CI: Distributed fixtures not compliant with dask-jobqueue
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Valutazione
- Difficoltà
- 5/5
- Tempo stimato
- Più di una settimana
- Idoneità per principianti
- 20/100
- Tipo di issue
- Refactoring
- Chiarezza
- Da chiarire
- Stato di attività
- Ferma
- Stack tecnologico
- python
- Ambito
- distributed-systems, testing
Direzione di ricerca
Inizia esaminando gli override delle fixture descritti in #562, in particolare cleanup, loop e distributed.utils_test.reset_config, quindi confrontali con le modifiche a distributed collegate nell'issue. Verifica se la configurazione di dask-jobqueue può essere reimpostata insieme alla configurazione di distributed senza override e determina se la fixture loop è ancora necessaria con SpecCluster. Il lavoro è completo quando è stato concordato un approccio, che può eventualmente includere una correzione in distributed.
Scritto dal modello di indicizzazione a partire dal testo della issue.
Descrizione
I hesitated to put this issue as a comment in #567, but I'm under the impression we have two separate problems.
In #562, I override the cleanup fixture from distributed to prevent it from removing the default MainThread loop (so #567 related), but also to make it reload the dask-jobqueue configuration into dask.config. Since distributed last 2022.08.0 version, the loop fixture we used into our tests has also been modified (https://github.com/dask/distributed/commit/172e37f41f84f117ec79a1186a951be6f66db7f3). In this new version, config is also reset, so I directly modify the method distributed.utils_test.reset_config to also reload dask-jobqueue config.
Question is: how could we use these fixtures without these hacks? How to make dask-jobqueue config reset at the same time as the distributed one is reset? Does this need a fix in distributed?
Going further, I have another question of understanding (also expressed here): why do we need the loop fixture? I don't see other Dask cluster deploying system using it. Is this still necessary with SpecCluster?
cc @graingert @jacobtomlinson.
- Lingua principale
- Python
- Stelle
- 256
- Fork
- 148
- Metriche di merge delle PR
- Nessuna PR unita negli ultimi 30g
Preparare l'ambiente
- Nessun Dockerfile né file Docker Compose
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- Leggi la guida per i contributori
Come iniziare
- Leggi tutta la issue e poi la guida ai contributi del progetto.
- Commenta sulla issue per dire che te ne occupi tu — evita che due persone facciano lo stesso lavoro.
- Fai un fork del repository e lavora su un branch.
- Apri una pull request che faccia riferimento al numero della issue.
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