Gitlab官方文档：https://docs.gitlab.com/ee/ci/yaml/README.html Gitlab CI通过YAML文件管理配置job，该文件存放于仓库的根目录, 默认名为.gitlab-ci.yml，定义了job应该如何工作。 pipeline：一个pipeline就是一次完整的构建任务，里面可以包含多个阶段（stages）。 stage：stages表示任务构建
第一步：下载xxl-job工程代码： https://gitee.com/dongfangxuri/springboot 下下来工程如下： admin--->>后天管理，用于配置xxl-job各项数据 sample-springboot---->> 一个springboot集成xxl-job的demo 我们不用这个吗，用自己的 core----------->> xxjob依赖的核心包，集
测试程序 REPORT ZWYB_120. PARAMETERS P_1 TYPE I . MESSAGE S001(00) WITH P_1 . WRITE: P_1 . 设置 JOB 运行结果 变式Z_1 开始 p_1 = 1 修改变式Z_1 ; P_1 = 2 . 执行结果
一、docker中安装gitlab #先拉取镜像 docker pull gitlab/gitlab-ce:latest #运行镜像 docker run -d -p 443:443 -p 80-100:80-100 -p 22:22 --name gitlab --restart always --v D:/docker/gitlab/config:/etc/gitlab -v D:/docker/gitlab/logs:/var/log/gitlab --v D:
HDFS shell API HDFS作为大数据的文件系统，可以放置数据文件，列举几个常用的shell脚本命令，用法和linux中的基本类似，不过这个是hadoop里的一套，所以我们要用hadoop fs开头具体可以使用hadoop fs --help 查看帮助信息 例如：lshadoop fs -ls / mkdirhadoop fs -mkdir -p /hdfsapi/test
oracle中的job能为你做的就是在你规定的时间格式里执行存储过程，定时执行一个任务 。下面是一个小案例，定时每15分钟向一张表插入一条数据 一 1.创建一张测试表 --Create table create tableA8 ( a1VARCHAR2(500) ) tablespace DSP_DATA pctfree10initrans1maxtrans255storage ( i
简介 从 GitLab 8.0 开始，GitLab CI 就已经集成在 GitLab 中，我们只要在项目中添加一个 .gitlab-ci.yml 文件，然后添加一个 Runner，即可进行持续集成。 而且随着 GitLab 的升级，GitLab CI 变得越来越强大，本文将介绍如何使用 GitLab CI 进行持续集成。 一些概念 在介绍 GitLab CI 之前
发现jenkins的job和工作区占用空间比较大，需进行清理。 workspace 清理直接在界面点击清理工作区即可。 jobs目录空间特别大，通过修改job配置，然后重新构建一次，空间就会释放。
第八章 分布式任务调度&人工审核 目标 能够理解什么是分布式任务调度 能够掌握xxl-job的基本使用 能够使用xxl-job解决黑马头条项目中定时任务的功能 能够完成自媒体端文章上下架同步的问题 1 分布式任务调度 首先我们有一个问题：就是当我们的自媒体文章进行了审核之后，有一个状态
MisfireHandler: Error handling misfires: Couldn't store trigger '218111-TRIGGER' for '218111' job:The job (xx-JOBGROUP.218111) referenced by the trigger does not exist. org.quartz.JobPersistenceException: Couldn't store trigg
问题描述 六工四机问题 一个车间有四台机器，要求加工6个作业 分工序，每个机器加工不同的工序 M1 M2 M3 M4 J1 8 4 5 3 J2 2 6 5 6 J3 12 5 4 2 J4 4 1 4 9 J5 6 2 7 3 J6 5 6 9 3 //深度搜索算法 #include <stdio.h> #include <string.h> #include <algorithm>
一、前言 之前讲了jenkins如何设置定时任务执行脚本，结合实际情况，本篇讲述在jenkins构建成功后，如何生成测试报告，以及推送飞书（因为我公司用的是飞书，所以是发送到飞书机器人）。 本次实践搞了一天，踩了一些坑，其中有2个坑可参考如下： 1、关于jenkins生成allure报告是空的：https
编写WordCount数单词程序 0x00启动hadoop集群 shell脚本编写： vim start #!/bin/bash /opt/hadoop-2.6.0-cdh5.6.0/sbin/start-all.sh 给脚本加权限 chmod 777 start 执行脚本 ./start 0x01新建文件夹并编写程序 创建文件夹 mkdir -p /opt/test2/com/hellohadoop/ 单词计数Map
