如何使用Ray分发多阶段计算任务，还有哪些适配该场景的框架？

完全可以适配你的使用场景，Ray原生支持多阶段任务编排、并行任务调度、自定义亲和性规则以及多用户资源隔离，完全匹配你提到的所有需求。

• 阶段编排：你可以直接通过任务依赖控制执行顺序，先提交第一阶段所有并行任务，调用ray.get()等待该阶段所有任务执行完成后，再提交下一阶段的任务即可保证阶段顺序执行，每个计算任务通过@ray.remote(num_cpus=1)声明资源需求即可。
• 机器亲和实现：第一次执行任务时将远端拉取的数据集存入Ray的分布式对象存储，Ray调度器会自动将后续需要访问该数据集的任务优先调度到存储了对应数据副本的节点上，无需额外配置即可实现缓存亲和。如果需要更强的固定绑定规则，你可以给集群节点预先打上自定义标签，提交任务时指定对应资源要求即可固定调度到目标节点。
• 多用户支持：通过Ray Jobs提交不同用户的计算任务，配置公平调度策略即可实现多用户任务同时运行，也可以根据任务规模（超大型、大型等）配置不同的资源配额和调度优先级，避免小任务被大任务长时间阻塞。

可以实现，具体操作如下：

1. 给集群中不同节点预先配置自定义标签，比如按缓存的数据集类型、机器分组等规则打标
2. 提交整个阶段或者单个任务时，在ray.remote的resources参数中声明对应标签要求，即可让任务优先调度到匹配标签的节点；也可以配置为软亲和规则，目标节点资源不足时可调度到其他节点，避免任务长时间阻塞。

如果不选用Ray，你也可以选择以下符合需求的框架：

• Apache Airflow：配合CeleryExecutor可实现DAG多阶段编排，通过配置不同任务队列绑定到指定机器组，即可实现机器亲和性
• Kubernetes + Argo Workflow：通过给节点打标签，在任务配置中指定nodeSelector即可控制调度节点，Argo Workflow原生支持多阶段依赖编排，也支持多用户资源配额管理
• HTCondor：面向高吞吐量计算场景设计，原生支持任务亲和性配置，多用户资源调度和管理能力成熟，适合大规模计算任务场景。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Julias