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Python distributed.scheduler.Scheduler.workers_to_close用法及代碼示例

用法:

workers_to_close(comm=None, memory_ratio: int | float | None = None, n: int | None = None, key: Callable[[WorkerState], Hashable] | None = None, minimum: int | None = None, target: int | None = None, attribute: str = 'address') → list[str]

找到我們可以低成本關閉的工人

這將返回一個適合退休的工人列表。這些工人沒有運行任何東西，並且相對於他們的同行存儲的數據相對較少。如果所有工作人員都處於空閑狀態，那麽我們仍然保持足夠的工作人員有足夠的 RAM 來存儲我們的數據，並有一個舒適的緩衝區。

這適用於像 distributed.deploy.adaptive 這樣的係統。

參數：

memory_ratio：數字

我們希望為存儲的數據提供的額外空間量。默認為 2，或者我們希望擁有兩倍於當前數據的內存。

n：int

關閉的工人數量

minimum：int

保留的最少工人數量

key：可調用(工人狀態)

將 WorkerState 對象映射到組從屬關係的可選可調用對象。小組將一起關閉。當關閉工作人員必須集體完成時，這很有用，例如通過主機名。

target：int

關閉後的目標員工人數

attribute：str

要返回的 WorkerState 對象的屬性，如“address” or “name”。默認為“address”。

返回：

to_close：可以關閉的worker地址列表

例子：

>>> scheduler.workers_to_close()
['tcp://192.168.0.1:1234', 'tcp://192.168.0.2:1234']

在關閉之前按主機名對工作人員進行分組

>>> scheduler.workers_to_close(key=lambda ws: ws.host)
['tcp://192.168.0.1:1234', 'tcp://192.168.0.1:4567']

移除兩名工人

>>> scheduler.workers_to_close(n=2)

保持足夠的工人擁有兩倍於我們需要的內存。

>>> scheduler.workers_to_close(memory_ratio=2)

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注：本文由純淨天空篩選整理自dask.org大神的英文原創作品 distributed.scheduler.Scheduler.workers_to_close。非經特殊聲明，原始代碼版權歸原作者所有，本譯文未經允許或授權，請勿轉載或複製。