分布式队列 Celery

Celery 简介 除了redis,还可以使用另外一个神器---Celery.Celery是一个异步任务的调度工具. Celery 是 Distributed Task Queue,分布式任务队列,分布式决定了可以有多个 worker 的存在,队列表示其是异步操作,即存在一个产生任务提出需求的工头,和一群等着被分配工作的码农. 在 Python 中定义 Celery 的时候,我们要引入 Broker,中文翻译过来就是"中间人"的意思,在这里 Broker 起到一个中间人的角色.在工头提

celery基础介绍:这个图我们可以看出,celery基本结构也就是三部分1 第一部分 broker也就是中间件消息队列,作用就是用来接收应用的请求这一部分常见玩法可以是rabbitmq和redis等2 第二部分 worker 也就是工作队列 也就是celery本身的任务队列服务,一般情况下大型的生产应用我们会结合supervisor来管理这么多的worker3 第三部分 result 存储,就是把执行的结果,状态等信息进行存储,常规用法我们可以用rabbitmq redis,mysql,mon

原文链接:https://blog.csdn.net/freeking101/article/details/74707619 Celery 官网:http://www.celeryproject.org/ Celery 官方文档英文版:http://docs.celeryproject.org/en/latest/index.html Celery 官方文档中文版:http://docs.jinkan.org/docs/celery/ celery配置:http://docs.jinkan.o

一.背景 有一些时候,多个团队需要共同完成一个任务,比如,A团队将Hadoop集群计算的结果交给B团队继续计算,B完成了自己任务再交给C团队继续做.这就有点像业务系统的工作流一样,一环一环地传下 去,直到最后一部分完成.在业务系统中,我们经常会用SOA的架构来解决这种问题,每个团队在ESB(企业服务股总线)服务器上部署自己的服务,然后通过消息中间件完成调度任务.对亍分步式的多个 Hadoop集群系统的协作,同样可以用这种架构来做只要把消息中间件引擎换成支持分步式的消息中间件的引擎就行了. 本文楼

摘要:本文要通过zookeeper实现一个简单可靠的分布式队列 本文源码请在这里下载:https://github.com/appleappleapple/DistributeLearning 一.队列 Zookeeper可以处理两种类型的队列:(1)同步队列当一个队列的成员都聚齐时,这个队列才可用,否则一直等待所有成员到达.例如一个班去旅游,看是否所有人都到齐了,到齐了就发车.例如有个大任务分解为多个子任务,要所有子任务都完成了才能进入到下一流程.(2)先进先出队列按照FIFO方式进行入队和出

ZooKeeper实现分布式队列Queue 让Hadoop跑在云端系列文章,介绍了如何整合虚拟化和Hadoop,让Hadoop集群跑在VPS虚拟主机上,通过云向用户提供存储和计算的服务. 现在硬件越来越便宜,一台非品牌服务器,2颗24核CPU,配48G内存,2T的硬盘,已经降到2万块人民币以下了.这种配置如果简单地放几个web应用,显然是奢侈的浪费.就算是用来实现单节点的hadoop,对计算资源浪费也是非常高的.对于这么高性能的计算机,如何有效利用计算资源,就成为成本控制的一项重要议题了. 通过

转载自http://blog.fens.me/zookeeper-queue/ 让Hadoop跑在云端系列文章,介绍了如何整合虚拟化和Hadoop,让Hadoop集群跑在VPS虚拟主机上,通过云向用户提供存储和计算的服务. 现在硬件越来越便宜,一台非品牌服务器,2颗24核CPU,配48G内存,2T的硬盘,已经降到2万块人民币以下了.这种配置如果简单地放几个web应用,显然是奢侈的浪费.就算是用来实现单节点的hadoop,对计算资源浪费也是非常高的.对于这么高性能的计算机,如何有效利用计算资源,就

介绍 作为一种基础的抽象数据结构,队列被广泛应用在各类编程中.大数据时代对跨进程.跨机器的通讯提出了更高的要求,和以往相比,分布式队列编程的运用几乎已无处不在.但是,这种常见的基础性的事物往往容易被忽视,使用者往往会忽视两点: 使用分布式队列的时候,没有意识到它是队列. 有具体需求的时候,忘记了分布式队列的存在. 文章首先从最基础的需求出发,详细剖析分布式队列编程模型的需求来源.定义.结构以及其变化多样性.通过这一部分的讲解,作者期望能在两方面帮助读者:一方面,提供一个系统性的思考方法,使读者能

package com.ysl.zkclient.queue; import com.ysl.zkclient.ZKClient; import com.ysl.zkclient.exception.ZKNoNodeException; import com.ysl.zkclient.utils.ExceptionUtil; import org.apache.zookeeper.CreateMode; import org.slf4j.Logger; import org.slf4j.Logg