Airflow能做什么 关注公众号, 查看更多 http://mp.weixin.qq.com/s/xPjXMc_6ssHt16J07BC7jA Airflow是一个工作流分配管理系统,通过有向非循环图的方式管理任务流程,设置任务依赖关系和时间调度. Airflow独立于我们要运行的任务,只需要把任务的名字和运行方式提供给Airflow作为一个task就可以. 安装和使用 最简单安装 在Linux终端运行如下命令 (需要已安装好python2.x和pip): pip install airflo

网上主要提到了以下两点: 1.cmd窗口输入bcdedit /debug on,重新启动计算机. 2.下载对应版本Windows符号文件,并添加环境变量_NT_SYMBOL_PATH. 其实根据环境不同还需要在执行bcdedit后再补充一个命令,如果没有设置local debug transport的话. bcdedit /dbgsettings local 下载操作系统符号文件时如果对checked build.retail build不明白的话,请参考:http://msdn.microso

1.环境准备1.1 安装环境1.2 创建用户2.安装airflow2.1 安装python2.2 安装pip2.3 安装数据库2.4 安装airflow2.4.1 安装主模块2.4.2 安装数据库模块.密码模块2.5 配置airflown2.5.1 设置环境变量2.5.2 修改配置文件3. 启动airflow3.1 初始化数据库3.2 创建用户3.3 启动airflow4.执行任务5.安装celery5.1 安装celery模块5.2 安装celery broker5.2.1 使用RabbitM

1.环境准备1.1 安装环境1.2 创建用户2.安装airflow2.1 安装python2.2 安装pip2.3 安装数据库2.4 安装airflow2.4.1 安装主模块2.4.2 安装数据库模块.密码模块2.5 配置airflown2.5.1 设置环境变量2.5.2 修改配置文件3. 启动airflow3.1 初始化数据库3.2 创建用户3.3 启动airflow4.执行任务5.安装celery5.1 安装celery模块5.2 安装celery broker5.2.1 使用RabbitM

目录 Airflow部署及使用 1.Dockerhub查看镜像地址 2.拉取docker镜像 3.在宿主机创建外挂文件夹 4.创建docker容器 5.重新创建docker容器 5.1.查看airflow容器是否正常启动 5.2.启动成功才能将容器中的airflow.cfg拷贝出来修改 5.3.删除容器重新创建,非删除镜像 6.进入docker容器 7.sqlite数据库初始化 8.修改airflow的airflow.cfg配置 9.mysql数据库初始化 9.1.查看docker中mysql的

开源项目airflow的一点研究 调研了一些几个调度系统, airflow 更满意一些. 花了些时间写了这个博文, 这应该是国内技术圈中最早系统性研究airflow的文章了.  转载请注明出处 http://www.cnblogs.com/harrychinese/ . ========================airflow概况========================文档:http://airflow.readthedocs.org/en/latest/几个调度系统的比较, 可参

Storm入门教程 1. Storm基础 Storm Storm主要特点 Storm基本概念 Storm调度器 Storm配置 Guaranteeing Message Processing(消息处理保障机制) Daemon Fault Tolerance(守护线程容错机制) 理解Storm拓扑的并行 Tutorial Local模式 本地模式的通用配置: 在生产环境中运行Topologies 通用配置 杀死topology 更新运行中的topology 监控topology Local模式 本

run命令运行过程 读取dag文件生成task依赖关系,然后生成封装airflow run的command命令,通过celery发送到executor端,重新执行该airflow run命令. scheduler命令运行过程: 调度器通过SchedulerJob类run方法执行整个流程,包括使用多进程处理DagDir,包括生成Dag,产生DagRun,每个DagRun下又生成多个TaskInstance,然后将任务通过Executor分发到执行节点运行.涉及到的方法有:SchedulerJob类

部署方式:docker+airflow+mysql+LocalExecutor 使用airflow的docker镜像 https://hub.docker.com/r/puckel/docker-airflow 使用默认的sqlite+SequentialExecutor启动: $ docker run -d -p 8080:8080 puckel/docker-airflow webserver 将容器中的airflow.cfg拷贝出来修改 $ docker cp $container_id:

以前为了在一台机器上启动多个executor都是通过instance多个worker来实现的,因为standalone模式默认在一台worker上启动一个executor,造成了很大的不便利,并且会造成不同节点间任务负载不均衡,后来发现了另一种解决方法,方法如下. 设置参数 设置每个executor使用的cpu数为4 spark.executor.cores 4 限制cpu使用数量,这里会启动3个executor(12/4) spark.cores.max 12 设置每个executor的内存大

1．设置方式寄存器:设置DMA通道的传输方式,寄存器DMAMODE0或者DMAMODE1的位9:0-表示块传输,1-表示散/聚传输: 2．设置PCI地址寄存器:设置PCI总线侧的地址空间. 3．设置LOCAL地址寄存器:设置LOCAL总线侧的地址空间. 4．设置传输计数寄存器:以字节位单位设置传输数据量. 5．设置描述寄存器:设置DMA传输的方向:在散/聚方式下,位0表示传输参数的加载地址,0-PCI地址,1-Local地址: 位1表示传输链结束,0-未结束,1-结束:位2设置当前块传输结束后中

Vue 项目代理设置的优化 Vue 类的项目开发中项目结构基本都是类似于 Vue-cli 生成的方式, 这种方式开发中,最常用到的模式是开启代理进行 mock 调试或远程调试, 也就是使用了 Vue-cli 设置的配置 proxyTable 或者直接使用 Webpack-dev-server 提供的 proxy 选项.它是采用了 http-proxy 库,所以具体配置可查看: https://github.com/nodejitsu/node-http-proxy#options 利用配置的这些

参考 https://blog.longwin.com.tw/2005/12/ssh_keygen_no_passwd/ 1 选择搬瓦工左边菜单栏中的“Root password modification”,然后“Generate and set new root password”,重置前请先把V-P-S关机,否则会重置失败.重置得到的root密码务必记好,因为只会出现这一次.没记下来怎么办?再重置一次. 得到这些信息后,需要一个SSH客户端进行登录. 2 Linux用户 直接打开终端,输入如

来源:https://www.cnblogs.com/arachis/p/spark_parameters.html 摘要 1.num-executors 2.executor-memory 3.executor-cores 4.driver-memory 5.spark.default.parallelism 6.spark.storage.memoryFraction 7.spark.shuffle.memoryFraction 8.total-executor-cores 9.资源参数参考

问题: 这个问题居然也郁闷了我一段时间. 我们假设在EVC里建立了一个project, 里面有SubProject_1(以下简称SB1,嘿嘿), 编译生成一个EXE; SubProject_2(以下简称SB2)编译生成一个DLL:并且已经设置好SB1 "depend on" SB2,  在SB1运行的时候, 使用LoadLibrary函数动态加载SB2.DLL. 那么, 如果我在SB1和SB22里面各加断点若干, 然后按下F5(GO), 就会出现这样的警告框 这时候如果程序停在SB1里

最近正在用Vue做一个电商项目.利用工作前后空隙时间. 1.promise的使用 点这里 如何在实际项目中使用Promise 2. Express Route 前后端传参的两种方法 (1)req.params 服务端代码如下: const express = require('express') const router = express.Router() router.get('/:name', function (req, res) { res.send('hello, ' + req.p

本人的环境是基于centos7下来安装的 一.安装docker  下载docker安装包,下载地址:https://download.docker.com/linux/static/stable/x86_64/ 下载到本地后解压 tar -zxf docker-.tgz  将解压出来的docker文件内容移动到 /usr/bin/ 目录下 cp docker/* /usr/bin/ 将docker注册为service 新建文件 vim /etc/systemd/system/docker.ser

官网: http://airflow.apache.org/installation.html 原理: https://www.cnblogs.com/cord/p/9450910.html 安装: https://www.cnblogs.com/cord/p/9226608.html 高可用部署等: https://www.jianshu.com/p/2ecef979c606 使用方法等: https://www.jianshu.com/p/cbff05e3f125 日志在: /tmp/sch

----本节内容------- 1.遗留问题解答 2.Spark调优初体验 2.1 利用WebUI分析程序瓶颈 2.2 设置合适的资源 2.3 调整任务的并发度 2.4 修改存储格式 3.Spark调优经验 3.1 Spark原理及调优工具 3.2 运行环境优化 3.2.1 防止不必要的分发 3.2.2 提高数据本地性 3.2.3 存储格式选择 3.2.4 选择高配机器 3.3 优化操作符 3.3.1 过滤操作导致多小任务 3.3.2 降低单条记录开销 3.3.3 处理数据倾斜或者任务倾斜 3.

Spark基本工作流程及YARN cluster模式原理 转载请注明出处:http://www.cnblogs.com/BYRans/ Spark基本工作流程 相关术语解释 Spark应用程序相关的几个术语: Worker:集群中任何可以运行Application代码的节点,类似于YARN中的NodeManager节点.在Spark on Yarn模式中指的就是NodeManager节点: Executor:Application运行在Worker 节点上的一个进程,该进程负责运行Task,并且