开发者社区

文档建议反馈控制台

最新优惠活动

文章/答案/技术大牛

发布

向dask distributed scheduler的www界面添加自定义链接

Dask Distributed Scheduler是一个用于分布式计算的开源框架，它允许用户在集群上运行大规模的计算任务。Dask Distributed Scheduler的www界面提供了一个方便的方式来监控和管理集群的运行状态。在这个界面上，我们可以查看集群的资源使用情况、任务的执行情况以及其他相关信息。

要向Dask Distributed Scheduler的www界面添加自定义链接，可以按照以下步骤进行操作：

打开Dask Distributed Scheduler的www界面：通常情况下，Dask Distributed Scheduler会在本地的8787端口上启动一个Web服务器，可以通过在浏览器中输入"http://localhost:8787"来访问该界面。
编辑Dask Distributed Scheduler的配置文件：在Dask Distributed Scheduler的安装目录中，可以找到一个名为"distributed.yaml"的配置文件。使用文本编辑器打开该文件。
添加自定义链接：在配置文件中，可以找到一个名为"dashboard"的部分，该部分用于配置Dask Distributed Scheduler的www界面。在该部分中，可以添加一个名为"links"的子项，用于定义自定义链接。每个自定义链接都需要指定一个名称和一个URL地址。

例如，可以添加以下配置来定义一个名为"My Custom Link"的自定义链接，其URL地址为"http://example.com"：

dashboard:

 links:

   - name: My Custom Link
     url: http://example.com

可以根据需要添加多个自定义链接，只需在"links"列表中添加相应的配置项即可。

保存配置文件并重启Dask Distributed Scheduler：保存配置文件后，关闭Dask Distributed Scheduler，并重新启动它。确保配置文件的更改生效。
访问自定义链接：重新打开Dask Distributed Scheduler的www界面，在界面的导航栏或其他适当位置，应该能够看到添加的自定义链接。点击链接即可访问相应的URL地址。

总结起来，向Dask Distributed Scheduler的www界面添加自定义链接的步骤包括打开界面、编辑配置文件、添加自定义链接、保存配置文件并重启Dask Distributed Scheduler，最后在界面上访问自定义链接。通过这个功能，用户可以方便地添加自己需要的链接，以便在Dask Distributed Scheduler的界面上快速访问相关资源或信息。

腾讯云相关产品和产品介绍链接地址：

腾讯云容器服务（Tencent Kubernetes Engine）：https://cloud.tencent.com/product/tke
腾讯云云服务器（CVM）：https://cloud.tencent.com/product/cvm
腾讯云云数据库MySQL版：https://cloud.tencent.com/product/cdb_mysql
腾讯云对象存储（COS）：https://cloud.tencent.com/product/cos
腾讯云人工智能（AI）：https://cloud.tencent.com/product/ai

页面内容是否对你有帮助？

有帮助

没帮助

相关·内容

安利一个Python大数据分析神器！

对于Pandas运行速度的提升方法，之前已经介绍过很多回了，里面经常提及Dask，很多朋友没接触过可能不太了解，今天就推荐一下这个神器。

02

【Python 数据科学】Dask.array：并行计算的利器

Dask是一个用于并行计算的强大工具，它旨在处理大规模数据集，将数据拆分成小块，并使用多核或分布式系统并行计算。Dask提供了两种主要的数据结构：Dask.array和Dask.dataframe。在本文中，我们将重点介绍Dask.array，它是Dask中用于处理多维数组数据的部分。

05

python︱大规模数据存储与读取、并行计算：Dask库简述

本文介绍了利用Dask和Kaleido库进行大数据处理和分析的应用案例，包括处理40TB数据集、进行特征工程、建立机器学习模型和评估模型性能。同时，本文还介绍了如何使用Dask进行分布式计算和并行计算，以及使用Kaleido进行特征选择和降维。

