Spark是现在应用最广泛的分布式计算框架,oozie支持在它的调度中执行spark.在我的日常工作中,一部分工作就是基于oozie维护好每天的spark离线任务,合理的设计工作流并分配适合的参数对于spark的稳定运行十分重要. Spark Action 这个Action允许执行spark任务,需要用户指定job-tracker以及name-node.先看看语法规则: 语法规则 <workflow-app name="[WF-DEF-NAME]" xmlns="uri…

在大数据的当下,各种spark和hadoop的框架层出不穷.各种高端的计算框架,分布式任务如乱花般迷眼.你是否有这种困惑!--有了许多的分布式任务,但是每天需要固定时间跑任务,自己写个调度,既不稳定,又没有可靠的通知. 想要了解Oozie的基础知识,可以参考这里 那么你应该是在找--Oozie. Oozie是一款支持分布式任务调度的开源框架,它支持很多的分布式任务,比如map reduce,spark,sqoop,pig甚至shell等等.你可以以各种方式调度它们,把它们组成工作流.每个工作流节…

继前一篇大体上翻译了Email的Action配置,本篇继续看一下Shell的相关配置. Shell Action Shell Action可以执行Shell脚本命令,工作流会等到shell完全执行完毕后退出,再执行下一个节点.为了运行shell,必须配置job-tracker以及name-node,并且设置exec来执行shell. Shell既可以使用job-xml引用一个配置文件,也可以在shell action内直接配置.shell action中的配置会覆盖job-xml中的配置. EL…

Sqoop的使用应该是Oozie里面最常用的了,因为很多BI数据分析都是基于业务数据库来做的,因此需要把mysql或者oracle的数据导入到hdfs中再利用mapreduce或者spark进行ETL,生成报表信息. 因此本篇的Sqoop Action其实就是运行一个sqoop的任务而已. 同样action会等到sqoop执行成功后,才会执行下一个action.为了运行sqoop action,需要提供job-tracker,name-node,command或者arg元素. sqoop act…

Spark相关知识点 1.Spark基础知识 1.Spark是什么? UCBerkeley AMPlab所开源的类HadoopMapReduce的通用的并行计算框架 dfsSpark基于mapreduce算法实现的分布式计算,拥有HadoopMapReduce所具有的优点:但不同于MapReduce的是Job中间输出和结果可以保存在内存中,从而不再需要读写HDFS,因此Spark能更好地适用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的map reduce的算法. 2.Spark与Hadoop的对比(Spar…

分布式协调服务Zookeeper扫盲篇 作者:尹正杰 版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任. 身为运维工程师对kubernetes(k8s)可能比较熟,那么etcd(go语言实现)分布式协调服务应该也有一定的了解吧.在大数据领域中,也有一个分布式协调工具基本上可以和zookeeper分庭抗礼,他就是我们今天要说的zookeeper. 在分布式系统中,服务(或组件)之间的协调是非常重要的,它构成了分布式系统的基础.分布式系统中的leader选举,分布式锁,分布式队列等,均需要通过协调服…

HBase读写的几种方式(二)spark篇 https://www.cnblogs.com/swordfall/p/10517177.html 分类: HBase undefined 1. HBase读写的方式概况 主要分为: 纯Java API读写HBase的方式: Spark读写HBase的方式: Flink读写HBase的方式: HBase通过Phoenix读写的方式: 第一种方式是HBase自身提供的比较原始的高效操作方式,而第二.第三则分别是Spark.Flink集成HBase的方式,…

[源码解析] PyTorch 分布式(8) -------- DistributedDataParallel之论文篇 目录 [源码解析] PyTorch 分布式(8) -------- DistributedDataParallel之论文篇 0x00 摘要 0x01 原文摘要 0x02 引论 2.1 挑战 2.2 实现和评估 0x03 背景 3.1 PyTorch 3.2 数据并行 3.3 AllReduce 0x04 系统设计 4.1 API 4.2 梯度规约 4.2.1 A Naive So…

[源码解析] PyTorch分布式优化器(1)----基石篇 目录 [源码解析] PyTorch分布式优化器(1)----基石篇 0x00 摘要 0x01 从问题出发 1.1 示例 1.2 问题点 0x01 模型构造 1.1 Module 1.2 成员变量 1.3 _parameters 1.3.1 构建 1.3.2 归类 1.3.3 获取 1.4 Linear 1.4.1 使用 1.4.2 定义 1.4.3 解释 0x02 Optimizer 基类 2.1 初始化 2.2 添加待优化变量 2.…

最近又开始捅咕上oozie了,所以回头还是翻译一下oozie的文档.文档里面最重要就属这一章了--工作流定义. 一提到工作流,首先想到的应该是工作流都支持哪些工作依赖关系,比如串式的执行,或者一对多,或者多对一,或者条件判断等等.Oozie在这方面支持的很好,它把节点分为控制节点和操作节点两种类型,控制节点用于控制工作流的计算流程,操作节点用于封装计算单元.本篇就主要描述下它的控制节点... 背景 先看看oozie工作流里面的几个定义: action,一个action是一个独立的任务,比如map…