你是否曾经有过有许许多多的图片数据要处理？而处理这些数据在一台电脑上需要花费很长的时间才能处理完成。如果我们使用两台，三台甚至更多的电脑并行处理这些数据，那将会节约很多很多的时间。既然能节约大量的时间，那就让我们用多台电脑在Debian/Ubuntu上一起处理吧。你是否认为让多台电脑协同工作需要繁杂的系统配置？在Oropo面前，你那过时的想法就是NO。下面让我们看看配置有多么的简单。
没有实际例子是很难说清楚配置过程的。就让我们从处理海量图片的实例来说明问题吧。第一种解决此问题的方法是在一台电脑上日以继夜的处理这些图片；第二种解决方法则是在多台电脑上平行批量处理这些图片。
问题描述：
要处理一万张图片，而且每张图片都有很高的品质，目标是为每张图片创建一个体积较小的副本。而libjpeg库为这个问题提供了恰当的解决方案。
libjpeg库中有用的程序：
djpeg - 将JPEG文件解压成位图文件
cjpeg - 将位图文件压缩成JPEG文件
脚本适合处理单个图片
参数： 图片文件路径
结果： 生成体积较小的图片
下面是bash范例脚本：
Script make_smaller.sh
#!/bin/bash
QUALITY=30
if [ $# -ne 1 ]; then
echo "arguments" 1>&2
exit 1;
fi
FILE_PATH=$1
djpeg $FILE_PATH | cjpeg -quality $QUALITY
顺序处理：
调用make_smaller.sh脚本将顺序处理每张图片
顺序处理脚本
#!/bin/bash
MAKE_SMALLER=$PWD/make_smaller.sh
IMGS_DIR=$PWD/imgs
TARGET_DIR=$PWD/imgs_smaller
for file in $IMGS_DIR/*; do
bash $MAKE_SMALLER $file > $TARGET_DIR/${file##*/}
done
并发处理：
我们可以使用Oropo Executor system来处理这些图片。处理图片的任务将会添加到一给任务队列，然后在多台电脑上并行处理这些任务。每张图片都会被make_smaller.sh脚本处理。
并行处理脚本：
#!/bin/bash
MAKE_SMALLER=$PWD/make_smaller.sh
IMGS_DIR=$PWD/imgs
for file in $IMGS_DIR/*; do
oropo-system-pusher -p "string:bash" -p "path:$MAKE_SMALLER" -p "path:$file"
done
处理结果存放在 /var/lib/oropo/response/*/0 文件中