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海豚调度器 python3
2024-09-05
Apache DolphinScheduler(海豚调度) - 1.3 系列核心表结构剖析
Apache DolphinScheduler 是一个分布式去中心化,易扩展的可视化 DAG 工作流任务调度系统.致力于解决数据处理流程中错综复杂的依赖关系,使调度系统在数据处理流程中开箱即用. 近日,伯毅同学给社区贡献了工作流核心表结构的剖析文章,非常细致,喜欢的伙伴请转走 1. 工作流总体存储结构 在 dolphinscheduler 库中创建的所有工作流定义(模板)都保存在 t_ds_process_definition 表中. 该数据库表结构如下表所示: 序号 字段 类型 描述 1 id
python3 爬虫五大模块之一:爬虫调度器
Python的爬虫框架主要可以分为以下五个部分: 爬虫调度器:用于各个模块之间的通信,可以理解为爬虫的入口与核心(main函数),爬虫的执行策略在此模块进行定义: URL管理器:负责URL的管理,包括带爬取和已爬取的URL.已经提供相应的接口函数(类似增删改查的函数) 网页下载器:负责通过URL将网页进行下载,主要是进行相应的伪装处理模拟浏览器访问.下载网页 网页解析器:负责网页信息的解析,这里是解析方式视具体需求来确定 信息采集器:负责将解析后的信息进行存储.显示等处理 代码示例是爬取CSDN
搭建Airflow数据流调度器
服务器使用的是centos系统,需要安装好pip和setuptools,同时注意更新安装的版本 接下来参考安装好Airflow Airflow 1.8 工作流平台搭建 http://blog.csdn.net/kk185800961/article/details/78431484 airflow最简安装方法 centos 6.5 http://blog.csdn.net/Excaliburace/article/details/53818530 以mysql作为数据库,airflow默认使用s
大数据之Yarn——Capacity调度器概念以及配置
试想一下,你现在所在的公司有一个hadoop的集群.但是A项目组经常做一些定时的BI报表,B项目组则经常使用一些软件做一些临时需求.那么他们肯定会遇到同时提交任务的场景,这个时候到底如何分配资源满足这两个任务呢?是先执行A的任务,再执行B的任务,还是同时跑两个? 如果你存在上述的困惑,可以多了解一些yarn的资源调度器. 在Yarn框架中,调度器是一块很重要的内容.有了合适的调度规则,就可以保证多个应用可以在同一时间有条不紊的工作.最原始的调度规则就是FIFO,即按照用户提交任务的时间来决定哪个
[Spring]支持注解的Spring调度器
概述 如果想在Spring中使用任务调度功能,除了集成调度框架Quartz这种方式,也可以使用Spring自己的调度任务框架. 使用Spring的调度框架,优点是:支持注解(@Scheduler),可以省去大量的配置. 实时触发调度任务 TaskScheduler接口 Spring3引入了TaskScheduler接口,这个接口定义了调度任务的抽象方法. TaskScheduler接口的声明: public interface TaskScheduler { ScheduledFuture<?>
编写简单的ramdisk(选择IO调度器)
前言 目前linux中包含anticipatory.cfq.deadline和noop这4个I/O调度器.2.6.18之前的linux默认使用anticipatory,而之后的默认使用cfq.我们在前面编写简单的ramdisk(有请求队列)中分配请求队列使用了blk_init_queue函数,该函数会默认该请求队列分配一个调度器,这里我们打算不使用该函数默认分配给请求队列的调度器,而是使用noop调度器.noop顾名思义,是一个基本上不干事的调度器.它基本不对请求进行什么附加的处理,仅仅假惺惺地
Erlang/OTP 17.0-rc1 新引入的"脏调度器"浅析
最近在做一些和 NIF 有关的事情,看到 OTP 团队发布的 17 rc1 引入了一个新的特性“脏调度器”,为的是解决 NIF 运行时间过长耗死调度器的问题.本文首先简单介绍脏调度器机制的用法,然后简要分析虚拟机中的实现原理,最后讨论了一下脏调度器的局限性. 脏调度器机制的用法 了解 NIF 的同学都知道,在 Erlang 虚拟机的层面,NIF 调用是不会被抢占的,在执行 NIF 的时候调度器线程的控制权完全被 NIF 调用接管,因此除非 NIF 调用的代码主动交出控制权,否则调度器线程会一直执
【Cocos2d-x 3.x】 调度器Scheduler类源码分析
非个人的全部理解,部分摘自cocos官网教程,感谢cocos官网. 在<CCScheduler.h>头文件中,定义了关于调度器的五个类:Timer,TimerTargetSelector,TimerTargetCallback, TimerScriptHandler和Scheduler,Timer和Scheduler直接继承于Ref类,TimerTargetSelector,TimerTargetCallback和TimerScriptHandler继承自Timer类. 先看看Timer类:
[原创]cocos2d-x研习录-第三阶 特性之调度器
在游戏中,经常会周期执行一些检测.操作或更新一些数据等,我们称之为调度.Cocos2D-x中将调度封装为类CCScheduler,方便在游戏开发中使用.我们一起来学习一下,CCScheduler具有哪些调度功能. 从上图可知,CCScheduler直接从基类CCObject继承而来.CCScheduler的调度模式分为两种:一种是update定时器调度,它是按照优先级来进行调度,在Cocos2D-x中优先级分为三类(大于零.小于零和等于零),值越小优先级越高.另一种是按照自定义定时器调度.
