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序言第1章 并行和分布式计算介绍第2章 异步编程第3章 Python的并行计算 第4章 Celery分布式应用第5章 云平台部署Python第6章 超级计算机群使用Python第7章 测试和调试分布式应用第8章 继续学习 本章是前面某些知识点的延续。特别的，
seancheney 7年前 1106

分布式处理与大数据平台(RabbitMQ&Celery&Hadoop&Spark&Storm&Elasticsearch)

热门的消息队列中间件RabbitMQ，分布式任务处理平台Celery，大数据分布式处理的三大重量级武器：Hadoop、Spark、Storm，以及新一代的数据采集和分析引擎Elasticsearch。 RabbitMQ RabbitMQ是一个支持Advance
jephon 7年前 1750

怎么让MySQL自动化平台再快10倍？

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tplinux 6年前 1130

Flask 教程 第二十二章：后台作业

本文转载自：https://www.jianshu.com/p/026394cacc06 这是Flask Mega-Tutorial系列的第二十二部分，我将告诉你如何创建独立于Web服务器之外运行的后台作业。 本章致力于为应用程序中运行时间较长或复杂的异步任
天降攻城狮 5年前 1805

Docker实战(十)之分布式处理与大数据平台

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youcongtech 6年前 1395

《Ansible权威指南 》一 导读

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华章计算机 7年前 3927

《Python分布式计算》第1章 并行和分布式计算介绍 （Distributed Computing with Python）

序言 第1章 并行和分布式计算介绍第2章 异步编程第3章 Python的并行计算第4章 Celery分布式应用第5章 云平台部署Python第6章 超级计算机群使用Python第7章 测试和调试分布式应用第8章 继续学习 本书示例代码适用于Python 3.
seancheney 7年前 1322

什么是Kubernetes？科普文

在过去几年，整个行业逐渐转向开发更小更专业的程序。 越来越多的企业把原先庞大稳定的巨型系统拆分成解耦的独立的组件。 这个方向是正确的。 微型服务有以下几个优点： 快速部署：因为你可以快速的创建并且发布一个小型服务 更容易迭代：因为可以独立的为每个服务添加新功能
店家小二 6年前 1572

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