1. DAG 在Airflow中,DAG或有向无环图是你运行所有任务的集合,以某种组织方式来反映所有任务之间的关系和依赖. 例如,一个简单的DAG可以包括三个任务:A,B和C.可以说A必须在B运行之前成功运行,但C可以随时运行. 可以说任务A在5分钟后超时,为防止失败,B可以最多重启5次.也可以说工作流从某个特定日期开始每晚10点运行. 以这种方式,DAG描述了你如何执行工作流程; 但是请注意,我们还没有说出我们实际想要做的事情! A,B和C可以是任何东西.也许在C发送电子邮件时,A为B准备数据

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

1. airflow 介绍 1.1 airflow 是什么 Airflow is a platform to programmatically author, schedule and monitor workflows. airflow 是一个编排.调度和监控workflow的平台,由Airbnb开源,现在在Apache Software Foundation 孵化.airflow 将workflow编排为tasks组成的DAGs,调度器在一组workers上按照指定的依赖关系执行tasks.

在Task调度相关的两篇文章<Spark源码分析之五:Task调度(一)>与<Spark源码分析之六:Task调度(二)>中,我们大致了解了Task调度相关的主要逻辑,并且在Task调度逻辑的最后,CoarseGrainedSchedulerBackend的内部类DriverEndpoint中的makeOffers()方法的最后,我们通过调用TaskSchedulerImpl的resourceOffers()方法,得到了TaskDescription序列的序列Seq[Seq[Tas

airflow常见问题的排查记录如下: 1,airflow怎么批量unpause大量的dag任务 ​ 普通少量任务可以通过命令airflow unpause dag_id命令来启动,或者在web界面点击启动按钮实现,但是当任务过多的时候,一个个任务去启动就比较麻烦.其实dag信息是存储在数据库中的,可以通过批量修改数据库信息来达到批量启动dag任务的效果.假如是用mysql作为sql_alchemy_conn,那么只需要登录airflow数据库,然后更新表dag的is_paused字段为0即可启

前文Airflow的第一个DAG已经跑起来了我们的第一个任务. 本文就来丰富这个任务. 回顾我们的任务内容 我们定义了DAG的名称为Hello-World, 这个叫dag_id, 补充说明description 定义了调度间隔schedule_interval, 这是一个cron表达式 引入了一个bash任务 有一个重要的参数default_args, 这是dag定义的参数 如何执行不同的任务 airflow里通过引入不同的operator来执行不同的操作. 目前,内置了一些: https://

luigi提供了两个基本单元来构造一个工作流,这两个基本单元分别是Task和Target.这两个单元都是抽象类,我们实现他们中的某些方法就可以了.除了这两个基本单元,还有一个重要的概念是Prameter,它可以控制task的运行方式. 一.target target对应的是磁盘上的一个文件,或者是HDFS上的一个文件,或者数据库中一条记录.一个自定义的target只需要实现exists方法,如果文件存在那么返回true,如果不存在则返回false. 实际上,自定义一个Target类的概率是很小的

原文地址:http://projectreactor.io/docs/reference/ Reactor简介 Reactor是一个基础库,用在构建实时数据流应用.要求有容错和低延迟至毫秒.纳秒.皮秒的服务. — PrefaceTL;DR 什么是Reactor? 让我们大致了解一下Reactor.在你使用喜欢的搜索敲入一些关键词如Reactive.spring Reactive.Asynchronous java或者仅仅是"What the heck is Reactor?".简而言之

为什么使用多线程? Chrome的多线程模型主要解决什么问题? 如何实现该问题的解决? 1. 解决问题 Chrome有很多线程,这是为了保持UI线程(主线程)的高响应度,防止被其他费时的操作阻碍从而影响用户体验.但是多线程会造成资源并发访问引起的死锁和竞争冲突等问题. 2.方法 Chrome的多线程模型为避免资源被并发访问,尽量减少锁的使用,通过消息循环和自定义任务机制解决了并发问题.对于任一个线程,都是启动一个消息循环,等待和执行消息队列中的消息或任务.Chrome将需要的操作封装入自定义的任

1. Semaphore 信号量是一种计数器,用来保护一个或者多个共享资源的访问.如果线程要访问一个共享资源,必须先获得信号量.若内部计数器大于0,则减1,若等于0,则线程进入休眠直至计数器大于等于0. Semaphore semaphore1 = ); // 值为1的信号量 Semaphore semaphore2 = , true); // 公平模式,FIFO semaphore1.acquire(); // 获取资源,否则阻塞,且在阻塞过程中可以被中断 semaphore1.acquire