pod控制器 pod控制器由master的kube-controller-manager组件提供，常见的此类别的控制器有ReplicationController、ReplicaSet、Deployment、DaemonSet、StatefulSet、Job和ConJob等，它们分别以不同的方式管理pod资源对象。 1.ReplicaSet控制器 (1) ReplicaSet概述 简称RS，是pod控制器
创建一个job job创建 begin sys.dbms_job.submit(job => 1, --代表的是号码，第几个定时任务 what => 'sys_mailing_list_job;', --这个是调用的你想使用的存储过程切记要打；不然会报错 next_date => to_date('20-08-201
项目用的是 TP5.1 框架，消息队列用的think-queue消息队列，结合 supervisor 进程管理使队列进程常驻。在这里记录一下顺便分享给大家，下面逻辑是加入队列、消费队列和写入数据库。 一、tp5.1的安装方法 用 composer 安装最新稳定版本 composer create-project topthink/think 5.1
1、去除重复记录：distinct 只出现在所有字段的最前方； select distinct job from emp; 2、distinct出现在两个字段前，表示联合起来去重。select distinct job,deptno from emp; 原来数据不会被修改，只是查询结果去掉重复 3、分组函数+distinct联合！案例：统计以下工作岗位数
一、and：and级别高于or，先执行and然后or；如果想要or想要先执行，需要加小括号； 查询工作岗位是：MANAGER 并工资大于2500：select empno,ename,job,sal from emp where job='manager' and sal>2500; 二、or： 查询工作岗位是MANAGER和SALESMAN员工： select empno,ename,job from emp wh
不得不说，CMU的15213课程比SEU的计组和操作系统课强太多了（不过SEU的课也给我打下了一些基础，还是有用的）。布置的所有实验都有详细友好的指导手册，会提供程序的框架，不需要从零构建程序，让学生更专注于课程所学内容。同时还有完善的测试用例，学生在实验过程中就能知道自己写的程序是否正
目录Async/Await 模式Java里的Future使用Async/AwaitDeferring valuesCombining multiple deferred values Async/Await 模式 计算中最大的问题之一是能够从异步函数返回值。如果你调用的函数创建了一个不同的线程来运行，你不能将值返回给外部函数。这是一个程序限制，因为系统不知道
背景 平台在执行项目的时候，需要调用jenkins构建项目，或者获取项目构建的状态，就需要调用第三方包来完成 使用 pip install python-jenkins 1、初始化 jk = jenkins.Jenkins(url='Jenkins地址', username='用户名', password='授权令牌') 2、构建项目 jk.build_job(name='构建的job名
相对于 Spring Boot 和 Spring Cloud 的项目 启动快 5 ～ 10 倍 qps 高 2～ 3 倍 运行时内存节省 1/3 ~ 1/2 打包可以缩小到 1/2 ~ 1/10（比如，90Mb 的变成了 9Mb） 关于 Solon Solon 是一个更现代感的应用开发框架，轻量、开放生态型的。支持 Web、Data、Job、Remoting、Cloud 等任何开发
-- 部门表CREATE TABLE dept ( id INT PRIMARY KEY PRIMARY KEY, -- 部门id dname VARCHAR(50), -- 部门名称 loc VARCHAR(50) -- 部门所在地); -- 职务表，职务名称，职务描述CREATE TABLE job ( id INT PRIMARY KEY, jname VARCHAR(20), description VARCHAR(50)); -- 员工
SELECT USER();#单行注释（文字说明，不是有效的代码）#分号表示一行语句的结束/*这是多行注释*/#下面创建一个新用户demo_c@localhost,该用户可以在本地登录本机的mysql服务#INSERT:插入;VALUES:值INSERT INTO mysql.user(HOST,USER,PASSWORD)VALUES('localhost','demo_c',PASSWORD('12
map过程已经写完了，上面那个流程我们涉及到了泛型以及序列化，我们要知道每个参数代表的含义，这样有助于我们理解整个流程。 下面我们开始reduce，这个过程我们要把map输出的键值对把key值相同的放在一起，具体的流程我们看代码： package MR.wc;import org.apache.hadoop.io.IntWritabl
