程序员大数据开发:分布式计算和分布式资源调度

在这个教学视频中,讲师将会介绍分布式计算的基本概念,并且展示如何使用Apache Mesos来实现一个简单的分布式资源调度系统。

以下是教学内容的概要:

  1. 分布式计算简介
  2. Apache Mesos简介
  3. 安装和配置Mesos
  4. 使用Mesos进行资源管理和任务调度
  5. 实现一个简单的Mesos Framework

这里是一个简单的Mesos Framework的代码示例:




#include <mesos.hpp>
 
using namespace mesos;
 
class MyFramework : public Scheduler {
public:
    MyFramework() {}
 
    virtual ~MyFramework() {}
 
    virtual void registered(SchedulerDriver* driver, const FrameworkID& frameworkId, const MasterInfo& masterInfo) {
        std::cout << "Registered with the master, got framework ID " << frameworkId << std::endl;
    }
 
    virtual void resourceOffers(SchedulerDriver* driver, const std::vector<Offer>& offers) {
        foreach (const Offer& offer, offers) {
            std::cout << "Received offer " << offer.id() << std::endl;
 
            // 创建一个任务来使用这个资源
            Task* task = createTask(driver, offer);
 
            std::vector<Task*> tasks;
            tasks.push_back(task);
 
            driver->launchTasks(offer.id(), tasks);
        }
    }
 
    virtual void offerRescinded(SchedulerDriver* driver, const OfferID& offerId) {
        std::cout << "Offer " << offerId << " rescinded." << std::endl;
    }
 
    // ... 其他回调函数的实现
 
private:
    Task* createTask(SchedulerDriver* driver, const Offer& offer) {
        Task* task = new Task();
        task->set_name("My Task");
        task->mutable_task_id()->set_value("1");
        task->mutable_slave_id()->CopyFrom(offer.slave_id());
 
        // 设置资源需求
        Resource* resource = task->add_resources();
        resource->set_name("cpus");
        resource->set_type(Value::SCALAR);
        resource->mutable_scalar()->set_value(1.0);
 
        // ... 设置其他资源需求
 
        // 设置命令
        CommandInfo* command = task->mutable_command();
        command->set_value("echo Hello, Mesos!");
 
        return task;
    }
};
 
int main(int argc, char** argv) {
    Mesos mesos("master@localhost:5050");
    MyFramework scheduler;
    mesos.run(&scheduler);
    return 0;
}

这段代码展示了如何注册一个简单的Framework,并且在收到资源提供时创建并启动一个任务。这是学习分布式计算和Mesos框架开发的

最后修改于:2024年08月23日 10:45

评论已关闭

推荐阅读

DDPG 模型解析,附Pytorch完整代码
2024年11月24日
DQN 模型解析,附Pytorch完整代码
2024年11月24日
AIGC实战——Transformer模型
2024年12月01日
Socket TCP 和 UDP 编程基础(Python)
2024年11月30日
python , tcp , udp
如何使用 ChatGPT 进行学术润色?你需要这些指令
2024年12月01日
AI
最新 Python 调用 OpenAi 详细教程实现问答、图像合成、图像理解、语音合成、语音识别(详细教程)
2024年11月24日
ChatGPT 和 DALL·E 2 配合生成故事绘本
2024年12月01日
omegaconf,一个超强的 Python 库!
2024年11月24日
【视觉AIGC识别】误差特征、人脸伪造检测、其他类型假图检测
2024年12月01日
[超级详细]如何在深度学习训练模型过程中使用 GPU 加速
2024年11月29日
Python 物理引擎pymunk最完整教程
2024年11月27日
MediaPipe 人体姿态与手指关键点检测教程
2024年11月27日
深入了解 Taipy:Python 打造 Web 应用的全面教程
2024年11月26日
基于Transformer的时间序列预测模型
2024年11月25日
Python在金融大数据分析中的AI应用(股价分析、量化交易)实战
2024年11月25日
AIGC Gradio系列学习教程之Components
2024年12月01日
Python3 `asyncio` — 异步 I/O,事件循环和并发工具
2024年11月30日
llama-factory SFT系列教程:大模型在自定义数据集 LoRA 训练与部署
2024年12月01日
Python 多线程和多进程用法
2024年11月24日
Python socket详解,全网最全教程
2024年11月27日