تحكم التوازي في Apache Airflow
المثير للاهتمام في Apache Airflow هو قدرته على توزيع المهام بشكل فعال وفي نفس الوقت تحكم دقيق في كيفية تنظيم هذا التوزيع. فيما يتعلق بالسؤال الخاص بك حول Local Executor في Airflow، فإنه يقوم بإنشاء عمليات (processes) جديدة أثناء جدولة المهام. السؤال الذي تطرحه عن الحد الأقصى لعدد العمليات التي يقوم بإنشائها هام ويمكن تعديله.
في ملف تكوين airflow.cfg، يمكنك العثور على اثنين من الإعدادات المرتبطة بالتوازي وهما “parallelism” و”max_threads”. الفارق بينهما يكمن في الدور الذي يلعبه كل منهما في عملية التوازي. “parallelism” يحدد عدد المهام التي يمكن تنفيذها في وقت واحد، بينما “max_threads” يحدد عدد الخيوط (threads) المتوافرة لتنفيذ هذه المهام. يعتمد عدد الخيوط الفعلي المستخدمة على تكوين المكونات الأخرى في Airflow وعلى قدرات النظام.
لتغيير الحد الأقصى لعدد العمليات التي ينشئها Local Executor، يمكنك تعديل إعداد “parallelism” في ملف التكوين. من الجيد أن تأخذ في الاعتبار الأداء وقدرات النظام الخاص بك عند تعديل هذه الإعدادات لتجنب أي مشاكل أداء محتملة.
المزيد من المعلومات
بالتأكيد! في Apache Airflow، يمكن تعديل إعداد “parallelism” في ملف تكوين airflow.cfg لتحديد عدد المهام التي يمكن تنفيذها في وقت واحد. هذا يؤثر على كمية المهام التي يمكن لجدول المهام (scheduler) تخطيطها لتنفيذها في نفس اللحظة. على سبيل المثال، إذا كان لديك قيمة “parallelism” تساوي 4، فسيحاول جدول المهام تخطيط 4 مهام للتنفيذ في وقت واحد.
من ناحية أخرى، يحدد إعداد “max_threads” عدد الخيوط (threads) المتاحة لتنفيذ المهام. هذا يعني أن عدد العمليات الفعلية التي تنشأها Local Executor قد يكون مختلفًا عن قيمة “parallelism”، حيث يعتمد على قدرات النظام وتكوين Airflow الآخر.
يمكنك تعديل هذه القيم وفقًا لاحتياجاتك وموارد النظام الخاصة بك. ومن الجيد دائمًا مراقبة أداء النظام وضبط هذه القيم بناءً على الحمل العمل الفعلي واحتياجاتك للتوازي والأداء.