最近研究gearman时发现不少问题，关于队列持久化的问题搞了半个月还是没能解决，并且国内可以参考的资料太少，所以考虑换一种方案试试。如下贴出gearman集群的架构：
可以看到该架构存在的问题，当持久化不起作用时，只能通过多台JobServer同时运行的方式保证集群的正常运作。另外client和worker这间的数据传输需要通过JobServer，不能一步到位。这个在数据量大时不能突显优势。
本人搞R语言有些时间了，并且该语言近几年比较火，用于统计、分析、建模、可视化，效率很高。为了承接前期研究的成果，最理想的方式就是基于现有的R语言实现分布式调度和并行计算。基于对gearman框架的理解，分析了其实现机制，如图：
Gearman是基于TCP/IP协议进行连接的，并且client不知道worker的信息，通过jobserver的中介作用，完成调度。Redis是一个开源的使用ANSI C语言编写、支持网络、可基于内存亦可持久化的日志型、Key-Value数据库，并提供多种语言的API。从2010年3月15日起，Redis的开发工作由VMware主持。从2013年5月开始，Redis的开发由Pivotal赞助。使用Redis数据库既可以用来实现进行间通信，又能够对数据进行快速读写，基于保存的信息，实现client和worker信息的透明，与gearman相比有很多优势。
基于以上想法，结合Redis和R语言，对gearman的实现机制进行优化，实现了支持R语言和NOSQL数据库的并行计算框架yiyou。代码结构如下：
Watch用于查看队列信息；yiyou-server类似于jobserver，主要用于任务的分配和NOSQL数据库的管理；yiyou-stop关闭整个并行集群；yiyou-client-lib为客户端程序依赖库，可基于此定制客户端程序；yiyou-worker-lib为工作端程序依赖库，可基于此定制工作端程序；yiyou-dlib为并行计算的依赖库，可基于它，对单线程的可拆分R代码平滑移植到集群上，不需要改动之前的代码，例子如下：
可以看到，基于 yiyou框架实现的并行计算，依赖于集群的计算能力，为R语言大数据分析提供了一种可行的方案。
目前该框架尚不成熟，只提供了任务的并行分解，可基于此写出类似于MapReduce的逻辑，期待后续更多精彩内容。。。