我试图想出一种算法来解决我遇到的这个问题。这不是硬件问题，而是我正在做的一个副项目。有一个表A它有大约(顺序)10^5行，并且每天以10^2的顺序添加新的。表B大约有10^6行，每天增加10^3行。从A到B存在一对多关系(A中的某些行有许多B行)。我想知道如何对此类数据进行连续聚合。我想要一个每约10分钟运行一次的工作，并执行以下操作:对于A中的每一行，找到B中与它相关的每一行，这些行是在最后一天、一周和一个月中创建的(然后按计数排序)并保存它们在不同的数据库中或缓存它们。如果这令人困惑，这里有一个实际的例子:假设表A有亚马逊产品，表B有产品评论。我们希望显示过去4小时、天、周等内评论
我正在尝试以一种非常简单的方式学习luigi的工作原理。作为一个新手，我想出了这段代码importluigiclassclass1(luigi.Task):defrequires(self):returnclass2()defoutput(self):returnluigi.LocalTarget('class1.txt')defrun(self):print'INclassA'classclass2(luigi.Task):defrequires(self):return[]defoutput(self):returnluigi.LocalTarget('class2.txt')if
我是luigi的新手，在为我们的ML工作设计管道时遇到了它。虽然它不适合我的特定用例，但它有很多额外的功能，我决定让它适合。基本上我正在寻找的是一种能够持久化自定义构建管道并因此使其结果可重复且更易于部署的方法，在阅读了大部分在线教程后我尝试使用现有的luigi.cfg配置实现我的序列化和命令行机制，它可能已经满足了任务的参数，但它没有提供序列化我的管道的DAG连接的方法，所以我决定有一个WrapperTask，它收到一个jsonconfigfile，然后将创建所有任务实例并连接所有luigi任务的输入输出channel(完成所有管道)。特此附上一个小测试程序供大家审阅:importr
我使用Spotify'sLuigi在Python3.6中编写我的第一个项目在管道中安排一些自然语言处理任务。我注意到Task类的output()函数总是返回某种Target对象，它只是某处的某个文件，无论是本地还是远程。因为我的任务会产生更复杂的数据结构，如解析树，所以将它们作为字符串写入文件并在之后再次读取它们对我来说非常尴尬。因此我想问一下是否有可能在管道中的任务之间传递Python对象？ 最佳答案 简短的回答:没有。Luigi参数仅限于日期/日期时间对象、字符串、整数和float。参见docsforreference.这意味着
据我所知，luigi.Target可以存在，也可以不存在。因此，如果luigi.Target存在，则不会重新计算。我正在寻找一种方法来强制重新计算任务，如果它的一个依赖项被修改，或者如果其中一个任务的代码发生变化。 最佳答案 实现目标的一种方法是覆盖complete(...)方法。Thedocumentationforcompleteisstraightforward.只需实现一个函数来检查您的约束，如果您想重新计算任务，则返回False。例如，要在更新依赖项时强制重新计算，您可以这样做:defcomplete(self):"""F
我们正在尝试运行一个分布在dockerswarm集群上的简单管道。luigi工作人员被部署为复制的docker服务。他们成功启动，在向luigi-server请求工作几秒钟后，他们开始死亡，因为没有分配工作给他们，所有任务最终都分配给了一个worker。我们必须在worker的luigi.cfg中设置keep_alive=True以强制他们不要死，但在管道完成后保留worker似乎是个坏主意。有没有办法控制工作分配？我们的测试管道:classRunAllTasks(luigi.Task):tasks=luigi.IntParameter()sleep_time=luigi.IntPar
我们正在尝试运行一个分布在dockerswarm集群上的简单管道。luigi工作人员被部署为复制的docker服务。他们成功启动，在向luigi-server请求工作几秒钟后，他们开始死亡，因为没有分配工作给他们，所有任务最终都分配给了一个worker。我们必须在worker的luigi.cfg中设置keep_alive=True以强制他们不要死，但在管道完成后保留worker似乎是个坏主意。有没有办法控制工作分配？我们的测试管道:classRunAllTasks(luigi.Task):tasks=luigi.IntParameter()sleep_time=luigi.IntPar
我使用django作为Web框架。我需要一个可以执行同步和异步(批处理任务)任务链的工作流引擎。我发现celery和luigi作为批处理工作流程。我的第一个问题是这两个模块之间有什么区别。Luigi允许我们重新运行失败的任务链，并且只有失败的子任务才能重新执行。celery呢:如果我们重新运行链(在修复失败的子任务代码之后)，它是否会重新运行已经成功的子任务？假设我有两个子任务。第一个创建一些文件，第二个读取这些文件。当我将这些放入celery链中时，由于第二个任务中的错误代码，整个链失败。当我在第二个任务中修复代码后重新运行链时会发生什么？第一个任务会尝试重新创建这些文件吗？
我使用django作为Web框架。我需要一个可以执行同步和异步(批处理任务)任务链的工作流引擎。我发现celery和luigi作为批处理工作流程。我的第一个问题是这两个模块之间有什么区别。Luigi允许我们重新运行失败的任务链，并且只有失败的子任务才能重新执行。celery呢:如果我们重新运行链(在修复失败的子任务代码之后)，它是否会重新运行已经成功的子任务？假设我有两个子任务。第一个创建一些文件，第二个读取这些文件。当我将这些放入celery链中时，由于第二个任务中的错误代码，整个链失败。当我在第二个任务中修复代码后重新运行链时会发生什么？第一个任务会尝试重新创建这些文件吗？
我需要使用Luigi运行Hadoopjar作业来自python。我搜索并找到了在Luigi中编写mapper和reducer的示例，但没有找到直接运行Hadoopjar的示例。我需要运行一个直接编译的Hadoopjar。我该怎么做？ 最佳答案 您需要使用luigi.contrib.hadoop_jar包(code)。特别是，您需要扩展HadoopJarJobTask.例如，像这样:fromluigi.contrib.hadoop_jarimportHadoopJarJobTaskfromluigi.contrib.hdfs.targ
