oracle库中的一个job,正常运行了一年多,因某种原因导致无法运行,系统尝试多次均失败之后下次执行时间就变成了 4000/1/1. 现导致job失败的问题已经解决,从新运行job时报 12011和06512错误. ERROR at line 1:ORA-12011: execution of 1 jobs failedORA-06512: at “SYS.DBMS_IJOB”, line 242ORA-06512: at “SYS.DBMS_JOB”, line 218ORA-06512:

oracle 12.2.0.1版本报错: Errors in file /u01/app/oracle/diag/rdbms/easdb/easdb2/trace/easdb2_j000_27520.trc:ORA-12012: 自动执行作业 "SYS"."ORA$AT_OS_OPT_SY_21" 出错ORA-20001: Statistics Advisor: Invalid task name for the current userORA-06512: 在 &

首先的一个需求是在OA系统中定时跑一些定时作业,例如发放年假等事务,之前的做法是在服务器上加入一个服务,用系统定时作业去跑服务,这样有个问题就是当系统在发布的过程中,有可能忘记启动服务而导致无法定时执行.在网上查了一下资料,这样的需求一般在全局application上做一定时器,定时执行任务.MVC架构中Global.asax是指定路由的文件,而在里面定义了事件Application_Start和Application_End事件,这样可以在发布过后,直接启用定时器. using System.

---2000 企业管理器 --管理 --SQL Server代理 --右键作业 --新建作业 --"常规"项中输入作业名称 --"步骤"项 --新建 --"步骤名"中输入步骤名 --"类型"中选择"Transact-SQL 脚本(TSQL)" --"数据库"选择执行命令的数据库 --"命令"中输入要执行的语句:                          --

2019-03-10 本篇文章旨在阐述本人在某一特定情况下遇到 Hive 执行 MapReduce 作业的问题的探索过程与解决方案.不对文章的完全.绝对正确性负责. 解决方案 Hive 的配置文件  hive-site.xml 中的 hive.exec.scratchdir 的目录地址要放在 HDFS 上. 问题现象 本人在使用 Hive 执行 MapReduce 作业时,突然发现所有作业均无法执行.下达 HQL 命令的控制台只有短短几行输出.控制台输出内容如下: WARNING: Hive-o

USE [chongwu] GO /****** Object: StoredProcedure [dbo].[p_createjob] Script Date: 01/21/2016 14:32:05 ******/ SET ANSI_NULLS ON GO SET QUOTED_IDENTIFIER ON GO ALTER proc [dbo].[p_createjob] @jobname varchar(100),--作业名称 @sql varchar(8000),--要执行的命令 @en

常常被一些用户问到,说“为什么我的mapreduce作业总是运行到某个阶段就报出如下错误,然后失败呢?以前同一个作业没出现过的呀?” 10/01/10 12:48:01 INFO mapred.JobClient: Task Id : attempt_201001061331_0002_m_000027_0, Status : FAILED java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space         at org.apache.hadoop.mapre

参考资料:http://www.cnblogs.com/wxjnew/p/3620792.html 注意:使用bat文件执行速度比执行在spoon.bat中执行慢很多 一.使用Pan.bat执行转换 Pan.bat文件路径:\pdi-ce-6.1.0.1-196\data-integration 需求:执行转换(\pdi-ce-6.1.0.1-196\data-integration\samples\transformations\Add value fields changing sequen

很多人只会,但没深入体会和想为什么要这样? 拿Hadoop来说,当然,spark也一样的道理. 输出路径由Hadoop自己创建,实际的结果文件遵守part-nnnn的约定. 如何指定一个已有目录作为Hadoop作业的输出路径,作业将无法进行,并会抛出异常抗议一个已经存在的目录.如果想让Hadoop将输出存储到一个目录,它必须是不存的目录.其实,我们可以把这个特点当做Hadoop的一种安全机制,它可以防止Hadoop重写有用的文件以及用户总是忘记弄清的事.

--exec sp_addlinkedserver 'xkp', ' ', 'SQLOLEDB', '192.168.66.66'  定义链接--exec sp_addlinkedsrvlogin 'xkp', 'false',null, 'sa', 'sa'   定义账号密码 --update xkp.kqxt.dbo.as_record set termid='502' where termid<495 or termid>603  定时执行这条语句修改数据库 exec sp_addlin

关于如何根据传入的不同参数,达到动态运行作业的目的,这里不介绍.只提供一个思路,就是不同的调度进程调度同一个Kettle文件时,传入了不同的参数,从而得到不同的数据. 如下图所示: 1. 先设置参数名称,双击Kettle空白处,选择Parameters 选项卡 2. 输入一个参数名,默认值可以不给 3. 测试作业里有两个主要步骤 l set variables 用来把获取到的参数值,设置成一个变量 l write to log 用来打印变量 4. set variables 中需要设置变量名称和

