分布式编程的难点在于:
1.服务器之间的通信,主节点如何了解从节点的执行进度,并在从节点之间进行负载均衡和任务调度;
2.如何让多个服务器上的进程访问同一资源的不同部分进行执行
第一部分涉及到网络编程的底层细节
第二个问题让我联想到hdfs的一些功能。
首先分布式进程还是解决的是单机单进程无法处理的大数据量大计算量的问题,希望能加通过一份代码(最多主+从两份)来并行执行一个大任务。
这就面临两个问题,首先将程序分布到多台服务器,其次将输入数据分配给多台服务器。
第一个问题相对比较简单,毕竟程序一般不会太长,即便是超级jar包的spark程序,也不过百兆。
但数据里不同,如今企业级别的数据动辄GB、TB,如果在分布式程序执行之前首先要进行大容量数据的转移,显然是不可取的。
这时候我们就需要一个中央共享数据源,所有服务器都可以对这个数据源进行并行存取(块block),这就已经非常接近hdfs的功能。
因为在hdfs中,集群中的多台服务器共享同一个hdfs,每台机器访问hdfs就像访问本地数据一样(还是稍微慢一点);
计算任务执行完之后,每台服务器还可以将自己的计算结果写回hdfs,每台服务器的结果被存储成了结果目录中的小文件。
# task_master.py import random, time, queue from multiprocessing.managers import BaseManager # 发送任务的队列: task_queue = queue.Queue() # 接收结果的队列: result_queue = queue.Queue() # 从BaseManager继承的QueueManager: class QueueManager(BaseManager): pass # 把两个Queue都注册到网络上, callable参数关联了Queue对象: QueueManager.register('get_task_queue', callable=lambda: task_queue) QueueManager.register('get_result_queue', callable=lambda: result_queue) # 绑定端口5000, 设置验证码'abc': manager = QueueManager(address=('', 5000), authkey=b'abc') # 启动Queue: manager.start() # 获得通过网络访问的Queue对象: task = manager.get_task_queue() result = manager.get_result_queue() # 放几个任务进去: for i in range(10): n = random.randint(0, 10000) print('Put task %d...' % n) task.put(n) # 从result队列读取结果: print('Try get results...') for i in range(10): r = result.get(timeout=10) print('Result: %s' % r) # 关闭: manager.shutdown() print('master exit.')
# task_worker.py import time, sys, queue from multiprocessing.managers import BaseManager # 创建类似的QueueManager: class QueueManager(BaseManager): pass # 由于这个QueueManager只从网络上获取Queue,所以注册时只提供名字: QueueManager.register('get_task_queue') QueueManager.register('get_result_queue') # 连接到服务器,也就是运行task_master.py的机器: server_addr = '127.0.0.1' print('Connect to server %s...' % server_addr) # 端口和验证码注意保持与task_master.py设置的完全一致: m = QueueManager(address=(server_addr, 5000), authkey=b'abc') # 从网络连接: m.connect() # 获取Queue的对象: task = m.get_task_queue() result = m.get_result_queue() # 从task队列取任务,并把结果写入result队列: for i in range(10): try: n = task.get(timeout=1) print('run task %d * %d...' % (n, n)) r = '%d * %d = %d' % (n, n, n*n) time.sleep(1) result.put(r) except Queue.Empty: print('task queue is empty.') # 处理结束: print('worker exit.')
以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持。
python,分布式,编程
《魔兽世界》大逃杀!60人新游玩模式《强袭风暴》3月21日上线
暴雪近日发布了《魔兽世界》10.2.6 更新内容,新游玩模式《强袭风暴》即将于3月21 日在亚服上线,届时玩家将前往阿拉希高地展开一场 60 人大逃杀对战。
艾泽拉斯的冒险者已经征服了艾泽拉斯的大地及遥远的彼岸。他们在对抗世界上最致命的敌人时展现出过人的手腕,并且成功阻止终结宇宙等级的威胁。当他们在为即将于《魔兽世界》资料片《地心之战》中来袭的萨拉塔斯势力做战斗准备时,他们还需要在熟悉的阿拉希高地面对一个全新的敌人──那就是彼此。在《巨龙崛起》10.2.6 更新的《强袭风暴》中,玩家将会进入一个全新的海盗主题大逃杀式限时活动,其中包含极高的风险和史诗级的奖励。
《强袭风暴》不是普通的战场,作为一个独立于主游戏之外的活动,玩家可以用大逃杀的风格来体验《魔兽世界》,不分职业、不分装备(除了你在赛局中捡到的),光是技巧和战略的强弱之分就能决定出谁才是能坚持到最后的赢家。本次活动将会开放单人和双人模式,玩家在加入海盗主题的预赛大厅区域前,可以从强袭风暴角色画面新增好友。游玩游戏将可以累计名望轨迹,《巨龙崛起》和《魔兽世界:巫妖王之怒 经典版》的玩家都可以获得奖励。
更新日志
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- 沈雁.1986-四季(2012梦田复刻版)【白云唱片】【WAV+CUE】
- 纪钧瀚《胎教古典音乐 钢琴与大提琴的沉浸时光》[FLAC/分轨][257.88MB]
- 《国语老歌 怀旧篇 3CD》[WAV/分轨][1.6GB]