Распределенное выполнение Python-задач с использованием Apache Mesos. Опыт Яндекса

Подготовка релиза картографических данных включают в себя запуск массовой обработки данных. Некоторые задачи хорошо ложатся на идеологию Map-Reduce. В этом случае задача инфраструктуры традиционно решается использованием Hadoop или YT

В реальности часть задач таковы, что разбиение их на маленькие подзадачи невозможно, или нецелесообразно (из-за наличия существующего решения и дорогой разработки, например). Для этого мы в Яндекс.Картах разработали и используем свою систему планирования и выполнения взаимосвязанных задач. Одним из элементов такой системы является планировщик, запускающий задачи на кластере с учетом доступных ресурсов.