Python工具在异构任务集群环境中的高效并行处理

在处理大规模依赖任务时，特别是在PBS集群环境中，寻找一个既高效又能灵活适应各种资源需求的解决方案至关重要。长期使用Ruffus的经验使我对其功能十分满意，然而，出于探索更多可能性的目的，我对Python生态中的其他工具，比如WaterCan，也产生了浓厚的兴趣。

WaterCan的吸引力在于它为任务调度提供了一种新颖的方法，但其默认假设所有任务的需求相同，这与实际情况有所偏差。在我的应用场景中，任务的资源需求差异显著，有的需要高达8GB的RAM，而有的仅需100MB；有的任务能充分利用所有可用处理器，而有的则是单线程操作。因此，我的目标是找到一种方法，能够快速构建和运行任务管道，同时支持基于依赖关系的‘更新’功能，并且具备合理的日志记录机制，帮助追踪仍需执行的任务。

对于上述需求，是否有人成功利用WaterCan或其他类似系统实现了有效的管理？

作为WaterCan的开发者，我可以提供一些见解。WaterCan确实在处理任务依赖方面表现出色，能够智能识别输入或中间步骤的变化，并据此调整任务的执行状态。不过，目前WaterCan尚不支持为特定任务指定多进程分配。在过去，面对需要多线程执行的任务时，我通常采取保守策略，即为所有任务分配最大可能的进程数，这虽然导致单线程任务过度占用资源，但由于主要计算任务多为多线程，这一策略总体上是可行的。