Storm-隔离调度器
这个版本的亮点是新的“隔离调度器”,使得在一些拓扑中分享集群变得简单和安全.隔离调度程序允许您指定哪些拓扑应该“孤立”, 这意味着它们运行在集群中的一组专用的机器,没有其他的拓扑将运行.这些孤立的拓扑在集群中给定优先级,如果有竞争与non-isolated 拓扑,资源将被分配到孤立的拓扑.如果需要得到资源给一个孤立的拓扑,资源将远离non-isolated拓扑.一旦所有隔离拓扑分配,剩余的 机器在所有non-isolated共享集群拓扑. 在Nimbus配置中你需要配置隔离调度器.设置"stor
人人都是 DBA(III)SQL Server 调度器
在 SQL Server 中,当数据库启动后,SQL Server 会为每个物理 CPU(包括 Physical CPU 和 Hyperthreaded)创建一个对应的任务调度器(Scheduler),Scheduler 可以看作为逻辑 CPU(Logical CPU). 根据 Affinity Mask 选项的配置,Scheduler 的状态被设置为 ONLINE 或 OFFLINE.使用下面的 SQL 来查询当前环境中 Scheduler 的状态. SELECT is_online ,[st
IO调度器
由于对blktrace的好奇,来到了block层.通过阅读block层的代码,自己的几个错误认知被纠正,比如 一) 同步操作时,进程是在驱动中睡觉真实情况是:进程在文件系统睡觉 二) 对同一个数据块的读写是在block控制 真实情况是:对同一数据块的是在文件系统中控制. 两个周来,对文件系统肃然起敬,文件系统是一个你要花至少一年,才只能读懂其50%的模块,甚至,要想领悟文件系统的精髓,你要读page-cache,要读block层,甚至要理解存储芯片的读/写/擦除特性,真是a long long
Linux IO Scheduler(Linux IO 调度器)
每个块设备或者块设备的分区,都对应有自身的请求队列(request_queue),而每个请求队列都可以选择一个I/O调度器来协调所递交的request.I/O调度器的基本目的是将请求按照它们对应在块设备上的扇区号进行排列,以减少磁头的移动,提高效率.每个设备的请求队列里的请求将按顺序被响应.实际上,除了这个队列,每个调度器自身都维护有不同数量的队列,用来对递交上来的request进行处理,而排在队列最前面的request将适时被移动到请求队列中等待响应. IO调度器在内核栈中所处位置如下: 内核
监听器初始化Job、JobTracker相应TaskTracker心跳、调度器分配task源码级分析
JobTracker和TaskTracker分别启动之后(JobTracker启动流程源码级分析,TaskTracker启动过程源码级分析),taskTracker会通过心跳与JobTracker通信,并获取分配它的任务.用户将作业提交到JobTracker之后,放入相应的数据结构中,静等被分配.mapreduce job提交流程源码级分析(三)这篇文章已经分析了用户提交作业的最后步骤,主要是构造作业对应的JobInProgress并加入jobs,告知所有的JobInProgressListen
Django 源码小剖: URL 调度器(URL dispatcher)
在刚开始接触 django 的时候, 我们尝试着从各种入门文档中创建一个自己的 django 项目, 需要在 mysite.urls.py 中配置 URL. 这是 django url 匹配处理机制的一小部分. URL 调度器详解 django url 匹配处理机制主要由一下模块实现: django.conf.urls 和 django.core.urlresolver.py. 有需要摘取上一节中的代码: # BaseHandler.get_response() 的定义 # 处理请求的函数, 并
Erlang 进程被抢占的条件——一个进程长时霸占调度器的极端示例
