Nickel Scheduler 使用指南

Nickel Scheduler 使用指南

Nickle-Scheduler 分布式调度器 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ni/Nickle-Scheduler

项目介绍

尼克尔调度器（Nickle Scheduler），一个基于Python的分布式任务调度框架，专为复杂业务场景设计。它通过提供实时调度、周期任务以及依赖管理等功能，让开发者能高效管理异步任务，提升系统效能。此框架采用分布式架构，支持无缝接入如Redis或RabbitMQ的消息队列技术，保障高可用性和稳定性，并允许开发者根据业务需求灵活配置调度策略。

项目快速启动

安装

首先，确保您的环境中安装了Python 3.x版本。然后，可以通过pip安装Nickle Scheduler：

pip install nickelscheduler

创建基本任务

在Python脚本中，定义一个简单的任务：

from nickelscheduler import Scheduler

def hello_world():
    print("Hello, Nickel Scheduler!")

scheduler = Scheduler()
scheduler.add_job(hello_world, 'interval', hours=1)
scheduler.start()

这段代码定义了一个每小时执行一次的hello_world任务。

应用案例和最佳实践

数据处理流水线

在大数据处理场景中，Nickle Scheduler可以用来定时触发数据抽取、转换和加载（ETL）作业。例如，结合Spark作业：

import pyspark.sql.functions as F
from nickelscheduler import Scheduler
from pyspark.sql import SparkSession

def etl_pipeline():
    spark = SparkSession.builder.appName('NickelSchedulerETL').getOrCreate()
    data = spark.read.format("csv").option("header", "true").load("path/to/your/data.csv")
    processed_data = data.withColumn("processed_at", F.current_timestamp())
    processed_data.write.format("parquet").save("path/to/save/processed-data")
    
scheduler.add_job(etl_pipeline, 'cron', day_of_week='mon-fri', hour=0)
scheduler.start()

IoT设备数据收集

对于物联网设备状态的定期监控，可以设置定时任务检查设备报告的状态：

from nickelscheduler import Scheduler
import requests

def check_device_status():
    response = requests.get('http://device-api.example.com/status')
    if response.status_code == 200:
        print(response.json())

scheduler.add_job(check_device_status, 'interval', minutes=5)
scheduler.start()

典型生态项目

虽然直接关联的典型生态项目未详细列出，但Nickle Scheduler的设计使之能够很好地集成到大数据生态系统（如Apache Hadoop、Spark）、IoT解决方案以及微服务架构之中。开发者通常会结合Flask或Django等Web框架用于任务的远程触发，或者集成Prometheus等监控系统来实现对调度任务的监控。

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以上仅为基础入门和概念展示，实际应用中，开发者应参考Nickle Scheduler的官方文档进一步了解高级特性和详细配置方法，以便全面发挥其在特定场景下的潜能。

Nickle-Scheduler 分布式调度器 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ni/Nickle-Scheduler