任务的英文是啥？

Posted 2023-02-17

任务的英文：task、assignment。

具体释义：

1、task

英文发音：[tɑːsk]

中文释义：

vt. 分派任务

n. 工作，作业；任务

例句：

New countryside construction is a major historic task.

建设社会主义新农村是我们的重大历史任务。

2、assignment

[ə'saɪnm(ə)nt]

n. 分配；任务；作业；功课

The assignment problem is a kind of combinatorial optimization problems.

分配问题是一个组合优化问题。

扩展资料

task和assignment的区别：

1、具体含义不同

task 指被派或自愿承担工作，尤指困难、辛劳的工作。assignment 指分派做的特定任务，也指长期性工作。

2、使用场合不同

task偏口语，被广泛使用，assignment偏书面语。

例句：

You have changed this task, but not yet saved it.

您已经对此任务做出了更改，但尚未保存。

Activation assignment can implement role-to-role delegation without partition in roles.

激活指派可以在不划分角色的前提下实现角色到角色的委托。

参考技术A 有很多单词都有这个意思，如：task：He will assist you to complete the task这项任务由他辅助你去完成。
mission
job,
assignment：Your assignmentis to dissectthepoem你的任务是仔细评论这首诗。
duties 参考技术B task和mission都可以 参考技术C mission

Storm并行中的“任务”是啥

【中文标题】Storm并行中的“任务”是啥

【英文标题】：What is the "task" in Storm parallelismStorm并行中的“任务”是什么

【发布时间】：2013-06-19 21:29:53

【问题描述】：

我正在尝试通过关注伟大的文章“Understanding the parallelism of a Storm topology”来学习推特风暴

但是我对“任务”的概念有点困惑。任务是组件（spout 或 bolt）的运行实例吗？一个有多个任务的执行者实际上是说同一个组件被执行者多次执行，我正确吗？

此外，在一般的并行性意义上，Storm 将为 spout 或 bolt 生成一个专用线程（执行器），但是具有 多个任务 的执行器（线程）对并行性有何贡献？我认为在一个线程中有多个任务，因为一个线程顺序执行，只会使线程成为一种“缓存”资源，从而避免为下一个任务运行产生新线程。我对么？

在花更多时间调查之后，我可能会自己解决这些困惑，但你知道，我们都喜欢 *** ;-)

提前致谢。

【问题讨论】：

我已经阅读了三次文档以消除同样的困惑，您解决了我的问题。

【参考方案1】：

免责声明：我写了the article您在上面的问题中引用。

但是我对“任务”的概念有点困惑。任务是组件（spout 或 bolt）的运行实例吗？一个有多个任务的执行者实际上是说同一个组件被执行者多次执行，我正确吗？

是的，是的。

此外，在一般的并行性意义上，Storm 将为 spout 或 bolt 生成一个专用线程（执行器），但是具有多个任务的执行器（线程）对并行性有何贡献？

每个执行器运行多个任务不会提高并行度——执行器总是有一个线程用于其所有任务，这意味着任务在一个执行器上串行运行。

正如我在文章中所写，请注意：

可以在拓扑启动后更改执行器线程的数量（请参阅storm rebalance 命令）。 拓扑的任务数是静态的。

根据定义，#executors <= #tasks 的不变量。

因此，每个执行程序线程有 2 个以上任务的原因之一是让您可以灵活地在将来通过 storm rebalance 命令扩展/扩展拓扑，而无需使拓扑脱机。例如，假设您开始使用 15 台机器的 Storm 集群，但已经知道下周将添加另外 10 台机器。在这里，您可以选择在 15 个初始框（当然比 25 个框慢）上以 25 台机器的预期并行级别运行拓扑。一旦集成了额外的 10 个盒子，您就可以storm rebalance 拓扑充分利用所有 25 个盒子，而无需停机。

每个执行程序运行 2 个以上任务的另一个原因是（主要是功能性）测试。例如，如果您的开发机器或 CI 服务器的功能仅足以运行 2 个执行器以及机器上运行的所有其他东西，您仍然可以运行 30 个任务（这里：每个执行器 15 个）以查看代码是否如您的自定义 Storm 分组正在按预期工作。

在实践中，我们通常每个执行器运行 1 个任务。

PS：请注意，Storm 实际上会生成 a few more threads behind the scenes。例如，每个执行程序都有自己的“发送线程”，负责处理传出的元组。还有“系统级”后台线程，例如确认与“你的”线程一起运行的元组。 IIRC Storm UI 将除了“你的”线程之外​​的那些确认线程进行计数。

【讨论】：

@miguno 我有一个问题，假设您最初有一个执行任务的螺栓（例如对数字批处理元组的分组操作）我如何垂直扩展它？据我了解，每个工作人员本质上都是拓扑的“镜像”，但我如何垂直扩展它以将负载分布到所有集群盒中。在这种情况下，我想将执行分组操作的螺栓数量从 1 个更改为 2 个（或更多）。您澄清这一点的意见会很棒。

Storm 的缩放模型使用水平缩放，类似于 Kafka Streams、ksqlDB 或 Spark 等其他处理技术。也就是说，您使用 more 个 worker 进行横向扩展，使用 less 个 worker 进行横向扩展。这就是您在所有集群盒中分配负载的方式。 （相比之下，垂直扩展为相同数量的工作人员提供了更多资源，例如为他们提供更快的 CPU 或更多 RAM。）

例如，要从 1 个螺栓变为 2 个螺栓，您必须停止 Storm 拓扑，重新配置其并行设置（“现在使用 2 个螺栓！”），然后重新启动/重新提交您的拓扑。与 Kafka Streams 不同，Storm 无法在运行时实时弹性地横向扩展或横向扩展——它总是需要关闭拓扑以进行重新配置。