Что такое единовременный запуск
Обновлено: 04.07.2024
Всем привет, сегодня расскажу чем грозит быстрый старт для дизеля, и как его использовать правильно, чтобы не запороть мотор. Скажу сразу, это не безопасная и не безобидная смесь, которой обеспечивается быстрый старт, есть случаи возникновения пожаров и разрушения датчиков, расположенных в выхлопном коллекторе. Поэтому прежде чем применять быстрый старт для двигателя дизель, рекомендую испробовать все иные способы, хорошенько подумать и подготовиться, чтобы избежать последствий.
Зачем нужен
Потому что моторы все таки разные, и простой бензиновый быстрый пуск может не помочь.
Что это такое
Самостоятельное изготовление не советую
В общем вы рискуете своей жизнью и машиной, но запретить этого вам никто не может, решайте сами.
Запускаем мотор
Как пользоваться на дизеле? Прежде всего думаем о мерах безопасности при применении таких средств. Поэтому сначала нужно иметь рабочий огнетушитель под рукой. Применение вещества для мотора со свечами накаливания опасно тем, что эфир полыхнет от нагретых свечей мгновенно, вследствие чего можно получить ожоги, и разрушение клапанов, если детонация произойдет не в той фазе движения поршня, в которой надо.
Теперь можно приступать к применению быстрого старта. Сначала определимся для двигателя дизель куда брызгать жидкость. Для дизеля нужно брызгать в воздухозаборник мотора, с такой последовательностью:
- Непременно встряхиваем баллончик, чтобы перемешать вещества внутри него как можно лучше, в течении пятнадцати секунд;
- Делаем впрыск в воздухозаборник на 2-3 секунды не более;
- Заводим дизель стартером, теперь должен запуститься легко;
- Если не вышло повторите действия, начиная со встряхивания баллончика;
- Когда мотор не запустился дважды от быстрого пуска, это означает проблемы с системой зажигания или стартером. Проверяйте аккумулятор, генератор и стартер на предмет неисправностей;
Нельзя делать быстрый старт с помощником. Когда один заводит мотор а второй впрыскивает смесь, от вспышки пламени можно обжечься очень сильно, а она будет обязательно.
Насколько вредно для мотора
Применение такого способа запуска мотора сказывается на его деталях отрицательно. При детонации, поршневые кольца и поршни испытывают повышенную нагрузку, поэтому возможны повреждения колец и канавок под них.
Так же повышенная нагрузка идет на газораспределительный механизм, и в частности на ремень ГРМ, который может лопнуть. Если цепь вместо ремня, то она растягивается и могут быть сколы зубьев шестерен. Воспламенение не в той фазе может привести к поломке клапанов, из за их столкновения с поршнями.
Что касается прогорания поршней или термической деформации деталей, то при действии по выше описанной инструкции они практически невозможны. Слишком короткий период впрыска этого вещества.
А вот если дизель заводится только с быстрого старта, причина может быть в стартере или системе зажигания. Тогда частое применение такой жидкости способствует прогоранию и клапанов и поршней и даже полному разрушению поршней. Слишком большое количество вещества за один впрыск тоже вредно, детонация большой порции может трещины вызывать и гильз, и на блоке и головки. То есть этот способ годится в экстренном случае для разового запуска. На постоянной основе вы быстро испортите мотор.
Не забываем и о том, что входящие в состав такого средства эфиры смывают масло с деталей мотора, а наличие смазывающих добавок не компенсирует полностью необходимую защиту от трения.
Это означает что детали ЦПГ хоть и кратковременно, но подвергаются повышенному износу, могут появляться царапины и задиры и прочие повреждения от трения на сухую.
Чем можно заменить
Бензиновому мотору достаточно впрыснуть 1 кубик 95 бензина, для легкого пуска. А вот для дизеля это не поможет. Чем заменить такой запуск? Рекомендуют применять спрей силиконовую смазку, которой обычно обрабатывают пластик или резиновые элементы в салоне машины. В нем легковоспламеняющиеся быстроиспаряющиеся вещества и силикон. Для одноразового применения в критической ситуации сгодится. Однако, при сгорании компонентов, входящих в его состав, получаются твердые вещества, которые работают как абразив, вызывая задиры металла. Поэтому частые его применения крайне вредны для деталей мотора.
Предотвратить проще
Произведя предварительную (заранее) подготовку вашего мотора к зиме, можно избежать любых неприятностей с запуском зимой, надо всего лишь:
В таком случае даже для холодного дизеля, пуск будет легким и не вызовет проблем ни в мороз ни в дождливую погоду.