07

【Rust日报】2023-07-21 reddit讨论小整理：分布式计算中的Rust

以下内容来自reddit 社区（Distributed computing in Rust, https://www.reddit.com/r/rust/comments/155hxlf/distributed_computing_in_rust/），由小编重新整理后发布，读起来也许会更流畅些，因为在整理过程中，会揉一些小遍的思考进去，感兴趣的小伙伴，可以在读完本文后，去读读原文，链接在上方。因为是边看reddit，边译边写边思考，可能行文会有些乱。见谅！

01

Apache Airflow-ETL 工作流的下一级CRON替代方案

The business world communicates, thrives and operates in the form of data. 商业世界以数据的形式进行通信、繁荣和运营。 The new life essence that connects tomorrow with today must be masterfully kept in motion. 连接明天和今天的新生命精华必须巧妙地保持运动。 This is where state-of-the-art workflow management provides a helping hand. 这就是最先进的工作流程管理提供帮助的地方。 Digital processes are executed, various systems are orchestrated and data processing is automated. 执行数字流程，协调各种系统，实现数据处理自动化。 In this article, we will show you how all this can be done comfortably with the open-source workflow management platform Apache Airflow. 在本文中，我们将向您展示如何使用开源工作流管理平台Apache Airflow轻松完成所有这些操作。 Here you will find important functionalities, components and the most important terms explained for a trouble-free start. 在这里，您将找到重要的功能、组件和最重要的术语，以实现无故障启动。

02

八个 Python 数据生态圈的前沿项目

Galvanize 最近在旧金山参加了 Dato 数据科学峰会，这次会议聚集了千余名来自业界和学术界的数据科学研究人员，他们交流并探讨关于数据科学、机器学习应用和预测模型的最新进展。以下是我导师认为数据科学家将在未来数月乃至数年里使用的八个 Python 工具。 1. SFrame and SGraph Dato 数据科学峰会中重磅消息之一是 Dato 将在 BSD 协议下开源SFrame 和 SGraph。SFrame (short for Scaleable Data Frame) 提供可以优化内存效

07

总结 | 尹立博：Python 全局解释器锁与并发 | AI 研习社第 59 期猿桌会

AI 科技评论按：作为排名靠前的最受欢迎和增长最快的编程语言之一，Python 是一种多用途、高级别、面向对象、交互式、解释型和对用户非常友好的编程语言，拥有卓越的可读性和极高的自由度。而为了能利用多核多线程的的优势，同时又要保证线程之间数据完整性和状态同步，Python 官方的、最广泛使用的解释器——CPython 往往会采取最简单的加锁的方式——全局解释器锁（GIL）。

02

八种用Python实现定时执行任务的方案，一定有你用得到的！

我们在日常工作中，常常会用到需要周期性执行的任务。一种方式是采用 Linux 系统自带的 crond 结合命令行实现；一种方式是直接使用Python；于是我把常见的Python定时任务实现方法整理了一下，希望对大家有所帮助。

03

Python王牌加速库2：深度学习下的障碍期权定价

上一期推文中，我们使用了Numba和CuPy来运行蒙特卡罗模拟来确定亚式障碍期权的价格。

03

Spark vs Dask Python生态下的计算引擎

对于 Python 环境下开发的数据科学团队，Dask 为分布式分析指出了非常明确的道路，但是事实上大家都选择了 Spark 来达成相同的目的。Dask 是一个纯 Python 框架，它允许在本地或集群上运行相同的 Pandas 或 Numpy 代码。而 Spark 即时使用了 Apache 的 pySpark 包装器，仍然带来了学习门槛，其中涉及新的 API 和执行模型。鉴于以上陈述，我们下面将对比这两个技术方案。

03

SpringBoot 线程池

进程是资源分配最小单位，线程是程序执行的最小单位。计算机在执行程序时，会为程序创建相应的进程，进行资源分配时，是以进程为单位进行相应的分配。每个进程都有相应的线程，在执行程序时，实际上是执行相应的一系列线程。

