CI: Distributed fixtures not compliant with dask-jobqueue
Chưa có ai nhận issue này.
Đánh giá
- Độ khó
- 5/5
- Thời gian dự kiến
- Hơn một tuần
- Mức phù hợp với người mới
- 20/100
- Loại issue
- Tái cấu trúc
- Độ rõ ràng
- Cần làm rõ
- Mức độ hoạt động
- Đình trệ
- Công nghệ
- python
- Lĩnh vực
- distributed-systems, testing
Hướng nghiên cứu
Bắt đầu bằng việc xem xét các fixture override được mô tả trong #562, đặc biệt là cleanup, loop và distributed.utils_test.reset_config, sau đó so sánh chúng với các thay đổi của distributed được liên kết trong issue. Kiểm tra xem cấu hình dask-jobqueue có thể được reset cùng với cấu hình của distributed mà không cần override hay không, và xác định xem fixture loop còn cần thiết khi dùng SpecCluster hay không. Công việc được xem là hoàn tất khi đã thống nhất được một hướng tiếp cận, có thể bao gồm cả một bản sửa trong distributed.
Do mô hình lập chỉ mục viết ra từ nội dung của issue.
Mô tả
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.
- Ngôn ngữ chính
- Python
- Star
- 256
- Fork
- 149
- Chỉ số merge pull request
- Không có pull request nào được merge trong 30 ngày
Chuẩn bị môi trường
Bắt đầu từ đâu
- Đọc hết issue, rồi đọc hướng dẫn đóng góp của dự án.
- Bình luận trên issue rằng bạn sẽ nhận — tránh hai người làm cùng một việc.
- Fork repository và làm thay đổi trên một nhánh.
- Mở pull request có tham chiếu số hiệu của issue.
Issue khác của dask/dask-jobqueue
-
bug LSF
Độ khó 3/5 1-2 ngày Mức phù hợp với người mới 65/100
dask/dask-jobqueue#703 · 1 bình luận ·
-
Độ khó 4/5 3-5 ngày Mức phù hợp với người mới 35/100
dask/dask-jobqueue#701 ·
-
Độ khó 3/5 1-2 ngày Mức phù hợp với người mới 45/100
dask/dask-jobqueue#699 · 2 bình luận ·
-
bug
Độ khó 3/5 1-2 ngày Mức phù hợp với người mới 38/100
dask/dask-jobqueue#692 · 1 bình luận ·
-
bug
Độ khó 4/5 3-5 ngày Mức phù hợp với người mới 35/100
dask/dask-jobqueue#691 · 7 bình luận ·
Tất cả issue của dask/dask-jobqueue
Issue tương tự
-
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 84/100
PedestrianDynamics/pyFDS-Evac#343 ·
Maintainer thường phản hồi trong vòng 1 ngày
-
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 88/100
theskumar/python-dotenv#708 ·
-
Độ khó 1/5 Dưới một giờ Mức phù hợp với người mới 88/100
Maintainer thường phản hồi trong vòng 2 ngày
-
Docs Timedelta
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 72/100
pandas-dev/pandas#69919 ·
Maintainer thường phản hồi trong vòng 1 ngày
-
API documentation
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 72/100
zephyrproject-rtos/west#1009 · 2 bình luận ·
Maintainer thường phản hồi trong vòng 3 ngày