并行编程一直是一个老生常谈的话题 在这里记录一下TPL编程,这在net4.0 微软就已经提供了多核时代下的并行库,其中最核心的最常用的也就是Task 一 Task是什么 Task可以简单的理解为一个线程的封装,向外部暴露几种接口,如常见的Task.Run,Task.Factory.StartNew:当一个Task启动后应用程序将会等待这个Task的执行,但是不会去阻塞UI线程,换句话说,我丢了一个任务跟一个线程并让他去执行,然后我马上回到UI线程,这个线程运行完了就告诉UI线程我完事了,然后继续

这篇文章主要介绍使用Angular api 和 CDK Portals两种方式实现动态创建组件,另外还会讲一些跟它相关的知识点,如:Angular多级依赖注入.ViewContainerRef,Portals可以翻译为 门户 ,我觉得放到这里叫 入口 更好,可以理解为动态创建组件的入口,类似于小程序或者Vue中的Slot. cdk全名Component Development Kit 组件开发包,是Angular官方在开发基于Material Design的组件库时抽象出来单独的一个开发包,里面

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简介 fabric是一个Python的库,同时它也是一个命令行工具.使用fabric提供的命令行工具,可以很方便地执行应用部署和系统管理等操作. fabric依赖于paramiko进行ssh交互,fabric的设计思路是通过几个API接口来完成所有的部署,因此fabric对系统管理操作进行了简单的封装,比如执行命令,上传文件,并行操作和异常处理等. #安装 # fabric3支持python3 pip3 install fabric3 由于fabric比较特殊它还是一个命令行工具,可以通过hel

思想 map函数:处理一组key/value对进而生成一组key/value对的中间结果 reduce函数:将具有相同Key的中间结果进行归并 实现 环境 普通带宽,上千台机器(失败变得正常),廉价硬盘,调度系统. 执行过程 文件划分 master分派map和reduce任务 执行map函数 中间结果缓存和位置传递 执行reduce函数 生成最终结果文件 结果返回 Master是将中间结果文件从map task传递到reduce task的渠道. 保存:对于每个完成的map task,maste

multiprocessing.Pool报pickling error 现象 multiprocessing.Pool传递一个普通方法(不在class中定义的)时, 能正常工作. from multiprocessing import Pool p = Pool(3) def f(x): return x*x p.map(f, [1,2,3]) 但在class中定义的方法使用multiprocessing.Pool会报pickling error错误. 报错代码 # coding: utf8 i

1.swoole结构图 2.swoole流程图 3.详细流程图 3.1.Master:处理核心事件驱动(主进程)3.2.Reactor: 处理TCP连接,收发数据的线程.Swoole的主线程在Accept新的连接后,会将这个连接分配给一个固定的Reactor线程,并由这个线程负责监听此socket.在socket可读时读取数据,并进行协议解析,将请求投递到Worker进程.在socket可写时将数据发送给TCP客户端., 3.2.1.负责维护客户端TCP连接.处理网络IO.处理协议.收发数据 3

Abstract We introduce a new type of deep contextualized word representation that models both (1) complex characteristics of word use (eg, syntax and semantics), and (2) how these uses vary across linguistic contexts (i.e. to model polysemy). 我们引入了一种新

前言 Flink是大数据处理领域最近很火的一个开源的分布式.高性能的流式处理框架,其对数据的处理可以达到毫秒级别.本文以一个来自官网的WordCount例子为引,全面阐述flink的核心架构及执行流程,希望读者可以借此更加深入的理解Flink逻辑. 本文跳过了一些基本概念,如果对相关概念感到迷惑,请参考官网文档.另外在本文写作过程中,Flink正式发布了其1.5 RELEASE版本,在其发布之后完成的内容将按照1.5的实现来组织.   1.从 Hello,World WordCount开始 首先

一个系统中存在着大量的调度任务,同时调度任务存在时间的滞后性,而大量的调度任务如果每一个都使用自己的调度器来管理任务的生命周期的话,浪费cpu的资源而且很低效. 本文来介绍 go-zero 中 延迟操作,它可能让开发者调度多个任务时,只需关注具体的业务执行函数和执行时间「立即或者延迟」.而 延迟操作,通常可以采用两个方案: Timer:定时器维护一个优先队列,到时间点执行,然后把需要执行的 task 存储在 map 中 collection 中的 timingWheel ,维护一个存放任务组的数

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