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Kubeflow Pipeline - 上传一个 Pipeline

1 Overview Pipeline 提供了几个内置的 Pipline…有点绕口,但是真正使用的时候,但是默认提供的几个 Pipeline 都要基于 GCP Google 的云平台,但是我们的目的是在自己的集群部署 2 理解 Pipeline https://www.kubeflow.org/docs/pipelines/overview/pipelines-overview/ 从官网文档了解,什么是 Pipeline 然后 Pipeline 也提供了相关的工具来定义这个 Pipeline,不过都是 Python 的,当然这个对于数据科学家来说,不会是什么问题。 安装专门的 SDK Python 定义好 Pipeline SDK 构建 pipeline 的包,最后通过 UI 上传 请理解?脚本每一步的含义。 方便直接转换你写的 pipeline 文件。

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Scrapy Pipeline

在一个项目中会存在多种 Pipeline ,每个 Pipeline 都是一个 class ,其中包含了一些处理的 Item 的方法。 Item 会在这些 Pipeline 中按顺序依次传递,如果其中一个 Pipeline 丢弃了 Item ,那么后面未执行到的 Pipeline 将不会收到这个 Item 。 零、自定义 Pipeline 自定义 Pipeline 其实很简单,只需要实现指定的方法即可。 我们在编写完 Pipeline 后需要在 settings.py 文件中进行注册,将我们编写的 Pipeline 注入到 Scrapy 中。 ITEM_PIPELINS= { '自定义Pipeline 路径':'优先级' } 二、总结 本篇文章主要讲解了 Pipeline 的理论知识,虽然很短,但是这些知识是 Pipeline 的核心知识

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    pipeline groovy

    closure"} ) //由于括号是非必需的,所以 sayHello { print "hello closure" } //如果sayHello改成名字为pipeine就是,是不是很像jenkins的pipeline pipeline { print "hello closure" } 5.闭包另类用法,定义一个stage方法 //定义方法,传一个正常变量和一个闭包 def stage(String name,

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    Python:Item Pipeline

    当Item在Spider中被收集之后,它将会被传递到Item Pipeline,这些Item Pipeline组件按定义的顺序处理Item。 每个Item Pipeline都是实现了简单方法的Python类,比如决定此Item是丢弃而存储。 以下是item pipeline的一些典型应用: 验证爬取的数据(检查item包含某些字段,比如说name字段) 查重(并丢弃) 将爬取结果保存到文件或者数据库中 编写item pipeline 编写item pipeline很简单,item pipiline组件是一个独立的Python类,其中process_item()方法必须实现: import something class SomethingPipeline 组件都需要调用该方法, # 这个方法必须返回一个 Item 对象,被丢弃的item将不会被之后的pipeline组件所处理。

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    Groovy Jenkins Pipeline

    解决方案:使用“ Jenkins Pipeline”将作业定义为Groovy代码 使用插件套件“ Jenkins Pipeline”,您可以将不同的作业定义为Groovy代码。 Coffee-Service, Food-Service: Jenkinsfile def pipeline stage('Load pipeline') { // Load the pipeline from the shared repository fileLoader.withGit( 'https://url-to-pipeline-repo.git', 'master id-of-in-jenkins-stored-credentials') { // Every service is able to use pipeline.groovy pipeline = fileLoader.load('pipeline.groovy') } } pipeline.execute() Pipeline Repo: pipeline.groovy def

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    Spark的Ml pipeline

    ML pipeline提供了一组统一的高级API,它们构建在 DataFrame之上,可帮助用户创建和调整实用的机器学习pipelinePipelinePipeline将多个Transformers和Estimators连接起来以确定一个ML工作流程。 在上面,最上面一行代表一个Pipeline有三个阶段。 Unique Pipeline stages:一个Pipeline的stages应该是一个唯一的实例。 相同的myHashingTF不应该在pipeline中出现两次,因为pipeline的stages都包含唯一的IDs。

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    Tekton Pipeline 教程

    Tekton Pipeline 是一个 k8s native 的 pipeline, 任务跑在 pod 中,通过自定义 CRD 去管理任务与工作流等等,我看完 tekton 之后感觉是功能很强大,但是有点过度设计了 获取 pipeline全部信息: $ kubectl get build-pipeline NAME Pipeline Pipeline 定义要按顺序执行的任务列表,同时还通过使用该 from 字段指示是否应将任何输出用作后续任务的输入,并指示执行的顺序(使用 runAfter 和 from 字段)。 以上 Pipeline 是引用一个 Task deploy-using-kubectl: ? 要运行 Pipeline,请创建 PipelineRun 如下: ? 执行与查看 pipeline: $ kubectl apply -f < name-of-file.yaml > $ kubectl get pipelineruns tutorial-pipeline-run

