原文链接:https://www.jianshu.com/p/4ae1faea733b 随着企业的发展,他们的工作流程变得更加复杂,越来越多的有着错综复杂依赖关系的工作流需要增加监控,故障排除.如果没有明确的血缘关系.就可能出现问责问题,对元数据的操作也可能丢失.这就是有向无环图(DAG),数据管道和工作流管理器发挥作用的地方. 复杂的工作流程可以通过DAG来表示.DAG是一种图结构.信息必须沿特定方向在顶点间传递,但信息无法通过循环返回起点.DAG的构建快是数据管道,或者是一个进程的输入成为下

背景 之前项目中的sqoop等离线数据迁移job都是利用shell脚本通过crontab进行定时执行,这样实现的话比较简单,但是随着多个job复杂度的提升,无论是协调工作还是任务监控都变得麻烦,我们选择使用oozie来对工作流进行调度监控.在此介绍一下oozie~ 官网介绍 首先看官网首页介绍:http://oozie.apache.org (1)Oozie是一个管理 Apache Hadoop 作业的工作流调度系统. (2)Oozie的 workflow jobs 是由 actions 组成的

一.hadoop调度框架 Linux Crontab Azkaban https://azkaban.github.io/ Oozie http://oozie.apache.org/ Zeus(阿里的) https://github.com/michael8335/zeus2 二.oozie架构 1.oozie 一个基于工作流引擎的开源框架,是由Cloudera公司贡献给Apache的,它能够提供对Hadoop MapReduce和Pig Jobs的任务调度与协调. Oozie需要部署到Jav

概括 Azkaban是一个非常轻量的开源调度框架,适合二次开发,但是无法直接用于生产环境,存在致命缺陷(比如AzkabanWebServer是单点,1年多时间没有修复),在一些情景下的行为简单粗暴(比如重启AzkabanExecutorServer会导致该server上正在运行的所有流程fail),很多时候需要人工干预,要达到生产环境的可靠性级别,至少大量二次开发,并且官方代码更新很快,合并代码有很大冲突风险,适合于一些对可靠性要求不高可以快速上手的小公司,不建议使用: Oozie作为apach

    大数据协作框架是一个桐城,就是Hadoop2生态系统中几个辅助的Hadoop2.x框架.主要如下: 1,数据转换工具Sqoop 2,文件搜集框架Flume 3,任务调度框架Oozie 4,大数据Web工具Hue 任务调度框架 1,Linux Crontab 2,Azkaban –https://azkaban.github.io/ 3,Ozie –http://oozie.apache.org/ 功能强大 难度大     工作流调度     协作调度(定时,数据可用性)     bind

在上一篇  Quartz.net 开源job调度框架(一) 中讲到了基本的使用以及配置job轮训数据执行 这种做法适用于对数据操作实时性要求不高的场景,在实际场景中还有一种比较常用的场景就是我们需要在某一个时间点立即执行某个操作,比如商城做抢购活动,同时开启多个活动在不同的时间点开始促销.如果我们采用轮训数据库的方式来实现的话会出现处理数据不及时的情况,因为每次都需要从数据库捞取一批次的数据,根据状态或者设定的活动开启时间循环比对,如果达到时间点就更新数据状态,开启活动,每一批次处理的数据都需要

随着互联网的发展,网站应用的规模不断扩大,常规的垂直应用架构已无法应对,分布式服务架构以及流动计算架构势在必行,亟需一个治理系统确保架构有条不紊的演进. 单一应用架构当网站流量很小时,只需一个应用,将所有功能都部署在一起,以减少部署节点和成本.此时,用于简化增删改查工作量的 数据访问框架(ORM) 是关键. 垂直应用架构当访问量逐渐增大,单一应用增加机器带来的加速度越来越小,将应用拆成互不相干的几个应用,以提升效率.此时,用于加速前端页面开发的 Web框架(MVC) 是关键. 分布式服务架构当垂

Quartz定时调度框架CronTrigger时间配置格式说明 CronTrigger时间格式配置说明 CronTrigger配置格式: 格式: [秒] [分] [小时] [日] [月] [周] [年] 序号 说明 是否必填 允许填写的值 允许的通配符 1 秒 是 0-59, - * / 2 分 是 0-59, - * / 3 小时 是 0-23, - * / 4 日 是 1-31, - * ? / L W 5 月 是 1-12(JAN-DEC), - * / 6 周 是 1-7(SUN-SAT

Quartz.NET是一个开源的作业调度框架,非常适合在平时的工作中,定时轮询数据库同步,定时邮件通知,定时处理数据等. Quartz.NET允许开发人员根据时间间隔(或天)来调度作业.它实现了作业和触发器的多对多关系,还能把多个作业与不同的触发器关联. 整合了 Quartz.NET的应用程序可以重用来自不同事件的作业,还可以为一个事件组合多个作业. 官方学习文档:http://www.quartz-scheduler.net/documentation/index.html 使用实例介绍:ht

最近公司的做的项目中涉及到配置任务地址然后按照配置去目标地址提取相关的数据,所以今天上午在Internet上查看有关定时任务(调度任务)的相关信息,筛选半天然后查找到Quartz.net. Quartz.net概述: Quartz.net是一个开源的作业调度框架,非常适合在平时的工作中,定时轮询数据库同步,定时邮件通知,定时处理数据等. Quartz.NET允 许开发人员根据时间间隔(或天)来调度作业.它实现了作业和触发器的多对多关系,还能把多个作业与不同的触发器关联.整合了 Quartz.NE

