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    【 airflow 实战系列】 基于 python 的调度和监控工作流的平台

    本文介绍了 Airflow 这款开源的 DAG 流程编排框架,从架构、原理、优点、使用场景、实现细节、扩展、ETL、数据依赖、资源依赖、任务依赖、安全、Hook、日志、任务定义、执行、调度、监控、运维、社区、文档等方面进行了详细的介绍。Airflow 旨在解决 Celery 和 Kubernetes 等工具无法解决的问题,通过实践证明了 DAG 流程编排的价值。Airflow 的架构设计巧妙,实现了分布式、高可用的 DAG 执行引擎。Airflow 使用 Python 实现,支持多种 DAG 定义格式,可与主流的分布式数据存储系统无缝集成。Airflow 还支持云原生技术,可以轻松地在 Kubernetes 上运行。通过本文的讲解,读者可以了解到 Airflow 的设计理念、架构、使用方式和实现细节,掌握如何在分布式环境下实现 DAG 流程编排。同时,本文还提供了实际案例,帮助读者更好地理解 Airflow 的使用方式。

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    《Python分布式计算》 第6章 超级计算机群使用Python (Distributed Computing with Python)典型的HPC群任务规划器使用HTCondor运行Python任务

    本章,我们学习另一种部署分布式Python应用的的方法。即使用高性能计算机(HPC)群(也叫作超级计算机),它们通常价值数百万美元(或欧元),占地庞大。 真正的HPC群往往位于大学和国家实验室,创业公司和小公司因为资金难以运作。它们都是系统巨大,有上万颗CPU、数千台机器。 经常超算中心的集群规模通常取决于电量供应。使用几兆瓦的HPC系统很常见。例如,我使用过有160000核、7000节点的机群,它的功率是4兆瓦! 想在HPC群运行Python的开发者和科学家可以在本章学到有用的东西。不使用HPC群的读者,

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