目录结论DAGScheduler -> runJobDAGScheduler -> submitJob 结论 DAGScheduler -> runJob def runJob[T, U]( val waiter = submitJob(rdd, func, partitions, callSite, resultHandler, properties) DAGScheduler -> submitJob 将this, 新生成的jobid, 分区数 生成对象 JobWa
在项目中遇到了ora-00937 的问题，找了半天原来是聚合函数没有和group by 语句一起使用的原因， select 列表项中除了包含聚合函数外，还包含了表的某些列，那么你将必须使用group by语句，否则语法通不过。 如 以下语法是编译不通过的 select j.d_jobid,count(p.d_lineid) as "num" ,j.b
对应文件引入 axios import axios from 'axios' JS代码 return axios.put(process.env.VUE_APP_QUARTZ_API + '/monitor/job/changeStatus', { jobId : row.jobId, status : row.status }, { headers:
（图片来源：北风网） 进去RDD，随便点击一个action操作,比如foreach操作 /** * Applies a function f to all elements of this RDD. */ def foreach(f: T => Unit): Unit = withScope { val cleanF = sc.clean(f) sc.runJob(this, (iter: Iterator[T]) => iter
1.添加pom依赖 <dependency> <groupId>org.quartz-scheduler</groupId> <artifactId>quartz</artifactId> <version>2.3.0</version> <!-- quartz默认使用c3p0连接池，如果项目使用的不是则需要排除依赖包 --> <exclusions>
接上一篇，curl命令可以远程执行job了，但是我们每次执行的job数量特别多，肯定要把job名做成参数然后循环取值，不停的执行 实现： #!/usr/bin/env groovy properties( [parameters( [string(defaultValue: "", description: "微服务名", name: "job
参考： https://blog.csdn.net/zhangjun5965/article/details/106820591 文章目录 背景案例详解 命令行停止api实现 背景 随着flink在流计算领域越来越火，很多公司基于flink搭建了自己的实时计算平台，用户可以在实时平台通过jar或者sql的方式来开发、上线、下线、运维flink任务，避免
整合 QuartJob ,实现定时器实时管理 1、QuartJob简介 1.1 核心API 2、SpringBoot整合QuartJob 2.1 项目结构 2.2 定时器配置 2.3 定时器管理工具 2.4 定时器执行和日志 3、定时器服务封装 3.1 定时器初始化 3.2 添加定时器 3.3 立即执行一次定时器 3.4 更新定时器 3.5 停止定时
前言 最近在设计一个项目，项目里面涉及到了任务创建和任务运行，这个就让我想到做一个单独的执行器服务。按照以往的经验，项目里的数据量也不会很高，那么任务的创建运行实际上单台机器就能应付，好像也没必要硬上分布式执行器吧。但是呢，虽然以往的经验如此，万一这个项目就“运气”好的爆表
一个job对应一个action操作，action执行会有先后顺序； 每个job执行会先构建一个DAG路径，一个job会含有多个stage，主要逻辑在DAGScheduler。 spark提交job的源码见（SparkContext.scala的runJob方法）： def runJob[T, U: ClassTag]( rdd: RDD[T], func: (TaskContext, Iter
前言 前几天，我和一位知乎网友讨论这个问题的时候，觉得这非常有意思，所以写了这篇文章作为记录 本文的思路和项目代码来源于知友 @simon3000，我加以修饰以更符合理解的需求。 本文所用代码已经得到当事人授权，请看： 非常感谢他的理解和鼓励 作者初始代码地址 (
--------------------------# -*- coding: utf-8 -*- # --------------------------------------------------------------------------- # FeatureServicize.py # Created on: 2016-11-12 09:11:52.00000 # Creater: # Usage: FeatureServicize <jobId> <fileType&
1.Rdd rdd中 reduce、fold、aggregate 这些ShuffleTask 还有collect、count这些finalTask 都会调用 sparkContext.runJob def reduce(f: (T, T) => T): T = withScope { val cleanF = sc.clean(f) val reducePartition: Iterator[T] => Option[T] = iter => { i
爬取华为招聘网站符合关键字的网址 # -*- coding:utf-8 -*- import requests import re from http.cookiejar import CookieJar import json from bs4 import BeautifulSoup from urllib import request,parse from http import cookiejar s = requests.session() urlall = [
Linux环境下如果我们执行过多，qstat命令查看任务时就会比较混乱，下面是我的习惯做法： qstat|grep "[1-9]\+"|cut -d ' ' -f2|xargs -I {} echo 'qstat -j {}'|sh|sed -n '/cwd\|job_name/p'|le qstat命令获取全部运行任务 grep筛选出jobid，也可以根据特定的任务名筛选 cut命令以空
job任务执行流程 1.run job阶段 ①收集整个job的环境信息（比如通过conf设定的参数，还有mapperClass,reducerClass,以及输出kv类型） ②会计算当前job的切片数量（切片不同等切块，用FileSplit：path start length） ③检测环境信息的合法性，以及
