简介

Cloudera Data Science Workbench为从单个交互式会话中启动多个称为workers的引擎实例提供了基本支持。任何R或Python会话均可用于生成workers。这些工作程序可以配置为在启动时运行脚本（例如Python文件）或命令中。

可以使用 launch_workers函数。以及另外两个函数是list_workers 和 list_workers。来自所有工作程序的输出将显示在启动它们的会话的控制台中。会话退出时，这些workers将终止。

Python示例

Python分布式运算基本语法

import cdsw
workers=cdsw.launch_workers(n=2,cpu=0.2,memory=0.5,code="print('Hello from a CDSW Woker')")

• n（int） -要启动的引擎数。
• cpu（float） -要分配给引擎的CPU内核数。
• 内存（float） -分配给引擎的内存的千兆字节数。
• nvidia_gpu（int，optional） -要分配给引擎的GPU数量。
• kernel（str，optional） -内核。可以是r、 python2、 python3或scala。
• script（str，optional） -工作者启动后应立即执行的Python源文件的名称。
• code（str，optional） -引擎在启动后应立即执行的Python代码。如果指定了脚本，则代码将被忽略。
• env（dict，optional） -在引擎中设置的环境变量。

list_workers

cdsw.list_workers()

stop_worker

cdsw.stop_workers()

编辑Python文件master.py；在Master引擎中，该脚本将启动三个工作程序并接受来自Workers的传入连接。

# master.py
import cdsw, socket
# Launch two CDSW workers. These are engines that will run in 
# the same project, execute a given code or script, and exit.
workers = cdsw.launch_workers(n=3, cpu=0.2, memory=0.5, script="worker.py")
# Listen on TCP port 6000
s = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_STREAM)
s.bind(("0.0.0.0", 6000))
s.listen(1)
# Accept two connections, one from each worker. Workers will
# execute worker.py.
conn, addr = s.accept()
for i in range(3):
    # Receive a message from each worker and return a response.
    data = conn.recv(20)
    if not data: break
    print("Master received:", data)
    conn.send("Hello From Server!".encode())
conn.close()

编辑worker.py文件；Workers将执行脚本中的命令，并返回给Master。

# worker.py
import os, socket
# Open a TCP connection to the master.
s = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_STREAM)
s.connect((os.environ["CDSW_MASTER_IP"], 6000))
# Send some data and receive a response.
s.send("Hello From Worker!".encode())
data = s.recv(1024)
s.close()
print("Worker received:", data)

执行master.py，可以看到执行了三次worker.py。

R语言示例

基本语法

library("cdsw")
workers <- launch.workers(n=2,cpu=0.2,memory=0.5, env="",code="print('Hello From a CDSW Workers')")

由于解析 launch.workers函数的bug,因此定义env 参数。如果未定义env 参数，env参数在内部序列化为与Cloudera Data Science Workbench不兼容的格式。此bug不会影响Python引擎。

编写master.r文件，在Master引擎中，该脚本将启动两个工作程序并接受来自Workers的传入连接。

# master.r
library("cdsw")
# Launch two CDSW workers. These are engines that will run in 
# the same project, execute a given code or script, and exit.
workers <- launch.workers(n=2, cpu=0.2, memory=0.5, env="", script="worker.r")
# Accept two connections, one from each worker. Workers will
# execute worker.r.
for(i in c(1,2)) {
    
  # Receive a message from each worker and return a response.
  con <- socketConnection(host="0.0.0.0", port = 6000, blocking=TRUE, server=TRUE, open="r+")
  data <- readLines(con, 1)
  print(paste("Server received:", data))
  writeLines("Hello from master!", con)
  close(con)
}

编写worker.r文件；Workers将执行以下命令，并返回到Master。

# worker.r
print(Sys.getenv("CDSW_MASTER_IP"))
con <- socketConnection(host=Sys.getenv("CDSW_MASTER_IP"), port = 6000, blocking=TRUE, server=FALSE, open="r+")
write_resp <- writeLines("Hello from Worker", con)
server_resp <- readLines(con, 1)
print(paste("Worker received:  ", server_resp))
close(con)

执行master.r，可以看到执行了两次worker.r

参考文档

https://docs.cloudera.com/documentation/data-science-workbench/1-6-x/topics/cdsw_parallel_computing.html