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    Tekton Pipeline教程

    概览 Tekton Pipeline,是一个k8s native的pipeline, 任务跑在pod中,通过自定义CRD去管理任务与工作流等等,我看完tekton之后感觉是功能很强大,但是有点过度设计了 Pipeline Pipeline定义要按顺序执行的任务列表,同时还通过使用该from字段指示是否应将任何输出用作后续任务的输入,并指示执行的顺序(使用runAfter和from字段)。 例如: apiVersion: tekton.dev/v1alpha1 kind: Pipeline metadata: name: tutorial-pipeline spec: resources -1 spec: pipelineRef: name: tutorial-pipeline trigger: type: manual resources: - name 中的容器是共享了一个数据卷的,这样上个任务产生的文件很方便的给下个任务用,而基于集群的任务就可能得依赖git docker镜像仓库等做输入输出,有点麻烦,好的解决办法是利用k8s分布试存储给pipeline

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    Redis pipeline(12)原

    Pipeline模式:是一次性发送多个命令,最后一次取回所有的返回结果,这种模式通过减少网络的往返时间和io读写次数,大幅度提高通信性能。 什么时候Pipeline? Redis客户端与Redis服务器之间使用TCP协议进行连接,一个客户端可以通过一个socket连接发起多个请求命令。 Pipeline管道 那我们能不能像数据库的batch操作一样,把一组命令组装在一起发送给Redis服务端执行,然后一次性获得返回结果呢?这个就是Pipeline的作用。 Pipeline通过一个队列把所有的命令缓存起来,然后把多个命令在一次连接中发送给服务器。 ? 要实现Pipeline,既要服务端的支持,也要客户端的支持。 有些场景,例如批量写入数据,对于结果的实时性和成功性要求不高,就可以用Pipeline

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    switch architecture and pipeline

    pipeline 用说我对pipeline的理解,pipeline这个词理解被用烂了,如同云一样。协议是标准的,报文格式是固定的,具体怎么实现是灵活的,最终效果达到就行了。 pipeline处理acl/mirror/l2 lookup/l3 lookup很成熟,但有了tunnel就不一样了。 交换芯片pipeline分为parser stage,多层头都解析完了,再查表项转发,可能和软件实现的思维都不一样,芯片的pipeline也是不断完善的,曾经做完一个项目是trill三层卸载,就是trident vpp pipeline不断砍头,始终记住此时eth_header在哪一层,ip_header在哪里,不断前进不断砍头,也有可能在pipeline上多转几圈。 openflow pipeline几层封装,flow key的生成,flow key中加tunnel信息,recirc查找,action在积累,最后执行,如果后面的match依赖于前面action的结果

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    Redis | 管道 —— PipeLine

    在我们使用 Redis 的时候,通常是使用一条一条的命令来进行操作,比如我们可以执行一个 “set key1 value1” 这样的操作,然后再...

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    pipeline when指令

    一.简介 when指令允许pipeline根据给定的条件,决定是否执行阶段内的步骤。when指令必须至少包含一个条件。when指令除了支持branch判断条件,还支持多种判断条件。 = 'master'; } } buildingTag :如果pipeline所执行的代码被打了tag,则执行 when { buildingTag() } tag:如果pipeline所执行的代码被打了

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    pipeline input步骤

    一.简介 执行imput步骤会暂停pipeline,直到用户输入参数。这是一种特殊的参数化pipeline的方法。 我们可以利用input步骤实现以下两种场景: 1.实现简易的审批流程。 例如,pipeline暂停在部署前的阶段,由负责人点击确认后,才能部署。 2.实现手动测试阶段。 在pipeline中增加一个手动测试阶段,该阶段中只有一个input步骤,当手动测试通过后,测试人员才可以通过这个unput步骤 在Jenkinsfile中加入input步骤 steps {     input 不管是哪个选项,日志都会记录是谁操作的,对审计很友好 二.input步骤复杂用法 //变量名,用于存储input步骤的返回值 def approvalMap pipeline {     agent 这是因为定义在阶段内的变量的作用域只在这个阶段中,而input步骤的返回值需要跨阶段使用,所以需要将其定义在pipeline外。

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    pipeline是什么?

