distributed-computing

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    我想在我的代码中增量构建Celery任务的group,因为我将根据循环中的逻辑创建任务。 例如: my_group = group() for item in items: if item.is_special(): # This doesn't work... my_group.add(special_processing.s(item.id)) e

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    背景 我在这里下面这个教程,使一些第一步朝着建立一个分布式环境:http://docs.spring.io/spring-cloud-dataflow-server-kubernetes/docs/current-SNAPSHOT/reference/htmlsingle/#_getting_started 我试图做到的,是一个分布式作业队列运行旧的外壳和C++应用。作业应根据其负载分布到多个服务

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    我想运行一个机器上的多个工人守护进程。根据damienfrancois's回答what is the minimum number of computers for a slurm cluster它可以完成。问题是目前我能够在一台机器上只执行一个工作守护进程。例如 当我运行 sudo slurmd -N linux1 -cDvv sudo slurmd -N linux2 -cDvv lin

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    在Linux程序编程接口Kerrisk 在讨论中,到目前为止,我们已经讨论了使用管 通信之间的父和子进程。但是, 管道可以用于之间的任何两个(或多个)相关的 进程之间的通信,只要该管道是由一个共同的祖先在 之前创建的一系列fork()调用导致进程的存在。 在分布式系统中, 做亲子进程或分布式系统在不同机器上运行的进程之间存在“关联”过程的关系? 是否存在管道作为在分布式系统中的不同机器上运行的进程

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    同步和竞态条件概念仅适用于共享内存模型吗? 在分布式内存模型,当开始处理比共享内存其他的方式进行沟通,做同步和竞争条件仍然适用? 谢谢。

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    看起来像akka.cluster.split-brain-resolver是付费功能。 (我从this line in the docs获得了这样的印象): 这是Typesafe Reactive Platform的一项功能,它专为Typesafe Project Success Subscription客户提供。 这是否意味着我将不得不付出处理导致脑裂的网络分区的策略,还是有办法处理可用的开放源

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    我正在通过示例here来学习MNIST上的分布式TF。我改变了集群配置到: parameter_servers = ["1.2.3.4:2222"] workers = [ "1.2.3.4:2222", "5.6.7.8:2222"] 1.2.3.4和5.6.7.8只是我的两个节点的表示。它们不是真正的IP地址。整个脚本名为example.py 在1.2.3.4,我跑:python exa

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    我发现Erlang的“分配协议”,概述这里节点之间的握手过程:http://erlang.org/doc/apps/erts/erl_dist_protocol.html 我在写我自己的玩具平台,我想,使其与其他人如果可能的话兼容。是否有一个广泛实施的通用协议,或者大多数平台是否采用了Erlang的方法,并迫使您实施其特定的协议?

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    卡夫卡0.10.0.1增加了使用一种称为kafka-streams-application-reset.sh 汇合脚本重置卡夫卡流应用程序的能力,对这个脚本here一些好的文档。 不幸的是,在本地运行脚本导致错误: $ bin/kafka-streams-application-reset --application-id my-streams-app \ --inpu

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    我有一个场景: 说我有一个分布式系统,其任务是接受一项任务,这项任务应用业务逻辑和结果扔一些其他服务的工人。 所以说可以有3种类型的请求,即;工作人员能够区分请求并在这些请求上应用相应的业务逻辑。在这种情况下工作人员有状态还是无状态? 我的观察,工人是无国籍工人不保存有关任务的任何信息,它并不关心被应用到任务较早什么操作,既不它关心会发生什么给它的未来。所以基本上没有国家分享问题。工作人员只关心用