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V1.0.1

Easydc

• 一个简单易用的分布式计算框架
• 把一个大任务分割为多个子任务，分派给多个运算单元执行，最后合并各个子任务运算结果

流程图

使用说明

实例实现

• 一个进程只可以启动一个运算实例
• 实例必须有一个唯一Id，可以使用uuid4生成
• 实例注册时需要传出IP ,其余参数可选

    hostname － 服务器host
    dockerName - docker 名称 
    cpu  - cpu 使用比例
    mem  - 内存大小
    weight － 子任务分派权重 

• 实例启动时需传入执行实现,执行者实现参考下文
• 代码示例参考__main__.py文件

启动实例

python -m easydc

执行者实现

• 执行者为业务代码最终实现
• 执行者需要继承TaskExecutor,实现compute和merge方法

    def compute(self,task):
        '''计算子任务
            参数：
                task － 子任务
            返回：
                子任务运算结果
        '''
    def merge(self,tasks):
        '''合并任务
            tasks － 子任务列表
        '''

• 每个执行者有唯一的id用来区分业务, 例如:id = 'edc.crackmd5'
• 强制关闭父任务，如果一个子任务计算完成，强制关闭其它子任务

    self.ali.finishPTask(self.ptaskId)   #强制关闭父任务
    self.ali.checkFinished(self.ptaskId) #检查父任务是否完成

• 更新执行进度, 进度比例需要自己实现

self.ali.updateProcess(self.subTaskId,process)

• 代码示例参考executor.md5executor.py

###分割任务

• 一个任务分割为多个子任务
• 调用分割接口实现分割功能

    taskSplit = TaskSplit()
    bizType = '业务类型' #同执行ID
    bizPtask = '父业务信息' 
    bizSubTasks = [] #子任务信息，定义任务分割规则
    taskSplit.run(bizType,bizPtask,bizSubTasks)

• 代码示例参考split.py

分割任务

    python split.py

监控任务

• 监控运算实例和任务运行情况

监控命令

python monitor.py  --tick=5

监控页面

设计文档

分布式计算框架设计方案