非常开心，解决了很久都没有解决的问题
使用的语言： Python3.5
分布式机器： windows7
注意到，其实，通过这工具搭建分布式不需要管使用的电脑是什么系统。
分布式使用流程
Title:使用分布式系统
用户->分布式Scheduler: 发送任务
分布式Scheduler->分布式worker1: 计算任务一
分布式Scheduler->分布式worker2: 计算任务二
分布式Scheduler->分布式worker3: 计算任务三
分布式Scheduler->分布式worker...: 计算任务...
分布式worker1-->分布式Scheduler: 计算任务一结果
分布式worker2-->分布式Scheduler: 计算任务二结果
分布式worker3-->分布式Scheduler: 计算任务三结果
分布式worker...-->分布式Scheduler: 计算任务...结果
分布式Scheduler-->>用户: 计算结果
分布式结构
- 由Scheduler跟Worker1，Worker2...构成了整个分布式系统的结构
- 用户可以变，用户的任务也可以变。但只要分布式集群的结构搭建起来之后，要做的事情就可以用很多了。
- 关键的一点：，使用的时候不要去改变分布式系统。
- 用户将任务发出来，也就是说，用户自己单独在一台电脑上运行代码就好了。 交给搭建好的分布式集群系统！
上面是关于分布式系统的基本概念（或者必要知识。
下面开始讲述搭建过程
搭建分布式
- 这里使用的是Python的分布式库Dask。
- 先安装这个库。具体方法：在命令行下输入
pip install dask[complete]（如果已经安装好这个库了就会提示已经安装好了）
库是一定要安装的。而且这个库特别小。1MB左右？？？大胆下吧
- 之前流程图中每一个单位，其实都是一台电脑来的。（当然，你开多个窗口，在一台电脑上，其实也是可以的。
- 首先，在一台电脑上（命令行条件下， 输入
dask-scheduler。就会爆出一堆的信息。其中有个地方很关键
这里写图片描述
- 在我这，就是使用那个tcp://，后面的那个地址，加上端口号。
- 而这个地址，就是未来要给，用户使用的地址
- 在 多台电脑上，同样打开电脑。打开命令行模式， 输入：
dask-worker 192.168.0.199:8786。注意到，这里的这个地址其实就是刚刚说到的那个地址，每个人的结果都会是不一样的。大家根据自己的情况来决定。 - 每个电脑根据自己的身份输入上面的代码，之后。 在
scheduler电脑，上的信息出现了别的信息之后。就连接成功了。 - 如果不成功，请再输入一次之前的代码。你肯定是哪里输入错了！！！
到这里，分布式系统，其实已经搭建好了。下面，模拟用户来使用
用户是一台新的电脑（当然，也可以是任何的一台电脑。但是必须要跟这些电脑都在同样的一个局域网下。在这样的条件下，开始使用，我们之前搭建好的服务器。
下面是我在一个一台电脑上运行的写的代码
记得！，要把client上的IP地址跟端口号都写成之前Scheduler的IP地址跟端口号。
- 可以理解，Scheduler是整个分布式系统的给用户的接口。
下面是我用代码：
from dask.distributed import Client
from time import time
def square(x):
return x ** 2
if __name__ == '__main__':
MAX = 1000
st = time()
client = Client('192.168.0.199:8786') # 这里的地址记得根据我上面说的修改掉。
A = client.map(square, range(MAX))
total = client.submit(sum, A)
print(total.result())
et = time()
print(et - st)
这是输出的结果：
332833500
0.6459999084472656
后记
这个框架搭建好，以后，我们以后就只需要通过修改函数的本质，就可以实现关于分布式了。
有人可能会说，这么简单的分布式，为什么工资会高？
我想给有这样想法的朋友说一下。
首先，要知道这个工具的开发者将这个工具开发的已经非常好了，接口分装的特别不错。他们的付出是值得大家认可的。
其次，理解，并使用这个框架也不是很容易的（请给我鼓励
再来，这只是一个非常简单的Demo。其中还有很多的细节需要注意的，都没有。很多算法需要解决的，也没有。
可以说，这里的坑还有很多！
最后，我想肯定还是有我不知道的东西的！所以...
...