前言 从运行我们的 Map/Reduce 程序,到结果的提交,Hadoop 平台其实做了很多事情. 那么 Hadoop 平台到底做了什么事情,让 Map/Reduce 程序可以如此 "轻易" 地实现分布式运行? Map/Reduce 任务执行总流程 经过之前的学习,我们已经知道一个 Map/Reduce 作业的总流程为: 代码编写  -->  作业配置  -->  作业提交  -->  Map任务的分配和执行  -->  处理中间结果(Shuffle)  --&

背景:一个作业有7个步骤,前面的步骤成功/失败都转到下一步,直至最后退出,作业计划是每天早上8点执行.步骤中的语句是例行检查脚本,之前的历史记录都是一分钟内完成.此次重启数据库服务器后,检查发现此作业在重启受影响范围内.查看作业历史记录,显示作业正在进行,持续时间为3天8小时43分钟,而且持续时间一直在增长.首先,怀疑步骤中的语句有问题,会不会是对大表进行操作(有死锁检查,不会堵这么久)?语句中有循环.waitfor关键字?查看第4步(前3步已执行成功),只是从ERRORLOG中取前一天登录失败

前言 从运行我们的 Map/Reduce 程序,到结果的提交,Hadoop 平台其实做了很多事情. 那么 Hadoop 平台到底做了什么事情,让 Map/Reduce 程序可以如此 "轻易" 地实现分布式运行? Map/Reduce 任务执行总流程 经过之前的学习,我们已经知道一个 Map/Reduce 作业的总流程为: 代码编写  -->  作业配置  -->  作业提交  -->  Map任务的分配和执行  -->  处理中间结果(Shuffle)  --&

一般作业做好后需要做成定时任务,Kettle可以借助Windows的执行计划来完成.那么可以通过写批处理的方式让执行计划来调用. 其中Kitchen和Pan都可以做定时执行,一个是针对作业,一个是针对转换. cd C:\soft\kettle\data-integration kitchen /file C:\soft\kettle\resourse-ware\timing.kjb /level Basic /logfile E:\timing.log @pause cd C:\soft\ket

MapReduce任务执行总流程 一个MapReduce作业的执行流程是:代码编写 -> 作业配置 -> 作业提交 -> Map任务的分配和执行 -> 处理中间结果 -> Reduce任务的分配和执行 -> 作业完成,而在每个任务的执行过程中又包含输入准备 -> 任务执行 -> 输出结果.下图给出了MapReduce作业详细的执行流程图. MapReduce作业执行流程图 1. 提交作业 一个MapReduce作业在提交到Hadoop之后会进入完全地自动化执

1 将windows下面创建好的转换,放到Linux某一个文件夹下面.如:把0816_em.ktr文件放到/home/cfj/kettle/testdemo下面. 注意里面的数据库用户名和密码可能需要改,如果是job文件如:job0816_01.kjb.记得把里面存的路径改了,如下图: 2 编辑脚本文件,放入到对应文件夹中,并赋予权限 赋予权限方法如下: chmod +x ./test.sh #使脚本具有执行权限./test.sh #执行脚本 testshell0817.sh脚本如下: #!/b

本文根据 Apache Flink 系列直播课程整理而成,由 Apache Flink Contributor.网易云音乐实时计算平台研发工程师岳猛分享.主要分享内容为 Flink Job 执行作业的流程,文章将从两个方面进行分享:一是如何从 Program 到物理执行计划,二是生成物理执行计划后该如何调度和执行. Flink 四层转化流程 Flink 有四层转换流程,第一层为 Program 到 StreamGraph:第二层为 StreamGraph 到 JobGraph:第三层为 JobG

https://my.oschina.net/itblog/blog/275294 摘要: 本文通过一个例子,详细介绍Hadoop 的 MapReduce过程. 分析MapReduce执行过程 MapReduce运行的时候,会通过Mapper运行的任务读取HDFS中的数据文件,然后调用自己的方法,处理数据,最后输出.Reducer任务会接收Mapper任务输出的数据,作为自己的输入数据,调用自己的方法,最后输出到HDFS的文件中.整个流程如图: Mapper任务的执行过程详解 每个Mapper任

SQL SERVER作业的计划(Schedules),如果你没仔细研究过或没有应用一些复杂的计划(Schedules),那么你觉得SQL SERVER作业的计划(Schedules)非常好用,也没啥问题,但是我要告诉你一个“残酷”的真相,相比Linux系统的Crontab,SQL SERVER作业的计划其实是一个二等残废,很多功能要实行起来真的是让人头疼! 如果你自认为非常了解作业的配置(不要想当然,实践验证保证会让你大吃一惊)?那么接下来先看看几个问题: 1:如果你要配置作业在每个小时的第20

标签(空格分隔): Spark 作业提交 先回顾一下WordCount的过程: sc.textFile("README.rd").flatMap(line => line.split(" ")).map(word => (word, 1)).reduceByKey(_+_) 步骤一:val rawFile = sc.textFile("README.rd") texyFile先生成HadoopRDD --> MappedRDD: