点亮 ️ Star · 照亮开源之路 GitHub:https://github.com/apache/dolphinscheduler 精彩回顾 近期,初灵科技的大数据开发工程师钟霈合在社区活动的线上 Meetup 上中,给大家分享了<基于 Apache DolphinScheduler 对千亿级数据的应用实践>主题演讲. 我们对于千亿级数据量的数据同步需求,进行分析和选型后,初灵科技最终决定使用DolphinScheduler进行任务调度,同时需要周期性调度 DataX.SparkSQL

Fordeal的数据平台调度系统之前是基于Azkaban进行二次开发的,但是在用户层面.技术层面都存在一些痛点问题难以被解决.比如在用户层面缺少任务可视化编辑界面.补数等必要功能,导致用户上手难体验差.在技术层面,架构过时,持续迭代难度大.基于这些情况,经过竞品对比和调研后,Fordeal数据平台新版系统决定基于Apache DolphinScheduler进行升级改造.那整个迁移过程中开发人员是如何让使用方平滑过渡到新系统,又做出了哪些努力呢? 5月 Apache Dolphinschedul

上一篇零散地罗列了看源码时记录的一些类的信息,这篇完整介绍一个作业流在Azkaban中的执行过程,希望可以帮助刚刚接手Azkaban相关工作的开发.测试. 一.Azkaban简介 Azkaban作为开源的调度系统,在大数据中有广泛地使用.它主要有三部分组成:Azkaban Webserver.Azkaban Executor. DB. 图1 Azkaban架构 图1所示的是Azkaban的基本架构:Webserver主要负责权限验证.项目管理.作业流下发等工作:Executor主要负责作业流/作

先说下hadoop 内置工作流的不足 (1)支持job单一 (2)硬编码 (3)无可视化 (4)无调度机制 (5)无容错机制 在这种情况下Azkaban就出现了 1)Azkaban是什么 Azkaban是由Linkedin开源的一个批量工作流任务调度器.用于在一个工作流内以一个特定的顺序运行一组工作和流程.Azkaban定义了一种KV文件格式来建立任务之间的依赖关系,并提供一个易于使用的web用户界面维护和跟踪你的工作流. 2)Azkaban的功能特点 ①Web用户界面 ②方便上传工作流 ③方便

$subscriptionName = "Windows Azure Enterprise Trial" #订阅名称 $location = "China East" $serviceName = "hollis" #云服务名称 $storageAccount = "hollispremium" #存储账户名   #虚拟网络变量 $vnetName = "hollisvneteast" $subNetNam

题目和STL实现:DS实验题 融合软泥怪-1 用堆实现优先队列 引言和堆的介绍摘自:Priority Queue(Heaps)--优先队列(堆) 引言: 优先队列是一个至少能够提供插入(Insert)和删除最小(DeleteMin)这两种操作的数据结构.对应于队列的操作,Insert相当于Enqueue,DeleteMin相当于Dequeue. 链表,二叉查找树,都可以提供插入(Insert)和删除最小(DeleteMin)这两种操作,但是为什么不用它们而引入了新的数据结构的.原因在于应用前两者

Windows  2012 R2建立域控(AD DS)与加入域 Active Directory概述:          使用 Active Directory(R) 域服务 (AD DS) 服务器角色,可以创建用于用户和资源管理的可伸缩.安全及可管理的基础机构,并可以提供对启用目录的应用程序(如 Microsoft(R) Exchange Server)的支持.     AD DS 提供了一个分布式数据库,该数据库可以存储和管理有关网络资源的信息,以及启用了目录的应用程序中特定于应用程序的数据

dataGridViewX1.DataSource = ds.Tables[0]; 1, dataGridViewX和数据库链接,如果我们用 dataGridViewX1.DataSource = ds.Tables[0]; ,那么我们就不要在dataGridView 控件中添加列,如果你非要添加列,那么好你的列要和数据库一模一样,否则的话没显示,自己可以试一试 2 dataGridViewX1.DataSource = ds.Tables[0]; 是全部读取数据库信息,包括列看下图 3 如果你

<Windows Azure Platform 系列文章目录> Update: 2016-11-3,如果大家在使用Linux VM,使用FIO进行IOPS测试的时候,请使用以下命令: sudo fio -filename=/data2/testfile -direct=1 -iodepth 1 -thread -rw=randwrite -ioengine=libaio -bs=16k -size=10G -numjobs=20 -runtime=60 -group_reporting -na

一.环境及软件 安装环境: 安装目录: /usr/local/ae/ankaban Hadoop 安装目录 export HADOOP_HOME=/usr/local/ae/hadoop-1.2.1 azkaban-executor-2.5.0安装目录:/usr/local/ae/azkaban/azkaban-executor-2.5.0 安装软件: azkaban-jobtype-2.5.0.tar.gz Azkaban jobtype plugin source:github.com/az

一.前言 最近试着参照官方文档搭建 Azkaban,发现文档很多地方有坑,所以在此记录一下. 二.环境及软件 安装环境: 系统环境: ubuntu-12.04.2-server-amd64 安装目录: /usr/local/ae/ankaban JDK 安装目录: export JAVA_HOME=/usr/local/ae/jdk1.7.0_51 Hadoop 安装目录 export HADOOP_HOME=/usr/local/ae/hadoop-1.2.1 Mysql 版本:mysql-s

注意点: 和上一篇的DS Tree 已知先序.中序 => 建树 => 求后序差不多,注意的地方是在aftorder中找根节点的时候,是从右往左找,因此递归的时候注意参数,最好是拿纸和笔模拟一遍. 代码(主体部分): /* FindRoot函数:根据后序.中序建树 */ Node* FindRoot(int aft_l, int aft_r, int mid_l, int mid_r) { if (aft_r - aft_l < 0) return NULL; Node *root = n

1, LinkedList composed of one and one Node: [data][next]. [head] -> [data][next] -> [data][next] -> [data][next] -> [null]. Empty linkedList: head == null. V.S. Array DS: fast at insert/delete. 2, hashtable “数组可以通过下标直接定位到相应的空间”,对就是这句,哈希表的做法其实很

1.概述 在调度 Hadoop 的相关作业时,有以下几种方式: 基于 Linux 系统级别的 Crontab. Java 应用级别的 Quartz. 第三方的调度系统. 自行开发 Hadoop 应用调度系统. 对于前两种,使用 Crontab 和 Quartz 是基本可以满足业务需求,但有其弊端.在 Job 数量庞大的情况下,Crontab 脚本的编写,变得异常复杂.其调度的过程也不能透明化,让管理变得困难.Quartz 虽然不用编写脚本,实现对应的调度 API 即可,然其调度过程不透明,不涵盖

题目见前文:DS实验题 Old_Driver UnionFindSet结构 这里使用邻接表存储敌人之间的关系,邻接表用指针实现: // // main.cpp // Old_Driver3 // // Created by wasdns on 16/12/18. // Copyright © 2016年 wasdns. All rights reserved. // #include <iostream> #include <cstdio> #include <cstring

参考:Dijkstra算法 数据结构来到了图论这一章节,网络中的路由算法基本都和图论相关.于是在拿到DS的实验题的时候,决定看下久负盛名的Dijkstra算法. Dijkstra的经典应用是开放最短路径优先路由算法(OSPF). 题目: 第一种实现的算法(错误): 在看过相关的Dijkstra算法解析之后,决定自己尝试写个算法,不过很遗憾,考虑并不全面,理解也不是特别深刻. 最后决定还是贴出来. 算法思想: 1.建立邻接表(后面用二维数组实现,相对来说轻松很多) 2.维护三个数组:dist代表从

data segment a db ,,,,,,,, b dw ;sum of a table db 11h,22h,33h,44h,55h,66h,77h,88h,99h ends code segment start: mov ax,data mov ds,ax mov si,offset a mov cx,offset b - offset a ;array bytes length s: mov al,[si] add b,ax inc si loop s ;test xlat mov

DataSet ds = new DataSet(); SqlConnection conn = new SqlConnection(ConnectionStr);            SqlCommand cmd = new SqlCommand();            cmd.CommandTimeout = 180; SqlParameter[] parameters = new SqlParameter[]{                new SqlParameter("@st

介绍 Azkaban是twitter出的一个任务调度系统,操作比Oozie要简单很多而且非常直观,提供的功能比较简单.Azkaban以Flow为执行单元进行定时调度,Flow就是预定义好的由一个或多个可存在依赖关系的Job组成的工作流.Azkaban的官方主页是http://azkaban.github.io/azkaban2/ ,它的的主要特点有下面几个: 兼容所有Hadoop版本(1.x,2.x,CDH) 可以通过WebUI进行管理配置,操作方便 可以通过UI配置定时调度 扩展性好,可针对某

在使用azkaban做spark作业调度时,在上传zip包时报installation Failed.Error chunking错误,原来是于我们所编写的应用会上传到 MySQL 存储,过大的zip上传时mysql的默认对上传包的大小有限制.所以这里需要设置 MySQL 的 max_allowed_packet 变量的值. 至于如何修改 max_allowed_packet的值,我已在另一篇文章中介绍 请移步到另外一篇一章.设置好这个值之后然后重启mysql和web server即可解决问题

1 两种调度工具功能对比图 下面的表格对上述2种hadoop工作流调度器的关键特性进行了比较,尽管这些工作流调度器能够解决的需求场景基本一致,但在设计理念,目标用户,应用场景等方面还是存在区别 特性 Oozie Azkaban 工作流描述语言 XML (xPDL based) text file with key/value pairs 依赖机制 explicit explicit 是否要web容器 Yes Yes 进度跟踪 web page web page Hadoop job调度支持 ye