    pipeline是什么? pipeline是部署流水线(Deployment pipeline),指从软件版本控制库到用户手中这一过程的自动化表现形式。 而Jenkins 2.x终于支持pipeline as code了,可以通过代码来描述部署流水线,还是同样的功能,部分操作通过代码配置运行后,也会在界面里显示出来。 pipeline的功能由pipeline插件提供,有的jenkins会自带,若没有则需要安装。 使用代码而不是UI的意义在于: 更好的版本化:将pipeline提交到版本库中进行版本控制 更好地协作:pipeline的每次修改对所有人都是可见的。 除此之外,还可以对pipeline进行代码审查 更好的重用性:手动操作没法重用,但是代码可以重用

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    pipeline 共享库

    一.简介 当大量使用pipeline后,内置功能并不能照顾到所有需求,这时候需要扩展pipelinepipeline本质就是一个Groovy脚本。 所以,可以在pipeline中定义函数,并使用Groovy语言自带的脚本特性。 二.共享库扩展 Jenkins pipeline提供了“共享库”(Shared library)技术,可以将重复代码定义在一个独立的代码控制仓库中,其他的Jenkins pipeline加载使用它。 共享库使用 在pipeline里调用 @Library( 'global-shared-library')_ pipeline { agent any stages { 引入共享库后,我们可以直接在Jenkins pipeline中使用vars目录下的sayHello,和Jenkins pipeline的普通步骤的使用方式无异。

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    pipeline post指令

    一.介绍 post步骤包含的是在整个pipeline或阶段完成后一些附加的步骤。post步骤是可选的,所以并不包含在声明式pipeline最简结构中,但这并不代表它作用不大。 二.参数说明 参数位置: pipeline或steps部分,根据完成状态,做出判断。 以下是post部分的完整示例 注意: post步骤在阶段中,为steps后面抒写 post步骤的每个判断,都会匹配,而非第一个匹配了,其它就跳过了 三.使用实例 编写简单实例: pipeline {                         echo "post condition executed: aborted ..." } } } } } 文章编写时,添加了regression选项的判断,但执行报了以下错误,说明当前pipeline

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    jenkins pipeline语法

    一.声明式 声明式Pipeline必须包含在名为pipeline的语句块中,典型的声明式Pipeline语法如下 pipeline { agent any environment { } } stage("Test") { steps { sh 'echo Testing...' } } } } 一个合法的Pipeline 遵从下面的几个原则: 顶层语句块只能是pipeline {} 每一个语句只能写在一行,没有分隔符,例如分号“;” 结构块只能是Sections、Directive、steps或者赋值语句其中之一 所有的属性引用都被视为没有参数的方法调用 ,例如input等同于input() 二.脚本式 Scripted Pipeline对语法的要求比较宽松,顶层可以是node,也可以是stage。 典型的脚本式Pipeline语法如下: node { stage("Build") { sh 'echo Building...' } stage("Test"){

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    pipeline 步骤(上)

    一.简介 步骤是pipeline里执行的最小单位了,这里列举内置的相关步骤方便使用,省的去写很多shell,也不方便维护。 二.文件相关 删除当前目录 无参步骤,删除的是当前工作目录。 deleteDir 切换到目录 默认pipeline工作在工作空间目录下(/root/.jenkins/workspace/xx项目名),dir步骤可以让我们切换到其他目录。 a.jar') 输出状态 script {     def status=fileExists('/tmp/a.jar')     print "${status}" } 判断是否为类Unix 如果当前pipeline

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    pipeline 步骤(下)

    一下代码是安装后的写法 pipeline {     agent any     parameters {         choice(name:'CHOICES', choices:'dev\ntest Jenkins pipeline的很多步骤的参数也会使用此变道时。 Path Description /app/*.x 匹配(Matches)app路径下所有.x文件 /app/p?

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    pipeline 步骤(中)

    由于它是Pipeline插件的一个组件,所以基本不需要单独安装。 四.调用其它pipeline 在Jenkins pipeline中可以使用build步骤实现调用另一个pipeline功能。 build步骤其实也是一种触发pipeline执行的方式,它与triggers指令中的upstream方式有两个区别: 1.build步骤是由上游pipeline使用的,而upstream方式是由下游pipeline flase,则不论下游pipeline的最终构建状态是什么,上游pipeline都忽略。 默认值为true quietPeriod(可选): 整形,触发下游pipeline后,下游pipeline等待多久执行。如果不设置此参数,则等待时长由下游pipeline确定,单位为秒。

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