Apache Airflow 是一个由开源社区维护的,专职于调度和监控工作流的 Apache 项目,于2014年10月由 Airbnb 开源,2019年1月从 Apache 基金会毕业,成为新的 Apache 顶级项目。
这是第一次进行深度学习模型的 web 应用部署,在整个过程中,进一步折射出以前知识面之窄,在不断的入坑、解坑中实现一版。
Siege是linux下的一个web系统的压力测试工具,支持多链接,支持get和post请求,可以对web系统进行多并发下持续请求的压力测试。今天我们就使用Siege来对Django进行一次压力测试,看看单台Django服务到底能抗住多少的并发数。
有关深度学习或机器学习方面的文章层出不穷,涵盖了数据收集,数据整理,网络/算法选择,训练,验证和评估等主题。
介绍了如何安装、配置、及使用,本文介绍如何如何部署一个健壮的 apache-airflow 调度系统 - 集群部署。
既然秃头填坑, 那就该让这变得更加有价值, 有必要总结出来, 减少其他同事踩坑的可能。
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);、
我们给Web server的一般标签是:用于执行任务的软件,nginx和Apache是两个常用的web server,这两个开源项目目前在市场上处于领先地位,它们使用不同的技术方法,都实现了我们在上一节中讨论的所有特性(以及更多特性)。
在本文中,我们将讨论三个主要内容:Python,Web服务器,最重要的是两者之间的比较。
来源:https://www.biaodianfu.com/python-schedule.html
Apache Airflow是一个编排平台,用于以编程方式编写、安排和执行工作流。OpenTelemetry开放遥测用于生成、收集和导出遥测数据(指标、日志和跟踪),以帮助您分析软件的性能和行为。这两个开源项目看起来很自然,随着 Airflow 2.7 的推出,用户现在可以开始在 Airflow 中利用 OpenTelemetry Metrics!
Airflow中最重要的还是各种Operator,其允许生成特定类型的任务,这个任务在实例化时称为DAG中的任务节点,所有的Operator均派生自BaseOparator,并且继承了许多属性和方法。关于BaseOperator的参数可以参照:
https://www.biaodianfu.com/python-schedule.html
数据库用户名与密码均为root,airflow使用的数据库为airflow.使用如下命令创建对应的数据库:
本文翻译自 Moving from Flask to FastAPI, 作者:Amal Shaji
flask 自带的web服务器可用于开发环境运行调试,不适合部署在生产环境,无法满足线上的性能要求。当使用app.run(host = '0.0.0.0',port=6000)启动时,flask框架会有一段 WARNING: This is a development server. Do not use it in a production deployment. Use a production WSGI server instead.
在上一篇文章《Django容器(上): 自定义基础镜像》我们已经封装好了Django项目的基础镜像,接下来需要在基础镜像之上做些收尾工作,主要以下几点:
Airflow能做什么 Airflow是一个工作流分配管理系统,通过有向非循环图的方式管理任务流程,设置任务依赖关系和时间调度。 Airflow独立于我们要运行的任务,只需要把任务的名字和运行方式提供给Airflow作为一个task就可以。 安装和使用 最简单安装 在Linux终端运行如下命令 (需要已安装好python2.x和pip): pip install airflow pip install "airflow[crypto, password]" 安装成功之后,执行下面三步,就可以使用了。默认是使
一. 什么是高可用性 服务端,顾名思义就是为用户提供服务的。 停工时间,就是不能向用户提供服务的时间。 高可用,就是系统具有高度可用性,尽量减少停工时间。 停工的原因一般有: 服务器故障。例如服务器宕机,服务器网络出现问题,机房或者机架出现问题等。 访问量急剧上升,导致服务器压力过大。导致访问量急剧上升的原因有: 时间和访问量都可以预见的,例如秒杀活动,售票系统。 时间和访问量都不可以预见的,例如特发性新闻(马航失联的事件) 停工的原因,可以理解为灾难,所以系统的高可用性就是容灾,即应对灾难的能力,系
正如我多次讨论过的,Web框架的作用是将HTTP请求转换为函数调用,将函数返回值转换为HTTP响应。框架的真正本质是一个层,它通过HTTP和相关协议将工作的业务逻辑连接到Web。该框架负责我们的会话管理,并将URL映射到函数,使我们能够专注于应用逻辑。
最近在公司闲着没事研究了几天,终于搞定了SSE从理论到实际应用,中间还是有一些坑的。 1.SSE简介 SSE(Server-sent events)翻译过来为:服务器发送事件。是基于http协议,和WebSocket的全双工通道(web端和服务端相互通信)相比,SSE只是单通道(服务端主动推送数据到web端),但正是由于此特性,在不需要客户端频繁发送消息给服务端,客户端却需要实时或频繁显示服务端数据的业务场景中可以使用。如:新邮件提示,在浏览网页时提示有新信息或新博客,监控系统实时显示数据。。。 在web端
编写异步视图(async views)使你能够毫不费力地加速你的应用程序。随着Django 3.1最终支持异步视图,异步中间件和测试,现在是学习使用它的好时机。这篇文章探讨了如何开始使用Django 3.1提供的新异步视图。
在本指南中,我们将使用CentOS 7上的Flask微框架设置一个简单的Python应用程序。本文的大部分内容将是关于如何设置Gunicorn应用程序服务器以启动应用程序和Nginx作为前端结束反向代理。
当我们执行下面的hello.py时,使用的flask自带的服务器,完成了web服务的启动。在生产环境中,flask自带的服务器,无法满足性能要求,我们这里采用Gunicorn做wsgi容器,来部署flask程序。Gunicorn(绿色独角兽)是一个Python WSGI的HTTP服务器。从Ruby的独角兽(Unicorn )项目移植。该Gunicorn服务器与各种Web框架兼容,实现非常简单,轻量级的资源消耗。Gunicorn直接用命令启动,不需要编写配置文件,相对uWSGI要容易很多。
Falcon是用于构建Web应用程序的最小Python框架。它非常适合构建遵循REST架构风格的API 。它是一个低级别,高性能的框架,可以在不牺牲开发速度的情况下尽可能少地执行。