Иные варианты запуска
Чтобы не рисковать, можно предварительно попробовать иные способы завести мотор. Разумеется, смотрите по ситуации, они тоже помогут вам не всегда. Однако помните, что такие способы есть. Например, если дизель запускается только с применением специальной жидкости:
Теперь вы знаете, как запустить дизель таким способом, что делать, когда дизель не заводится без быстрого старта, и поэтому для вас ситуация не будет безвыходной. До встречи на страницах сайта, подпишитесь на обновления и подпишите на них друзей, им тоже будет полезно.
Привет, Хабр! В этой статье я хочу рассказать об одном замечательном инструменте для разработки batch-процессов обработки данных, например, в инфраструктуре корпоративного DWH или вашего DataLake. Речь пойдет об Apache Airflow (далее Airflow). Он несправедливо обделен вниманием на Хабре, и в основной части я попытаюсь убедить вас в том, что как минимум на Airflow стоит смотреть при выборе планировщика для ваших ETL/ELT-процессов.
Пролог
Итак, начнем. Что такое Airflow? Это библиотека (ну или набор библиотек) для разработки, планирования и мониторинга рабочих процессов. Основная особенность Airflow: для описания (разработки) процессов используется код на языке Python. Отсюда вытекает масса преимуществ для организации вашего проекта и разработки: по сути, ваш (например) ETL-проект — это просто Python-проект, и вы можете его организовывать как вам удобно, учитывая особенности инфраструктуры, размер команды и другие требования. Инструментально всё просто. Используйте, например, PyCharm + Git. Это прекрасно и очень удобно!
Теперь рассмотрим основные сущности Airflow. Поняв их суть и назначение, вы оптимально организуете архитектуру процессов. Пожалуй, основная сущность — это Directed Acyclic Graph (далее DAG).
DAG — это некоторое смысловое объединение ваших задач, которые вы хотите выполнить в строго определенной последовательности по определенному расписанию. Airflow представляет удобный web-интерфейс для работы с DAG’ами и другими сущностями:
DAG может выглядеть таким образом:
Разработчик, проектируя DAG, закладывает набор операторов, на которых будут построены задачи внутри DAG’а. Тут мы приходим еще к одной важной сущности: Airflow Operator.
Операторы
Оператор — это сущность, на основании которой создаются экземпляры заданий, где описывается, что будет происходить во время исполнения экземпляра задания. Релизы Airflow с GitHub уже содержат набор операторов, готовых к использованию. Примеры:
Есть более специфические операторы: DockerOperator, HiveOperator, S3FileTransferOperator, PrestoToMysqlOperator, SlackOperator.
Вы также можете разрабатывать операторы, ориентируясь на свои особенности, и использовать их в проекте. Например, мы создали MongoDBToHiveViaHdfsTransfer, оператор экспорта документов из MongoDB в Hive, и несколько операторов для работы с ClickHouse: CHLoadFromHiveOperator и CHTableLoaderOperator. По сути, как только в проекте возникает часто используемый код, построенный на базовых операторах, можно задуматься о том, чтобы собрать его в новый оператор. Это упростит дальнейшую разработку, и вы пополните свою библиотеку операторов в проекте.
Далее все эти экземпляры задачек нужно выполнять, и теперь речь пойдет о планировщике.
Планировщик
Планировщик задач в Airflow построен на Celery. Celery — это Python-библиотека, позволяющая организовать очередь плюс асинхронное и распределенное исполнение задач. Со стороны Airflow все задачи делятся на пулы. Пулы создаются вручную. Как правило, их цель — ограничить нагрузку на работу с источником или типизировать задачи внутри DWH. Пулами можно управлять через web-интерфейс:
Каждый пул имеет ограничение по количеству слотов. При создании DAG’а ему задается пул:
Пул, заданный на уровне DAG’а, можно переопределить на уровне задачи.
За планировку всех задач в Airflow отвечает отдельный процесс — Scheduler. Собственно, Scheduler занимается всей механикой постановки задачек на исполнение. Задача, прежде чем попасть на исполнение, проходит несколько этапов:
- В DAG’е выполнены предыдущие задачи, новую можно поставить в очередь.
- Очередь сортируется в зависимости от приоритета задач (приоритетами тоже можно управлять), и, если в пуле есть свободный слот, задачу можно взять в работу.
- Если есть свободный worker celery, задача направляется в него; начинается работа, которую вы запрограммировали в задачке, используя тот или иной оператор.
Scheduler работает на множестве всех DAG’ов и всех задач внутри DAG’ов.
Чтобы Scheduler начал работу с DAG’ом, DAG’у нужно задать расписание:
Есть набор готовых preset’ов: @once , @hourly , @daily , @weekly , @monthly , @yearly .