03

爬虫框架整理汇总

整理了Node.js、PHP、Go、JAVA、Ruby、Python等语言的爬虫框架。不知道读者们都用过什么爬虫框架？爬虫框架的哪些点你觉得好？哪些点觉得不好？ Node.js node-c

06

【他山之石】“最全PyTorch分布式教程”来了！

“他山之石，可以攻玉”，站在巨人的肩膀才能看得更高，走得更远。在科研的道路上，更需借助东风才能更快前行。为此，我们特别搜集整理了一些实用的代码链接，数据集，软件，编程技巧等，开辟“他山之石”专栏，助你乘风破浪，一路奋勇向前，敬请关注。

01

第七章：Trigger监听器和Job监听器

监听器（listener）是你创建的对象，主要作用是接收和处理调度器回调的事件(event)。TriggerListener接收到与触发器（Trigger）相关的事件，JobListener接收与调度任务(Job)相关的事件。

03

掌握XGBoost：分布式计算与大规模数据处理

XGBoost是一种强大的机器学习算法，但在处理大规模数据时，单节点的计算资源可能不足以满足需求。因此，分布式计算是必不可少的。本教程将介绍如何在Python中使用XGBoost进行分布式计算和大规模数据处理，包括设置分布式环境、使用分布式特征和训练大规模数据集等，并提供相应的代码示例。

01

这些常用ETL批量调度平台框架组件，你都知道几个？

一个基于Python，提供类似Cron功能，并深受Java Quartz 影响的轻量级进程内任务调度框架。

04

spring-boot-2.0.3之quartz集成，最佳实践

快过年了，大街上，爷爷在给孙子示范摔炮怎么放，嘴里还不停念叨：要像这样，用劲甩才能响。示范了一个，两个，三个... 孙子终于忍不住了，抱着爷爷的腿哭起来：爷呀，你给我剩个吧！

02

DeepSpeed大模型分布式训练

03

手把手带你科研入门系列 | PyAOS基础教程十：大数据文件

首先看一下测试nc文件，总计7个文件，每个文件大约6.7G，是CNRM-CM6-1-HR模式按照25年的时间分开存储的。

02

Python气候数据分析的简要指南+代码

By: Ali Ahmadalipour (LinkedIn, Twitter)

02

Python 实现定时任务的八种方案！

https://www.biaodianfu.com/python-schedule.html

02

Python 实现定时任务的八种方案！

https://www.biaodianfu.com/python-schedule.html

02

scrapy-redis分布式爬虫

scrapy-redis是scrapy框架基于redis数据库的组件，用于scrapy项目的分布式开发和部署。

05

【Dr.Elephant中文文档-4】开发者指南

为了在本地部署Dr.Elephant测试，你需要安装Hadoop(version 2.x)或者Spark(Yarn mode, version > 1.4.0)，以及资源管理服务和历史作业服务（可以用伪分布式）。关于伪分布式模式在 YARN 上运行 MapReduce 作业相关说明可以在这里(https://hadoop.apache.org/docs/stable/hadoop-project-dist/hadoop-common/SingleCluster.html)[1]找到。

02

Python 实现定时任务的八种方案！

来源：https://www.biaodianfu.com/python-schedule.html

07

Scrapy 爬虫完整案例—从小白到大神（银行网点信息为例）

采用selenium界面抓取信息，需要渲染界面，并且也是单线程操作，效率极低，一晚上只爬去了一个工行的数据。

03

Helm安装Prometheus Operator

使用 helm 安装 Prometheus Operator。使用 helm 安装后，会在 Kubernetes 集群中创建、配置和管理 Prometheus 集群，chart 中包含多种组件：

02

[超详细版]AWVS中文教程

Acunetix Web Vulnerability Scanner（简称AWVS）是一款知名的Web网络漏洞扫描工具，它通过网络爬虫测试你的网站安全，检测流行安全漏洞。它包含有收费和免费两种版本，AWVS官方网站是：http://www.acunetix.com/，目前最新版是V10.5版本，官方下载地址：https://www.acunetix.com/vulnerability-scanner/download/，官方免费下载的是试用14天的版本。这里我们以V10.5破解版来讲解。

