首页
/ PyMesos 使用教程

PyMesos 使用教程

2024-08-07 07:06:24作者:贡沫苏Truman

项目介绍

PyMesos 是一个纯 Python 开发的 Mesos 调度器和执行器,由国内豆瓣公司开发。它提供了一种简单的方式来与 Mesos 集群进行交互,支持调度任务和执行任务。PyMesos 的主要特点包括:

  • 纯 Python 实现,易于集成和扩展。
  • 支持 Mesos 的调度器和执行器接口。
  • 提供了丰富的 API 文档和示例代码。

项目快速启动

安装 PyMesos

首先,确保你已经安装了 Python 和 pip。然后,使用以下命令安装 PyMesos:

pip install pymesos

编写一个简单的调度器

以下是一个简单的调度器示例代码:

from pymesos import MesosSchedulerDriver, Scheduler, encode_data
import sys

class MyScheduler(Scheduler):
    def resourceOffers(self, driver, offers):
        for offer in offers:
            tasks = []
            task = {
                'task_id': {'value': 'task1'},
                'agent_id': offer['agent_id'],
                'name': 'example task',
                'resources': [
                    {'name': 'cpus', 'type': 'SCALAR', 'scalar': {'value': 1}},
                    {'name': 'mem', 'type': 'SCALAR', 'scalar': {'value': 128}}
                ],
                'command': {'value': 'echo hello'}
            }
            tasks.append(task)
            driver.launchTasks(offer['id'], tasks)

def main():
    scheduler = MyScheduler()
    framework = {
        'user': 'root',
        'name': 'MyFramework',
        'hostname': 'localhost'
    }
    driver = MesosSchedulerDriver(scheduler, framework, 'zk://localhost:2181/mesos')
    sys.exit(0 if driver.run() == driver.STOPPED else 1)

if __name__ == '__main__':
    main()

运行调度器

将上述代码保存为一个 Python 文件(例如 scheduler.py),然后在终端中运行:

python scheduler.py

应用案例和最佳实践

应用案例

PyMesos 可以用于各种需要任务调度和执行的场景,例如:

  • 数据处理和分析任务的调度。
  • 机器学习模型的训练和评估。
  • 分布式系统的任务管理。

最佳实践

  • 错误处理:在编写调度器和执行器时,确保添加适当的错误处理逻辑,以便在出现问题时能够及时响应。
  • 资源管理:合理分配和使用资源,避免资源浪费和过度分配。
  • 日志记录:记录详细的日志信息,便于问题排查和系统监控。

典型生态项目

PyMesos 可以与其他开源项目结合使用,构建更强大的分布式系统。以下是一些典型的生态项目:

  • Apache Spark:使用 PyMesos 调度 Spark 任务,实现高效的数据处理。
  • Apache Flink:结合 PyMesos 进行 Flink 任务的调度和管理。
  • Docker:通过 PyMesos 调度 Docker 容器,实现容器化应用的部署和管理。

通过结合这些生态项目,可以构建出更加强大和灵活的分布式系统,满足不同场景的需求。

登录后查看全文
热门项目推荐

项目优选

收起
docsdocs
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
139
1.91 K
kernelkernel
deepin linux kernel
C
22
6
nop-entropynop-entropy
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
8
0
ohos_react_nativeohos_react_native
React Native鸿蒙化仓库
C++
192
273
RuoYi-Vue3RuoYi-Vue3
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
923
551
openHiTLSopenHiTLS
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
421
392
openGauss-serveropenGauss-server
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
145
189
金融AI编程实战金融AI编程实战
为非计算机科班出身 (例如财经类高校金融学院) 同学量身定制,新手友好,让学生以亲身实践开源开发的方式,学会使用计算机自动化自己的科研/创新工作。案例以量化投资为主线,涉及 Bash、Python、SQL、BI、AI 等全技术栈,培养面向未来的数智化人才 (如数据工程师、数据分析师、数据科学家、数据决策者、量化投资人)。
Jupyter Notebook
74
64
Cangjie-ExamplesCangjie-Examples
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
344
1.3 K
easy-eseasy-es
Elasticsearch 国内Top1 elasticsearch搜索引擎框架es ORM框架,索引全自动智能托管,如丝般顺滑,与Mybatis-plus一致的API,屏蔽语言差异,开发者只需要会MySQL语法即可完成对Es的相关操作,零额外学习成本.底层采用RestHighLevelClient,兼具低码,易用,易拓展等特性,支持es独有的高亮,权重,分词,Geo,嵌套,父子类型等功能...
Java
36
8