Также можно использовать cron-выражения:
Execution Date
Чтобы разобраться в том, как работает Airflow, важно понимать, что такое Execution Date для DAG’а. В Airflow DAG имеет измерение Execution Date, т. е. в зависимости от расписания работы DAG’а создаются экземпляры задачек на каждую Execution Date. И за каждую Execution Date задачи можно выполнить повторно — или, например, DAG может работать одновременно в нескольких Execution Date. Это наглядно отображено здесь:
К сожалению (а может быть, и к счастью: зависит от ситуации), если правится реализация задачки в DAG’е, то выполнение в предыдущих Execution Date пойдет уже с учетом корректировок. Это хорошо, если нужно пересчитать данные в прошлых периодах новым алгоритмом, но плохо, потому что теряется воспроизводимость результата (конечно, никто не мешает вернуть из Git’а нужную версию исходника и разово посчитать то, что нужно, так, как нужно).
Генерация задач
Реализация DAG’а — код на Python, поэтому у нас есть очень удобный способ сократить объем кода при работе, например, с шардированными источниками. Пускай у вас в качестве источника три шарда MySQL, вам нужно слазить в каждый и забрать какие-то данные. Причем независимо и параллельно. Код на Python в DAG’е может выглядеть так:
DAG получается таким:
При этом можно добавить или убрать шард, просто скорректировав настройку и обновив DAG. Удобно!
Можно использовать и более сложную генерацию кода, например работать с источниками в виде БД или описывать табличную структуру, алгоритм работы с таблицей и с учетом особенностей инфраструктуры DWH генерировать процесс загрузки N таблиц к вам в хранилище. Или же, например, работу с API, которое не поддерживает работу с параметром в виде списка, вы можете сгенерировать по этому списку N задач в DAG’е, ограничить параллельность запросов в API пулом и выгрести из API необходимые данные. Гибко!
Репозиторий
В Airflow есть свой бекенд-репозиторий, БД (может быть MySQL или Postgres, у нас Postgres), в которой хранятся состояния задач, DAG’ов, настройки соединений, глобальные переменные и т. д., и т. п. Здесь хотелось бы сказать, что репозиторий в Airflow очень простой (около 20 таблиц) и удобный, если вы хотите построить какой-либо свой процесс над ним. Вспоминается 100500 таблиц в репозитории Informatica, которые нужно было долго вкуривать, прежде чем понять, как построить запрос.
Мониторинг
Учитывая простоту репозитория, вы можете сами построить удобный для вас процесс мониторинга задачек. Мы используем блокнот в Zeppelin, где смотрим состояние задач:
Это может быть и web-интерфейс самого Airflow:
Код Airflow открыт, поэтому мы у себя добавили алертинг в Telegram. Каждый работающий инстанс задачи, если происходит ошибка, спамит в группу в Telegram, где состоит вся команда разработки и поддержки.
Получаем через Telegram оперативное реагирование (если такое требуется), через Zeppelin — общую картину по задачам в Airflow.
Итого
Airflow в первую очередь open source, и не нужно ждать от него чудес. Будьте готовы потратить время и силы на то, чтобы выстроить работающее решение. Цель из разряда достижимых, поверьте, оно того стоит. Скорость разработки, гибкость, простота добавления новых процессов — вам понравится. Конечно, нужно уделять много внимания организации проекта, стабильности работы самого Airflow: чудес не бывает.
Сейчас у нас Airflow ежедневно отрабатывает около 6,5 тысячи задач. По характеру они достаточно разные. Есть задачи загрузки данных в основное DWH из множества разных и очень специфических источников, есть задачи расчета витрин внутри основного DWH, есть задачи публикации данных в быстрое DWH, есть много-много разных задач — и Airflow все их пережевывает день за днем. Если же говорить цифрами, то это 2,3 тысячи ELT задач различной сложности внутри DWH (Hadoop), около 2,5 сотен баз данных источников, это команда из 4-ёх ETL разработчиков, которые делятся на ETL процессинг данных в DWH и на ELT процессинг данных внутри DWH и конечно ещё одного админа, который занимается инфраструктурой сервиса.
Планы на будущее
Количество процессов неизбежно растет, и основное, чем мы будем заниматься в части инфраструктуры Airflow, — это масштабирование. Мы хотим построить кластер Airflow, выделить пару ног для worker’ов Celery и сделать дублирующую себя голову с процессами планировки заданий и репозиторием.
Эпилог
Это, конечно, далеко не всё, что хотелось бы рассказать об Airflow, но основные моменты я постарался осветить. Аппетит приходит во время еды, попробуйте — и вам понравится :)
Читайте также: