首先需要确定集群节点的数量,确保可用资源充足。在代码中,使用Python的multiprocessing库来实现并行化任务。使用Pool对象调用map函数来并行执行任务。 例如:
from multiprocessing import Pool
def function_name(argument):
"""任务函数"""
# 处理任务
return result
if __name__ == '__main__':
arguments = [...] # 任务参数列表
with Pool(processes=num_of_nodes) as pool: # num_of_nodes为集群节点数
results = pool.map(function_name, arguments)
# 处理结果
此外,还可以使用大规模并行处理框架,如Apache Spark,将任务分布到多个节点上。