06

Prometheus Operator手动部署

当今Cloud Native概念流行，对于容器、服务、节点以及集群的监控变得越来越重要。Prometheus 作为 Kubernetes 监控的事实标准，有着强大的功能和良好的生态。但是它不支持分布式，不支持数据导入、导出，不支持通过 API 修改监控目标和报警规则，所以在使用它时，通常需要写脚本和代码来简化操作。

01

Acunetix Web Vulnerability Scanner手册

目录： 0×00、什么是Acunetix Web Vulnarability Scanner ( What is AWVS?) 0×01、AWVS安装过程、主要文件介绍、界面简介、主要操作区域简介（I

01

awvs使用教程_awm20706参数

Acunetix Web Vulnerability Scanner（简称AWVS）是一款知名的Web网络漏洞扫描工具，它通过网络爬虫测试你的网站安全，检测流行安全漏洞。它包含有收费和免费两种版本，AWVS官方网站是：http://www.acunetix.com/，目前最新版是V10.5版本，官方下载地址：https://www.acunetix.com/vulnerability-scanner/download/，官方免费下载的是试用14天的版本。这里我们以V10.5激活成功教程版来讲解。

01

3分钟掌握Quartz.net分布式定时任务的姿势

细心朋友稍一分析，就知道还有问题：水平扩展后的WebApp的Quartz.net定时任务会多次触发，因为webapp实例使用的是默认的RAMJobStore, 多实例在内存中都维护了Job和Trigger的副本.

01

YARN——标签调度

hadoop2.7.2开始，yarn在容量调度器的基础上增加了标签调度功能，使用该功能的一个典型场景是：某个任务需要用到gpu资源，而gpu并非在每个节点上都有，通过对节点设置标签，可以使作业任务正确调度到含gpu资源的节点上，确保作业任务正确运行。

02

分布式定时任务调度框架选型

任何工具的使用都要结合自身的业务场景，脱落业务场景谈技术选型就是耍流氓。考虑私有云场景业务量一般，高并发场景很少遇到，同一时间也不会有超大量定时任务同时需要执行，所以考虑自研也未尝不可。目前自研最急需解决的问题并不是高并发，而是如何避免任务被重复执行；场景就变成了：

02

Airflow速用

Airflow是Apache用python编写的，用到了 flask框架及相关插件,rabbitmq,celery等（windows不兼容）；、

01

使用Wordbatch对Python分布式AI后端进行基准测试

在过去的几年里，Python已成为数据科学和人工智能的通用语言，所有使用Python作为主要界面语言的着名深度学习框架（Keras，Pytorch，MXNet）。与竞争语言相比，Python在DS和AI的几乎每个方面都可以与之竞争或超越：最新的机器学习算法及其高效实现（Scikit-Learn，LightGBM，XGBoost），数据处理和分析（Pandas，cuDF），高效的数值计算库（Numpy），PyPy，Numba），GPU计算（CuPY）和Web API编程（Flask，Celery）。

03

资源 | Pandas on Ray：仅需改动一行代码，即可让Pandas加速四倍

选自UC Berkeley Rise Lab 作者：Devin Petersohn 机器之心编译参与：Nurhachu Null、路雪本文中，来自 UC Berkeley 的 Devin Petersohn 发布文章介绍了其参与的项目 Pandas on Ray，使用这款工具，无需对代码进行太多改动即可加速 Pandas，遇到大型数据集也不怕。作者还对 Pandas on Ray、Pandas 进行了对比评估。机器之心对此文进行了编译介绍。项目链接：https://github.com/ray-pro

03

教你写Spring组件

原文地址：https://www.cnblogs.com/qnlcy/p/15905682.html

02

第三章：Job和JobDetail的更多细节

正如你在第二章：Quartz API、调度任务以及触发器看到的，org.quartz.Job很容易实现，在接口中只有一个execute方法。本节主要关注：Job的特点、Job接口的execute方法以及JobDetail。

