Rain 分布式计算框架教程

Rain 分布式计算框架教程

rain Framework for large distributed pipelines 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/rain/rain

1. 项目介绍

Rain 是一个开源的分布式计算框架，旨在处理大规模的任务型管道。Rain 的目标是降低分布式计算的入门门槛，提供一个轻量但健壮的分布式框架，具有直观的 Python API、简单的安装和部署，以及强大的监控功能。尽管这是一个早期版本，但它已经是一个功能齐全的项目，可以直接使用。Rain 还支持外部用户和合作者帮助推动项目的发展。

2. 项目快速启动

2.1 下载二进制文件

首先，下载 Rain 的二进制文件：

$ wget https://github.com/substantic/rain/releases/download/v0.4.0/rain-v0.4.0-linux-x64.tar.xz
$ tar xvf rain-v0.4.0-linux-x64.tar.xz

2.2 安装 Python API

安装 Rain 的 Python API：

$ pip3 install rain-python

2.3 启动服务器和本地管理器

启动 Rain 服务器和一个本地管理器：

$ ./rain-v0.4.0-linux-x64/rain start --simple

2.4 运行 "Hello World" 示例

使用 Python 运行一个简单的 "Hello World" 示例：

from rain.client import Client, tasks, blob

client = Client("localhost", 7210)

with client.new_session() as session:
    task = tasks.Concat((blob("Hello "), blob("world!")))
    task.output.keep()
    session.submit()
    result = task.output.fetch().get_bytes()
    print(result)

3. 应用案例和最佳实践

3.1 数据流编程

Rain 支持数据流编程，计算在 Rain 中被定义为任务的流图。任务可以是内置函数、Python/C++/Rust 代码，或者是外部应用程序。系统设计用于将任何代码集成到管道中，并处理非常大的任务图（数百上千个任务）。

3.2 易于使用

Rain 设计为易于部署，从单节点部署到大规模分布式系统和云端，涵盖数千个核心。

3.3 监控

Rain 支持在线和事后监控，帮助用户实时了解任务执行情况。

4. 典型生态项目

4.1 Rust 核心

Rain 使用 Rust 编写，以确保安全性和效率，并提供高级的 Python API 来访问 Rain 核心基础设施。

4.2 Python/C++/Rust API

Rain 不仅支持 Python 任务，还提供了用于编写自定义任务的 C++ 和 Rust 库。

4.3 生态系统集成

Rain 可以与其他分布式计算框架和工具集成，如 Kubernetes、Apache Spark 等，以扩展其功能和应用场景。

通过本教程，您应该能够快速上手 Rain 分布式计算框架，并了解其基本功能和应用场景。

rain Framework for large distributed pipelines 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/rain/rain