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Was sind gleichzeitige Läufe?

Friday, August 26, 2022 2:27 PM
Gleichzeitig ausgeführte Aufgaben bedeuten, dass sie gleichzeitig entweder in der Cloud oder auf Ihrem lokalen Rechner ausgeführt werden. Dennoch gibt es noch kleine Unterschiede, die zu beachten sind.
1. Gleichzeitige Lokal-Läufe bedeuten im Grunde die Ausführung von mehr als einer Aufgabe auf dem lokalen Rechner. Der kostenlose Plan ist auf zwei gleichzeitige lokale Läufe beschränkt, während alle anderen Pläne unbegrenzte gleichzeitige Läufe zulassen.
2. Gleichzeitige Cloud-Läufe können leicht überprüft werden, indem Sie nach „Running“ für den Cloud-Status filtern.

 

 Saved Fliters

 

Frage: Wenn ein Plan mit 6 Cloud-Servern geliefert wird (z. B. der Standard-Plan), bedeutet dies, dass immer 6 Aufgaben gleichzeitig in der Cloud ausgeführt werden sollten?
Antwort: Nein, Nicht genau. Wenn ein Konto mit 6 Cloud-Servern zugewiesen wird, ist es möglich, 6 Aufgaben gleichzeitig in der Cloud laufen zu lassen. Um jedoch eine maximale Extraktionsgeschwindigkeit zu erreichen, wird Octoparse immer versuchen, die Aufgabe in kleinere Teilaufgaben aufzuteilen. Nach der Aufteilung wird jede Teilaufgabe auf einem separaten Cloud-Server ausgeführt, um die Datenextraktion zu beschleunigen. In diesem Fall kann eine Aufgabe mehr als einen Cloud-Server in Anspruch nehmen (Erfahren Sie mehr über die Aufteilung von Aufgaben). Wenn eine Aufgabenteilung nicht erforderlich ist, können Sie die Aufgabenteilung natürlich jederzeit deaktivieren, so dass immer 6 Aufgaben gleichzeitig in der Cloud ausgeführt werden.

 

 

Tipps!

1. Wenn Sie „task spit“ nicht durchführen möchten, können Sie es in der Aufgabe-Einstellungen (task settings) deaktivieren.

 

 task settings

 disable task split

 

2. Um die Cloud-Datenextraktion zu beschleunigen, könnten Sie weniger Aufgaben parallel laufen lassen, wodurch mehr Cloud-Server frei werden.

 

 cloud task concurrency

 

3. Sie können auch die Priorität für die Laufenliste einstellen.

 

 set priority

 

 

Autor*in: Das Octoparse Team

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