由于组织越来越依赖数据,因此数据管道(Data Pipeline)正在成为其日常运营的一个组成部分。随着时间的推移,各种业务活动中使用的数据量急剧增长,从每天兆字节到每分钟千兆字节。
Flask是一款简单而灵活的Web框架,但其灵活性同时也为开发者提供了许多高级用法和扩展,使得可以构建强大而可扩展的Web应用。本文将深入介绍一些Flask的高级用法,包括Blueprints、Middleware、信号处理以及一些优化和安全性的实践。
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。
当我们执行下面的hello.py时,使用的flask自带的服务器,完成了web服务的启动。在生产环境中,flask自带的服务器,无法满足性能要求。
前面写了一个知乎爬虫、API 和小程序一条龙第一弹,反响还不错,于是在这些天的空闲时间里,我又优化下代码,并且把服务部署到了云服务器上,开放了 API 供需要的小伙伴使用。
其实我的网站一开始的部署方式就是 gunicorn 启动 Django,就很简单的一个运行命令就行了。但是最近在搞网站的定时任务功能,也就是会使用到 celery 中间件,由于需要单独的进程启动 celery 相关的程序,所以网站需要变换部署方式。
面写了一个知乎爬虫、API 和小程序一条龙第一弹,反响还不错,于是在这些天的空闲时间里,我又优化下代码,并且把服务部署到了云服务器上,开放了 API 供需要的小伙伴使用。
flask 启动访问平常开发的时候可以用命令行flask run运行,正式部署到线上环境不会这样用。
前几天给大家分别分享了(入门篇)简析Python web框架FastAPI——一个比Flask和Tornada更高性能的API 框架和(进阶篇)Python web框架FastAPI——一个比Flask和Tornada更高性能的API 框架。今天欢迎大家来到 FastAPI 系列分享的完结篇,本文主要是对于前面文章的补充和扩展。
我们学习Flask框架,是从写单个文件,执行hello world开始的。我们在这单个文件中可以定义路由、视图函数、定义模型等等。但这显然存在一个问题:随着业务代码的增加,将所有代码都放在单个程序文件中,是非常不合适的。这不仅会让代码阅读变得困难,而且会给后期维护带来麻烦。
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flask 自带的 web 服务器稳定性较差,只能用于测试。最近做的 web 项目,每次启动,需要敲一堆参数文件,今天学习了官方文档里关于配置的说明,记录一下。
我们都知道,Web 应用的本质,也就是浏览器请求到响应的整个过程就是:首先浏览器发送一个 HTTP 请求,服务器收到请求后会根据请求作出响应,最后就是浏览器收到响应后解析响应并展示给用户。这些过程中涉及到了 TCP 连接、HTTP原始请求与响应格式等规范,而我们在编写 Python 代码时,不想去接触这些底层的东西,所以需要一个统一的接口用于专心编写业务逻辑,而这个接口就是 WSGI(Web Server Gateway Interface,Web服务器网关接口)。
新建一个项目并写一个简单的flask web 服务器app 目录~/Desktop/flask_deploy/manager.py
The more preferable approach to installing Apache-Airflow is to install it in a virtual environment. Airflow requires the latest version of PYTHON and PIP (package installer for python).
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。
在公司内部,我负责帮助研究院的小伙伴搭建机器学习web服务,研究院的小伙伴提供一个机器学习本地接口,我负责提供一个对外服务的HTTP接口。
gunicorn “绿色独角兽”是一个被广泛使用的高性能的 Python WSGI UNIX HTTP 服务器,移植自Ruby 的独角兽(Unicorn )项目,使用 pre-fork worker 模式,具有使用非常简单,轻量级的资源消耗,以及高性能等特点。Gunicorn 服务器作为 wsgi app 的容器,能够与各种 Web 框架兼容(flask,django 等),得益于 gevent 等技术,使用 Gunicorn 能够在基本不改变 wsgi app 代码的前提下,大幅度提高 wsgi app 的性能。
Dr. Elephant依赖于 YARN 的资源管理服务器和历史作业记录服务器,来获取作业详细信息和记录。YARN 作业及其分析的详细信息将存储在当前配置的后端 mysql 中。因此在运行Dr. Elephant前,必须安装好 MySQL 和 hadoop 2。从#162开始,将不再支持JAVA 6。
该指令的功能是设置与后端服务器建立连接的超时时间。应该注意超时一般不可能大于75秒。
Gunicorn“绿色独角兽”是一个被广泛使用的高性能的Python WSGI UNIX HTTP服务器,移植自Ruby的独角兽(Unicorn )项目,使用pre-fork worker模式,具有使用非常简单,轻量级的资源消耗,以及高性能等特点。 Gunicorn 服务器作为wsgi app的容器,能够与各种Web框架兼容(flask,django等),得益于gevent等技术,使用Gunicorn能够在基本不改变wsgi app代码的前提下,大幅度提高wsgi app的性能。
The many functions of Airflow are determined by the perfect interaction of its components. The architecture can vary depending on the application. It is thus possible to scale flexibly from a single machine to an entire cluster. The graphic shows a multi-node architecture with several machines. Airflow 的许多功能取决于其组件的完美相互作用。体系结构可因应用程序而异。因此,可以从单台机器灵活地扩展到整个集群。该图显示了具有多台计算机的多节点体系结构。
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