深度神经网络(Deep Neural Networks, 简称DNN)是近年来机器学习领域中的研究热点,产生了广泛的应用.DNN具有深层结构.数千万参数需要学习,导致训练非常耗时.GPU有强大的计算能力,适合于加速深度神经网络训练.DNN的单机多GPU数据并行框架是腾讯深度学习平台的一部分,腾讯深度学习平台技术团队实现了数据并行技术加速DNN训练,提供公用算法简化实验过程.对微信语音识别应用,在模型收敛速度和模型性能上都取得了有效提升——相比单GPU 4.6倍加速比,数十亿样本的训练数天收敛,测

开源调度框架Quartz最佳实践 Quartz是一个Java调度框架,当前的最新版本为2.2.1. 以Quartz 2.2.1版为例,Quartz最佳实践(用于生产系统)总结如下: 1.跳过更新检查Quartz内置了一个“更新检查”特性,因此Quartz项目每次启动后都会检查官网,Quartz是否存在新版本.这个检查是异步的,不影响Quartz项目本身的启动和初始化.可以在Quartz配置文件中,设置org.quartz.scheduler.skipUpdateCheck的属性为true来跳过更

[深度学习系列2]Mariana DNN多GPU数据并行框架  本文是腾讯深度学习系列文章的第二篇,聚焦于腾讯深度学习平台Mariana中深度神经网络DNN的多GPU数据并行框架.   深度神经网络(Deep Neural Networks, 简称DNN)是近年来机器学习领域中的研究热点[1][2],产生了广泛的应用.DNN具有深层结构.数千万参数需要学习,导致训练非常耗时.GPU有强大的计算能力,适合于加速深度神经网络训练.DNN的单机多GPU数据并行框架是Mariana的一部分,Marian

转自:https://www.cnblogs.com/reed/p/7730338.html 今天做题,其中一道是 请简要描述一下Hadoop, Spark, MPI三种计算框架的特点以及分别适用于什么样的场景. 一直想对这些大数据计算框架总结一下,只可惜太懒,一直拖着.今天就借这个机会好好学习一下. 一张表 名称 发起者 语言 简介 特点 适用场景 Hadoop Yahoo工程师,Apache基金会 Java MapReduce分布式计算框架+HDFS分布式文件系统(GFS)+HBase数据存

平时的开发中线程是个少不了的东西,比如tomcat里的servlet就是线程,没有线程我们如何提供多用户访问呢?不过很多刚开始接触线程的开发工程师却在这个上面吃了不少苦头. 怎么做一套简便的线程开发模式框架让大家从单线程开发快速转入多线程开发,这确实是个比较难搞的工程. 那具体什么是线程呢?首先看看进程是什么,进程就是系统中执行的一个程序,这个程序可以使用内存.处理器.文件系统等相关资源.例如QQ软件.Eclipse.Tomcat等就是一个exe程序,运行启动起来就是一个进程.为什么需要多线程?

Spark 介绍(基于内存计算的大数据并行计算框架)  Hadoop与Spark 行业广泛使用Hadoop来分析他们的数据集.原因是Hadoop框架基于一个简单的编程模型(MapReduce),它支持可扩展,灵活,容错和成本有效的计算解决方案.这里,主要关注的是在处理大型数据集时在查询之间的等待时间和运行程序的等待时间方面保持速度.Spark由Apache Software Foundation引入,用于加速Hadoop计算软件过程.对于一个普遍的信念,Spark不是Hadoop的修改版本,并不

如今微服务架构讨论的如火如荼.但在企业架构里除了大量的OLTP交易外,还存在海量的批处理交易.在诸如银行的金融机构中,每天有3-4万笔的批处理作业需要处理.针对OLTP,业界有大量的开源框架.优秀的架构设计给予支撑:但批处理领域的框架确凤毛麟角.是时候和我们一起来了解下批处理的世界哪些优秀的框架和设计了,今天我将以Spring Batch为例,和大家一起探秘批处理的世界.初识批处理典型场景探秘领域模型及关键架构实现作业健壮性与扩展性批处理框架的不足与增强批处理典型业务场景对账是典型的批处理业务处

主要内容: 第一部分 TBSchedule基本概念及原理 1. 概念介绍 2. 工作原理 3. 源代码分析 4. 与其它开源调度框架对照 第二部分 TBSchedule分布式调度演示样例 1. TBSchedule源代码下载 2. 引入源代码Demo开发演示样例 3. 控制台配置任务调度 4. selectTasks方法參数说明 5. 创建调度策略參数说明 6. 创建任务參数说明 第一部分 TBSchedule基本概念及原理 1. 概念介绍 TBSchedule是一个支持分布式的调度框架.能让一

很多应用场景Quartz运行于Windows服务 Conf 在这个基本结构里 是用来存放配置  和上一篇 控制台运行的一样的结构 jobs.xml 的配置清单 <!-- 任务配置--> <job> <name>TestJob</name> <group>TestJob</group> <description>测试Job</description> <job-type>BusService.Test

​ Java任务调度框架之分布式调度框架XXL-Job介绍及快速入门 调度器使用场景: Java开发中经常会使用到定时任务:比如每月1号凌晨生成上个月的账单.比如每天凌晨1点对上一天的数据进行对账操作,在比如每天凌晨5点给180天未登陆过的用户发送邮件提醒等等.定时任务在我们开发中也占有很重要的部分. Java实现定时任务有很多方式: 1.JDK自带的定时器实现,即java.util.TimerTask类 2.使用Quartz定时器来实现 3.使用spring相关的任务调度.自spring 3.

从一个pod的创建开始 由kubectl解析创建pod的yaml,发送创建pod请求到APIServer. APIServer首先做权限认证,然后检查信息并把数据存储到ETCD里,创建deployment资源初始化. kube-controller通过list-watch机制,检查发现新的deployment,将资源加入到内部工作队列,检查到资源没有关联pod和replicaset,然后创建rs资源,rs controller监听到rs创建事件后再创建pod资源. scheduler 监听到po