yang menggunakan berbilang komputer untuk memproses tugasan pengiraan bersama-sama untuk mencapai pengiraan tujuan. Dalam rangka kerja pengkomputeran teragih, biasanya terdapat nod Induk dan berbilang nod Pekerja. Nod Induk bertanggungjawab untuk penjadualan tugas dan pengumpulan hasil, manakala nod Pekerja bertanggungjawab untuk tugas pengkomputeran sebenar.

Dalam Python, kita boleh menggunakan pelbagai alatan dan perpustakaan untuk melaksanakan rangka kerja pengkomputeran teragih, seperti Celery, Pyro4, Dask, dll. Artikel ini akan menggunakan Celery sebagai contoh untuk memperkenalkan pelaksanaan distributed pengkomputeran.

2. Gunakan Saderi untuk melaksanakan rangka kerja pengkomputeran teragih

Saderi ialah rangka kerja penjadualan tugas teragih yang mudah dan berkuasa, yang berdasarkan perisian tengah menghantar mesej untuk pengagihan tugas dan Pengumpulan hasil . Berikut ialah contoh penggunaan Saderi untuk melaksanakan rangka kerja pengkomputeran teragih:

1. Pasang perpustakaan Saderi: #

pip install celery

#🎜Tulis🎜 kod sampel Dikira yang diedarkan:

2. # main.py
   
   from celery import Celery
   
   # 创建Celery实例
   app = Celery('distributed_computation', broker='amqp://guest@localhost//')
   
   # 定义任务
   @app.task
   def compute(num):
       return num * num
   
   # 调用任务
   result = compute.delay(5)
   print(result.get())

Mulakan nod Pekerja:

3. celery -A main:app worker --loglevel=info

Dalam contoh di atas, kami mula-mula mencipta bernama Adalah contoh Saderi distributed_computation dan menentukan URL perisian tengah pemesejan. Kami kemudiannya mentakrifkan tugas bernama compute dan menggunakan penghias @app.task untuk menukarnya menjadi tugasan yang boleh dijadualkan oleh Celery. Dalam tugasan compute, kami hanya kuasa dua parameter yang dihantar dan mengembalikannya.

distributed_computation的Celery实例，并指定了消息传递中间件的URL。然后我们定义了一个名为compute的任务，并使用@app.task装饰器将其转换为一个可被Celery调度的任务。在compute任务中，我们简单地将传入的参数平方返回。

通过compute.delay(5)可将任务分发给Worker节点进行实际计算，然后使用result.get()方法可以获取任务的计算结果。

三、任务调度与结果收集机制与策略

在分布式计算框架中，任务调度和结果收集是非常重要的。下面介绍几种常用的任务调度与结果收集的机制与策略。

1. 并行任务调度：使用Celery默认的任务调度机制，即一次性将所有任务分发给所有Worker节点进行计算。这种方式适用于任务量较少，节点数量较少的情况下。
2. 轮询任务调度：在任务量过大或节点数量较多时，可以采用轮询任务调度机制，即每个Worker节点定期向Master节点请求任务。可以使用apply_async方法以及自定义的任务调度算法来实现轮询任务调度。
3. 结果收集机制：在分布式计算中，结果的收集也是一个非常重要的环节。Celery提供了多种方式来获取任务的计算结果，如使用result.get()Melalui compute.delay(5), tugas boleh diagihkan kepada nod Pekerja untuk pengiraan sebenar, dan kemudian result.get() kaedah boleh digunakan untuk mendapatkan hasil pengiraan tugas.

3. Penjadualan tugas dan mekanisme pengumpulan hasil dan strategi

Dalam rangka kerja pengkomputeran teragih, penjadualan tugas dan pengumpulan hasil adalah sangat penting. Berikut memperkenalkan beberapa mekanisme dan strategi yang biasa digunakan untuk penjadualan tugas dan pengumpulan hasil.

#🎜🎜#Penjadualan tugas selari: Gunakan mekanisme penjadualan tugas lalai Celery, iaitu, semua tugas diagihkan kepada semua nod Pekerja untuk pengiraan pada satu masa. Kaedah ini sesuai untuk situasi di mana beban kerja adalah kecil dan bilangan nod adalah kecil. #🎜🎜##🎜🎜#Penjadualan tugas pengundian: Apabila volum tugas terlalu besar atau bilangan nod besar, mekanisme penjadualan tugas pengundian boleh digunakan, iaitu setiap nod Pekerja kerap meminta tugas daripada nod Induk. Anda boleh menggunakan kaedah apply_async dan algoritma penjadualan tugas tersuai untuk melaksanakan penjadualan tugas pengundian. #🎜🎜##🎜🎜#Mekanisme pengumpulan hasil: Dalam pengkomputeran teragih, pengumpulan hasil juga merupakan pautan yang sangat penting. Saderi menyediakan pelbagai cara untuk mendapatkan hasil pengiraan tugas, seperti menggunakan kaedah result.get() untuk menyekat dan menunggu keputusan kembali atau menggunakan fungsi panggil balik untuk mendapatkan hasilnya apabila tugasan selesai. #🎜🎜##🎜🎜##🎜🎜# 4. Ringkasan #🎜🎜##🎜🎜# Artikel ini memperkenalkan cara menggunakan Python untuk melaksanakan rangka kerja pengkomputeran teragih ringkas dan menyediakan kod sampel menggunakan perpustakaan Celery. Pada masa yang sama, mekanisme dan strategi penjadualan tugas dan pengumpulan hasil diperkenalkan, dan penyelesaian yang sepadan diberikan untuk situasi yang berbeza. Saya berharap artikel ini akan membantu pembaca dalam pembelajaran dan amalan pengkomputeran teragih mereka. #🎜🎜#

Atas ialah kandungan terperinci Cara melaksanakan rangka kerja pengkomputeran teragih dalam Python, serta mekanisme dan strategi untuk penjadualan tugas dan pengumpulan hasil. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!