我想将作业从线程提交到asyncio事件循环(就像run_in_executor但相反)。这是asyncio文档中关于concurrencyandmultithreading的内容:Toscheduleacallbackfromadifferentthread,theBaseEventLoop.call_soon_threadsafe()methodshouldbeused.Exampletoscheduleacoroutinefromadifferentthread:loop.call_soon_threadsafe(asyncio.async,coro_func())这工作正常，但
我们正在使用RQ使用我们的WSGI应用程序。我们所做的是在运行任务的不同后端服务器中有几个不同的进程，连接到(可能)几个不同的任务服务器。为了更好地配置此设置，我们在系统中使用自定义管理层，负责运行工作人员、设置任务队列等。当作业失败时，我们希望实现重试，在延迟增加后重试作业几次，最终要么完成它，要么让它失败并在我们的日志系统中记录错误条目。但是，我不确定应该如何实现。我已经创建了一个自定义工作脚本，它允许我们将错误记录到我们的数据库中，我第一次尝试重试是这样的:#Thishandlerwouldideallywaitsometime,thenrequeuethejob.defwork
我正在尝试将我用Python编写的几个MR作业从AWSEMR2.4迁移到AWSEMR5.0。到目前为止，我一直在使用boto2.4，但它不支持EMR5.0，所以我正在尝试转向boto3。早些时候，在使用boto2.4时，我使用了StreamingStep模块来指定输入位置和输出位置，以及我的mapper和reducer源文件的位置。使用这个模块，我实际上不必创建或上传任何jar来运行我的作业。但是，我无法在boto3文档中的任何地方找到该模块的等效项。如何将boto3中的流式处理步骤添加到我的MR作业中，这样我就不必上传jar文件来运行它？ 最佳答案
我正在设置我的第一个cron作业，但它不工作。我认为问题可能是相对路径问题。给定的cron作业:*/1****python2.7/home/path/to/my/script/my_script.py和my_script.py:importsqlite3db=sqlite3.connect('my_db.db')cur=db.cursor()...如何确保my_script.py在/home/path/to/my/script/中查找my_db.db(与my_script.py所在的目录相同)而不是crontab所在的目录？也欢迎提供其他故障排除建议。注意-我认为问题可能是路径问题，因
我在main.py中定义了一个MapReduce作业，它从lib.py导入lib模块。我使用HadoopStreaming将此作业提交到Hadoop集群，如下所示:hadoopjar/usr/lib/hadoop-mapreduce/hadoop-streaming.jar-fileslib.py,main.py-mapper"./main.pymap"-reducer"./main.pyreduce"-inputinput-outputoutput根据我的理解，这应该将main.py和lib.py都放入每台计算机上的分布式缓存文件夹中，从而使模块lib可用于main。但这并没有发生:
如何运行sklearnTFIDF向量化器(和COUNT向量化器)以作为并行作业运行？类似于其他sklearn模型中的n_jobs=-1参数。 最佳答案 这不是直接可行的，因为没有办法并行化/分配对这些向量化器所需的词汇表的访问。要执行并行文档矢量化，请使用HashingVectorizer反而。scikit文档提供anexample使用此矢量化器批量训练(和评估)分类器。类似的工作流程也适用于并行化，因为输入项被映射到相同的向量索引，而并行工作人员之间没有任何通信。只需分别计算部分术语文档矩阵，并在所有作业完成后将它们连接起来。
我有start.shbash脚本通过CRONJOB在ubuntu服务器上运行start.sh包含下面提到的代码行start.sh的路径是/home/ubuntu/folder1/folder2/start.sh#!/bin/bashcrawlers(){nohupscrapycrawlfirst&nohupscrapycrawl2nd&wait$!nohupscrapycrawl3rd&nohupscrapycrawl4th&wait}cd/home/ubuntu/folder1/folder2/PATH=$PATH:/usr/local/binexportPATHpythoninit
我正在创建一个作业来解析大量服务器数据，然后将其上传到Redshift数据库中。我的工作流程如下:从S3抓取日志数据使用sparkdataframes或sparksql解析数据并写回S3将数据从S3上传到Redshift。不过，我对如何自动执行此操作感到困惑，以便我的进程启动一个EMR集群，引导正确的程序进行安装，并运行我的python脚本，该脚本将包含用于解析和编写的代码。是否有人可以与我分享任何示例、教程或经验，以帮助我学习如何执行此操作？ 最佳答案 看看boto3EMR创建集群的文档。您基本上必须调用run_job_flow并
我想将RDD转换为DataFrame并想缓存RDD的结果:frompyspark.sqlimport*frompyspark.sql.typesimport*importpyspark.sql.functionsasfnschema=StructType([StructField('t',DoubleType()),StructField('value',DoubleType())])df=spark.createDataFrame(sc.parallelize([Row(t=float(i/10),value=float(i*i))foriinrange(1000)],4),#.ca
我想使用Flask-APScheduler运行一个查询Flask-SQLAlchemy模型的作业。当作业运行时，我得到RuntimeError:applicationnotregisteredondbinstanceandnoapplicationboundtocurrentcontext。如何运行查询数据库的作业。fromflask_apschedulerimportAPSchedulerscheduler=APScheduler()scheduler.init_app(app)scheduler.start()frommodelsimportUserdefmy_job():user