03

终端安全系列-计划任务详解

任务计划程序服务（Task Scheduler service）是Windows操作系统中的一个核心服务，它负责管理和执行计划任务。任务计划程序服务（Task Scheduler service）在后台运行，并由 svchost.exe 进程来托管。任务计划程序服务允许用户创建、编辑和删除计划任务。用户可以通过图形用户界面（Task Scheduler GUI）、命令行工具（如schtasks）或编程接口来管理计划任务，用于在预定的时间或特定事件发生时自动执行一系列任务。

01

爬虫框架Scrapy总结笔记

由于工作需要，学习一下爬虫框架，在网上看了别人的笔记和教学视频，想总结一下便于以后复习用，然后和大家分享一下。

01

如何提速机器学习模型训练

注：本文中有一些超链接，在微信中不能打开，可以转到我的博客，地址：https://qiwsir.github.io/2021/02/16/speed-up-sklearn/，或者点击文末的“原文链接”查看。

02

Net作业调度(三) — Quartz.Net进阶

介绍前面介绍Quartz.Net的基本用法，但在实际应用中，往往有更多的特性需求，比如记录job执行的执行历史，发邮件等。阅读目录 Quartz.Net插件 TriggerListener,JobListener Cron表达式 Quartz.Net线程池总结 Quartz.Net插件 Quartz.net 自身提供了一个插件接口(ISchedulerPlugin)用来增加附加功能，看下官方定义： public interface ISchedulerPlugin {

03

推荐一些有助于理解TensorFlow机制的资料（二）

导读：本文推荐了一些对深入理解TensorFlow非常有帮助的资料。通过阅读这些资料，可以帮助你理解TensorFlow的实现机制以及一些高级技巧。本文是该系列的第二篇，后续还会持续推荐一些与Tens

04

.NET控件集ComponentOne 2018V3发布：新增图表动画及迷你图

“通过使用 ComponentOne .NET控件产品，实现了兼具 BS 架构灵活性与 CS 架构的客户体验。丰富的控件满足了项目中的各种特殊需求，使得开发的精力可以专注于业务逻辑，为团队节省了时间。” ——农业银行报表资源视窗

02

Quartz.NET 3.0 正式发布

Quartz.NET是一个强大、开源、轻量的作业调度框架，你能够用它来为执行一个作业而创建简单的或复杂的作业调度。它有很多特征，如：数据库支持，集群，插件，支持cron-like表达式等等。在2017年的最后一天Quartz.NET 3.0发布，正式支持了.NET Core 和async/await。这是一个大版本，有众多新特性和大的功能官网：http://www.quartz-scheduler.net/ 源码：https://github.com/quartznet/quartznet 示例：http

Quartz.NET 3.0 正式发布

Quartz.NET是一个强大、开源、轻量的作业调度框架，你能够用它来为执行一个作业而创建简单的或复杂的作业调度。它有很多特征，如：数据库支持，集群，插件，支持cron-like表达式等等。在2017年的最后一天Quartz.NET 3.0发布，正式支持了.NET Core 和async/await。这是一个大版本，有众多新特性和大的功能官网：http://www.quartz-scheduler.net/ 源码：https://github.com/quartznet/quartznet 示例：http

08

Scrapy爬虫框架_nodejs爬虫框架对比

Scrapy Engine(引擎)：负责Spider、ItemPipeline、Downloader、Scheduler中间的通讯、信号、数据传递等

03

TDSQL分布式数据库的安装

在linux中直接联网下载完整的TDSQL安装包即可，也可复制链接到浏览器中下载完整软件包。

02

scrapy去重与scrapy_redis去重与布隆过滤器

在开始介绍scrapy的去重之前，先想想我们是怎么对requests对去重的。requests只是下载器，本身并没有提供去重功能。所以我们需要自己去做。很典型的做法是事先定义一个去重队列，判断抓取的url是否在其中，如下：

02

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

活动名称

广告关闭