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RSS订阅原创 KubeCon + CloudNativeCon 2023 大会部分LLM相关分享
KubeCon + CloudNativeCon 2023 大会部分LLM相关分享。
2023-09-28 01:03:49
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1原创 go源码系列 database/sql.go SQL 包解析
在github.com/go-sql-driver/mysql包内。打开链接,建立 tcp socket 链接。
2023-08-30 17:52:04
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原创 汇编之调试环境搭建及调试步骤详解
学习一门语言，上手上机调试是非常重要的，它会带来一个感性的认知，所以学习汇编第一件事，推荐把开发环境搞起来。： 程序中的汇编代码需要转译为处理器指令，在提交给处理器执行 ，nasm负责这个事：因为处理器指令无法像java，go语言直接跑在现有的mac，window等笔记本机器上，是直接跑在处理器上的命令，所以需要安装模拟原生处理器的软件。bochs可模拟多种处理器，包括x86和x86-64的处理器模拟器。: Bochs模拟器需要调用显示库代码来渲染输出界面。
2023-06-03 14:52:09
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原创 shell学习心得笔记系列一 文本处理三剑客
函数定义和使用：函数定义的两种语法：第一种： name() {command1commandn } 第二种： function name {command1commandn } 函数使用：调用函数直接使用函数名即可，相当于一条命令，但不显示指定参数* 函数内部直接使用参数 $1 $2 .. . $n * function $1 $2 定义第一个函数： function hello == > hello() {定义第二个函数： function print_num {i
2023-04-09 17:34:53
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原创 airflow源码精读 十三
根据配置信息，找到任务taskinstance指定的yaml模版，以及相关参数组装出pod执行的必要信息，推送到k8s环境执行运行，等待结果。思路非常的清晰，主要参考学习了这篇，是一篇付费文章，物超所值，感兴趣的可以购买，里面还有关于airflow优化的部分。带注解的airflow代码，分支：v1-9-stable。Airflow 源码解析和性能优化。airflow源码解读。
2023-03-19 23:03:51
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原创 airflow源码精读 十二
airflow链接hive ，重点在于airflow的运行机器环境和hive的连通是没有问题的，这是实际开发中非常重要的点和前提。3.理解hive，整体的思路就是连接上hive，拼接hql，通过beeline在hive内运行sql 并返回运行结果，只是把在hive上执行的hql改成了airflow的python code。1.维护hive_conn连接信息，参考conn连接配置。2.理解hiveoperator。
2023-03-19 22:43:49
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原创 airflow源码精读十一
首先做任务的依赖检查 _check_and_change_state_before_execution，任务出错，则调用handle_failure对错误进行处理——是否重试等操作.如果通过，则将任务的状态更新为running，执行任务。任务的实例的执行入口为run.
2023-03-19 22:40:43
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原创 airflow源码精读 十
SchedulerJob 重载实现自己的 _execute 逻辑——初始化类 DagFileProcessorManager，传入参数——DAG 目录、DAG 目录中的文件列表、处理 DAG 的最大线程数、处理时间间隔和处理次数等，然后将 DagFileProcessorManager 实例作为参数传入方法 _execute_helper.刷新文件夹，找到新增和废弃的文件。对于新增的文件，放入DagFileProcessorProcess进行解析，对于丢弃文件，删除数据库中记录。
2023-03-11 13:43:03
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原创 airflow源码精读 九
回填任务主要用于运行过去的任务，具体为创建多个dagrun，并创建多个taskinstance，然后将taskinstance发送到执行器，期间发送心跳，用于与外界交互，同时通过监控数据库的状态来监控整个任务的运行情况.在 _execute 方法中异步启动 task_runner，通过循环监控任务运行返回状态码和发送心跳信号。当要终止job时，可以修改数据库中任务实例的状态，也可以通修改LocalTaskJob的状态来实现。核心属性taskrunner，任务运行器在运行任务时，会打开一个新的进程。
2023-03-11 13:42:07
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原创 airflow源码精读 八
基于一种生产消费者模型，在一台服务器内，基于LocalExecutor进程的锁安全，启动多线程，LocalExecutor接受taskinstance放入self.queue队列，多个localWoker去线程安全的消费队列中的元素。前端发送一个停止任务的信号，则可以后端直接修改数据库中任务的状态，当发生心跳回调时，查询数据库中任务的状态，然后停止任务。由于有的任务需要长期执行，因此需要将任务的状态写入数据库，以方便监控；1，任务运行期通过心跳机制，检测任务的存活以及对任务进行干预。
2023-03-11 13:41:26
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原创 airflow源码精读 七
执行命令 airflow worker，所谓 Worker 其实是 Celery 的工作进程，一个 Worker 根据 concurrency 启动若干个守护进程，用于任务的并发执行。CeleryExecutor用于远程执行任务，多进程模式，可分布在不同服务器间，通过共同连通的队列(redis，mq消息队列)，实现分布式的生产者消费者模式，CeleryExecutor接到任务提交到分布式celery任务队列中，celery的woker消费指定队列的任务，执行其命令。正在执行的任务(self.runing)
2023-03-11 13:40:44
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原创 airflow源码精读 四
Airflow 是基于分布式任务队列 Celery 基础上的定时调度系统，它将不同的任务类型抽象成 Operator，并提供 API 编排各任务之间的依赖关系和配置属性，形成 DAG，从而简化任务提交和维护成本。同时 Airflow 还提供任务重跑、标记成功、查看日志等的可视化操作 UI 和更为灵活丰富的客户端命令行接口。
2023-03-11 13:39:59
233
原创 airflow源码精读 六
trigger_rule【all_success | all_failed | all_done | one_success】表示对于上游算子 的依赖；接受的cli命令通过在args根据给定命令匹配到指定的Arg(tuple数组)，在以Arg名称去subparsers匹配到相应的执行函数func。wait_for_downstream表示当且上次的dagrun的下游算子完成之后，才能触发该次算子运行。算子本身可以是一个dag图，运行时会占用一定资源，以虚拟的。算子与算子之间，不能直接通信。
2023-03-11 13:39:37
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原创 airflow源码精读 五
Scheduler 调度器调度器是整个airlfow的核心枢纽，负责发现用户定义的dag文件，并根据定时器将有向无环图转为若干个具体的dagrun，并监控任务状态。Dag 有向无环图Job有向无环图用于定义任务的任务依赖关系。任务的定义由算子operator进行，其中，BaseOperator是所有算子的父类。Dagrun 有向无环图的运行实例在调度器的作用下，每个有向无环图都会转成任务实例。不同的DagRun之间用 [dagid+ 执行时间execution date] 进行区分。
2023-03-11 13:38:51
233
97 Things Every Software Architect Should Know.mobi
2018-03-23
linux内核参数
2015-09-02
空空如也
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