最近研究 binary 的实现和各种操作对应的 beam 虚拟机汇编指令,发现有一些指令序列是不可重入的,比如说有的指令构造一个上下文(也就是某种全局状态),然后下一条指令会对这个上下文做操作(具体的场景示例参见这篇博文).而上下文是调度器内部私有的全局变量.而我们一直在说,Erlang 调度器是抢占式调度器,进程耗光了 reduction 配额之后就会被抢占,那么调度器是怎么保证不可重入的指令序列不会被破坏呢? 关键在于,Erlang 调度器的抢占只会发生在一些特定的点上,像上面的指令序列之间
Cocos2d-X3.0 刨根问底(六)----- 调度器Scheduler类源码分析
上一章,我们分析Node类的源码,在Node类里面耦合了一个 Scheduler 类的对象,这章我们就来剖析Cocos2d-x的调度器 Scheduler 类的源码,从源码中去了解它的实现与应用方法. 直入正题,我们打开CCScheduler.h文件看下里面都藏了些什么. 打开了CCScheduler.h 文件,还好,这个文件没有ccnode.h那么大有上午行,不然真的吐血了, 仅仅不到500行代码.这个文件里面一共有五个类的定义,老规矩,从加载的头文件开始阅读. #include <funct
cocos2d调度器(定时执行某函数)
调度器(scheduler) 继承关系 原理介绍 Cocos2d-x调度器为游戏提供定时事件和定时调用服务.所有Node对象都知道如何调度和取消调度事件,使用调度器有几个好处: 每当Node不再可见或已从场景中移除时,调度器会停止. Cocos2d-x暂停时,调度器也会停止.当Cocos2d-x重新开始时,调度器也会自动继续启动. Cocos2d-x封装了一个供各种不同平台使用的调度器,使用此调度器你不用关心和跟踪你所设定的定时对象的销毁和停止,以及崩溃的风险. 基础用法 游戏中我们经常会随时间
jmeter之调度器配置
Jmeter的线程组设置里有一个调配器设置,用于设置该线程组下脚本执行的开始时间.结束时间.持续时间及启动延迟时间.当需要半夜执行性能测试时会用到这个功能. ps:设置调度器配置,需要将前面的循环次数设置为永远(自己感觉,因为这样才不会因循环次数不够而终止压测) 下面介绍下调度器的配置: 启动时间:测试计划什么时候启动,启动延迟会覆盖它.当启动时间已过,手动运行脚本时也当前时间也会覆盖它(但启动时间页面显示不会变). 结束时间:测试计划什么时候结束,持续时间会覆盖它. 持续时间(秒):测试计划持
.net 调度器怎么实现心跳(socket除了他,没选择吧)
自己写调度器,就要从tcp通信入手:心跳的实现除了使用socket,想不到其他任何方案. socket基本使用demo: Socket Client: static void Main(string[] args) { Socket c; //int port = 4029; // 避免使用127.0.0.1,我在本机测试是不能运行的 //string host = "127.0.0.1"; //IPAddress ip = IPAddress.Parse(host); //IPEnd
LTE Module User Documentation(翻译2)——配置LTE MAC 调度器
LTE用户文档 (如有不当的地方,欢迎指正!) 5 配置 LTE MAC 调度器 这里有几种 LTE MAC 调度器用户可以选择.使用下面的代码定义调度器的类型: Ptr<LteHelper> lteHelper = CreateObject<LteHelper> (); lteHelper->SetSchedulerType ("ns3::FdMtFfMacScheduler"); // FD-MT scheduler lteHelper->S
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