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s82kd92l
V2EX  ›  Linux

Linux 有没有常用的执行队列和条件执行的工具呢?

  •  
  •   s82kd92l · 2023-05-12 10:29:01 +08:00 · 1895 次点击
    这是一个创建于 575 天前的主题,其中的信息可能已经有所发展或是发生改变。

    有些训练任务 A 通常要运行很久,通常要半夜才能执行完成。 而当任务完成之后,我希望能根据任务的 exit code 是否为 0 来选择执行下一个分支 B 或 C.

    在一个相对固定的流程里,A/B/C 的执行逻辑是可以用 bash 脚本轻松写出来的,但这个属于探索阶段,当 A 开始执行时,我还没想好 B/C 是什么,所以需要在 A 执行流程中再提交 B/C 为 A 结果的条件分支。

    想问下 linux 有没有这样的队列与条件执行工具:

    • 可以动态提交任务,不用写死脚本

    • 执行逻辑类似于: submit "sleep 600" as A; submit "echo success" as B if A.exitcode == 0; submit "echo fail" as C if A.exitcode != 0

    • 可以规定最多同时执行的任务数

    16 条回复    2023-05-13 12:03:35 +08:00
    iminto
        1
    iminto  
       2023-05-12 10:33:56 +08:00
    jenkins 吧,有你折腾的时间,jenkins 部署的 CI 早都上线了
    s82kd92l
        2
    s82kd92l  
    OP
       2023-05-12 10:57:09 +08:00
    @iminto java/CI 生态熟悉成本有点高, 而且公司机器只能在 webterminal 里面跑命令, 自建 http 服务在浏览器是不通的。
    iminto
        3
    iminto  
       2023-05-12 11:14:17 +08:00
    那就 python ansible 这类轻量工具上来,也没啥学习成本,比 bash 也语法规范易扩展点
    zhangsanfeng2012
        4
    zhangsanfeng2012  
       2023-05-12 11:25:59 +08:00
    #!/bin/bash

    ./first.sh
    sleep 30
    ./next.sh

    想好了就改 next.sh 脚本就行了
    s82kd92l
        5
    s82kd92l  
    OP
       2023-05-12 11:28:17 +08:00
    @iminto ansible 的 DAG 是写在脚本里固定的吧。 我想要的是随时往 DAG 里添加点边
    s82kd92l
        6
    s82kd92l  
    OP
       2023-05-12 11:31:15 +08:00
    @zhangsanfeng2012 如果没有条件分支这样是可以的,但是还是想要依赖 first.sh 的结果做选择, 另外就是这种依赖逻辑可能叠很多层,想知道有没有更灵活的工具
    ruidoBlanco
        7
    ruidoBlanco  
       2023-05-12 11:47:45 +08:00   ❤️ 1
    bash 就可以解決。

    A 完成時,跑一個腳本,用來根據 A 的運行結果,從文件裡指定的列表裡選擇跑 B ,或者 C 。

    所以,A 跑起來的時候,定義下一個任務的文件可以不存在。它結束的時候有就行了。文件內容大概可以是這樣

    > cat jobs
    pwd
    date

    > cat choose_job.sh
    #!/bin/bash
    [ $1 -eq 0 ] && eval `sed -n 1p jobs` || eval `sed -n 2p jobs`

    > uptime ; ./choose_job.sh $?
    13:44:14 up 22 days, 22:04, 8 users, load average: 0.16, 0.18, 0.08
    /home/roy/tmp

    > grep aaa jobs; ./choose_job.sh $?
    Fri May 12 01:44:28 PM AEST 2023
    moshiyeap100
        8
    moshiyeap100  
       2023-05-12 13:44:11 +08:00
    把执行结果存在本地。
    {status=0,taskChose=A}

    if status=0 然后拉起对应的任务继续执行。
    oldsix2
        9
    oldsix2  
       2023-05-12 14:05:14 +08:00
    @s82kd92l

    bash first.sh || error=$(echo $?)
    if [ "$error" == "0" ]; then
    next.sh
    else
    echo "error occur and exit"
    fi
    MrKrabs
        10
    MrKrabs  
       2023-05-12 14:22:28 +08:00   ❤️ 1
    nq
    bantianys
        11
    bantianys  
       2023-05-12 14:29:17 +08:00   ❤️ 1
    用的 airflow ,下面的代码是 chatgpt 鲁的一个简单 demo ,可以参考下。

    from airflow import DAG
    from airflow.operators.bash_operator import BashOperator
    from airflow.operators.python_operator import PythonOperator
    from datetime import datetime, timedelta


    def task_a():
    # 在此处编写任务 A 的代码
    return True # 假设任务 A 成功执行


    def task_b():
    # 在此处编写任务 B 的代码
    return True


    def task_c():
    # 在此处编写任务 C 的代码
    return True


    default_args = {
    'owner': 'airflow',
    'depends_on_past': False,
    'start_date': datetime(2022, 1, 1),
    'retries': 1,
    'retry_delay': timedelta(minutes=5),
    }

    dag = DAG('task_flow', default_args=default_args, schedule_interval=timedelta(days=1), max_active_runs=1)

    task_a = PythonOperator(
    task_id='task_a',
    python_callable=task_a,
    dag=dag,
    )

    task_b = PythonOperator(
    task_id='task_b',
    python_callable=task_b,
    dag=dag,
    )

    task_c = PythonOperator(
    task_id='task_c',
    python_callable=task_c,
    dag=dag,
    )

    task_a >> [task_b, task_c]



    部署和执行 Airflow DAG 的步骤如下:
    安装 Airflow:请参考官方文档安装 Airflow 。
    创建 DAG 文件:将代码保存为一个.py 文件,然后将文件放在您的 DAG 目录中(默认为~/airflow/dags/)。
    启动 Airflow 服务:运行以下命令以启动 Airflow 服务:
    BASH
    复制
    airflow webserver -p 8080
    airflow scheduler
    第一个命令启动 Web 服务器,第二个命令启动调度器。您可以将这些命令放在后台运行,这样它们就会一直运行。
    运行 DAG:通过 Airflow 的 Web 界面,您可以手动运行 DAG 。在 Web 界面中,DAG 任务列表中应该会显示您的任务流程。在任务列表中,单击"Trigger Dag"按钮以手动运行 DAG 。
    查看日志:Airflow 会自动记录每个任务的日志。您可以通过 Web 界面查看任务的日志,以了解任务的详细信息。
    希望这些步骤可以帮助您部署和执行 Airflow DAG 。如果您有任何其他问题,请随时问我。
    s82kd92l
        12
    s82kd92l  
    OP
       2023-05-12 17:21:46 +08:00
    @MrKrabs nq 看起来不错,我调研下


    @bantianys 这个例子 DAG 也是固定在这个 py 文件里的, 怎么动态添加任务呢,这个例子没看出来
    abbottcn
        13
    abbottcn  
       2023-05-12 19:29:47 +08:00 via iPhone
    slurm
    Or slurm job array.

    高性能计算方面,基本都是用这类东西。
    james122333
        14
    james122333  
       2023-05-12 21:41:52 +08:00
    用 bash 写还是很简单的 但不说那么多了
    只能说你的解法思路是错的
    james122333
        15
    james122333  
       2023-05-12 21:43:21 +08:00
    训练任务 一看就知道 我怎么可能搞自己
    awinds
        16
    awinds  
       2023-05-13 12:03:35 +08:00
    python 也可以啊,取出执行结果判断后继续执行
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