摘要: 原创出处 http://www.iocoder.cn/Elastic-Job/cloud-job-config/ 「芋道源码」欢迎转载，保留摘要，谢谢！
ElasticJob-Cloud 提供应用发布及作业注册等 RESTful API， 可通过 curl 操作。
导读：随着公司业务的快速发展，离线计算集群规模和提交的作业量持续增长，如何支撑超大规模集群，如何满足不同场景的调度需求成为必须要解决的问题。基于以上问题，快手大数据团队基于YARN做了大量的定制和优化，支撑了不同场景下的资源调度需求。
在 Laravel 中，定义作业是通过实现 Illuminate\Contracts\Queue\Job 接口来完成的。这个接口定义了一个 fire 方法，用于处理作业的逻辑。下面是一个示例：：
YARN作为Hadoop的资源管理系统，负责Hadoop集群上计算资源的管理和作业调度。
通过之前一系列的文章叙述，想必大家都对dr.elephant有了一个较为清晰的了解。通过自己线上经验的积累，以及和一些读者的交流，我汇总了一些大家在实战中遇到的问题和解决方案。
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8月24日，云+社区技术沙龙“大数据技术实践与应用”圆满落幕。本期沙龙腾讯云联合快手带来大数据实践案例分享，聚焦在大数据技术实践与应用，比如基于spark构建PB级别云数仓、ElasticSearch产品架构与实践、yarn系统在快手的应用实践、云端大数据产品架构、腾讯实时流计算技术等话题分享。下面是房孝敬老师关于yarn系统在快手的应用实践，遇到的问题以及相应的技术演进过程的内容分享。
可以将^$JOB结构化系统变量用作$DATA、$ORDER和$QUERY函数的参数，以获取有关本地InterSystems IRIS系统上是否存在InterSystems IRIS作业的信息。
随着应用程序及其存储库结构的复杂性增加，存储库中.gitlab-ci.yml文件变得难以管理。对于越来越流行的“ monorepo ”模式，此问题尤其重要，在该模式下，团队将用于多个相关服务的代码保存在一个存储库中。当前，当使用这种模式时，开发人员都使用同一.gitlab-ci.yml文件来为不同的应用程序组件触发不同的自动化过程，这可能会导致合并冲突和生产率下降，而团队则在等待管道“其一部分”的运行和完成。
需定义 main 方法并调用 JobBootstrap.execute()，例子如下：
日志聚合是YARN提供的日志集中化管理功能，它能将运行完成的Container任务日志上传到HDFS上，从而减轻NodeManager负载，且提供一个集中式存储和分析机制。默认情况下，Container任务日志存在在各个NodeManager上，如果启用日志聚集功能需要额外的配置。本文需要介绍的yarn.nodemanager.remote-app-log-dir配置是当应用程序运行结束后，日志被转移到的HDFS目录，默认是/tmp/logs。本文将模拟修改该目录，然后又将其修改回默认。
这一节想介绍如何开发你的作业，包括Java和Shell两种类型，并使用你熟悉的IDE进行调试。
Hadoop 2.0提供了跟1.0类似的作业日志收集组件，从一定程度上可认为直接重用了1.0的代码模块，考虑到YARN已经变为通用资源管理平台，因此，提供一个通用的日志收集模块势在必行，由于目前通用日志收集模块正在开发中（可参考“YARN-321”），本文仅介绍MRv2（MapReduce On YARN）自带的日志收集模块，包括工作原理以及配置方法。 在Hadoop 2.0中，每个作业日志包含两部分，作业运行日志和任务运行日志，作业运行由MRAppMaster（MapReduce作业的Applicat
Executor是作业的执行器。这一节将介绍如何将调试好的作业部署到Executor上面运行。关于如何开发调试作业，见“入门”一章。
为了在本地部署Dr.Elephant测试，你需要安装Hadoop(version 2.x)或者Spark(Yarn mode, version > 1.4.0)，以及资源管理服务和历史作业服务（可以用伪分布式）。关于伪分布式模式在 YARN 上运行 MapReduce 作业相关说明可以在这里(https://hadoop.apache.org/docs/stable/hadoop-project-dist/hadoop-common/SingleCluster.html)[1]找到。
用来指定需要在job之间缓存的文件或目录。只能使用该项目工作空间内的路径。不要使用缓存在阶段之间传递工件，因为缓存主要是存储编译项目所需的运行时依赖项。
1.singleTask和singletop都是保真了Activity在栈中的唯一性
Apache Oozie 是用于 Hadoop 平台的一种工作流调度引擎。该框架（如图 1 所示）使用 Oozie协调器促进了相互依赖的重复工作之间的协调，您可以使用预定的时间或数据可用性来触发 Apache Oozie。您可以使用 Oozie bundle系统提交或维护一组协调应用程序。作为本练习的一部分，Oozie 运行了一个 Apache Sqoop 作业，以便在 MySQL数据库中的数据上执行导入操作，并将数据传输到 Hadoop 分布式文件系统 (HDFS) 中。可以利用导入的数据集执行 Sqoop合并操作，从而更新较旧的数据集。通过利用 UNIX shell 操作，可从 MySQL 数据库中提取用来执行 Sqoop 作业的元数据。同理，可执行 Java操作来更新 Sqoop 作业所需的 MySQL 数据库中的元数据。
不管使用哪种模式，Spark应用程序的代码是一模一样的，只需要在提交的时候通过--master参数来指定我们的运行模式即可
三、使用Oozie定期自动执行ETL 1. Oozie简介 （1）Oozie是什么 Oozie是一个管理Hadoop作业、可伸缩、可扩展、可靠的工作流调度系统，其工作流作业是由一系列动作构成的有向无环图（DAGs），协调器作业是按时间频率周期性触发的Oozie工作流作业。Oozie支持的作业类型有Java map-reduce、Streaming map-reduce、Pig、 Hive、Sqoop和Distcp，及其Java程序和shell脚本等特定的系统作业。 第一版Oozie是一个基于工作流引擎的服务器，通过执行Hadoop Map/Reduce和Pig作业的动作运行工作流作业。第二版Oozie是一个基于协调器引擎的服务器，按时间和数据触发工作流执行。它可以基于时间（如每小时执行一次）或数据可用性（如等待输入数据完成后再执行）连续运行工作流。第三版Oozie是一个基于Bundle引擎的服务器。它提供更高级别的抽象，批量处理一系列协调器应用。用户可以在bundle级别启动、停止、挂起、继续、重做协调器作业，这样可以更好地简化操作控制。 （2）为什么需要Oozie
Job，主要用于负责**批量处理(一次要处理指定数量任务)短暂的一次性(每个任务仅运行一次就结束)**任务。Job特点如下：
一，简介 Spark调度机制可以理解为两个层面的调度。首先，是Spark Application调度。也就是Spark应用程序在集群运行的调度，应用程序包括Driver调度和Executor调度。其次，就是每个Spark Application都会有若干Jobs(Spark Actions)，然后这些job是以何种机制，在Executor上执行的，也是需要一个调度管理的机制，该层面调度也可以理解为SparkContext内部调度。之所以会出现这种情况，主要是生产中可能会希望一个SparkContext作为服
在一个CDSW环境中，由于其中一个租户经常提交大型Spark作业将YARN上租户所在的资源池资源用到95%以上，从而影响到同一租户下其他用户提交作业的运行。这种情况下我们没办法直接找到这些大型作业的实际提交人，是因为我们在为CDSW做多租户配置的时候会将登录CDSW的某一批用户统一绑定到同一个租户下(这样设计的目的主要是为了简化YARN的租户管理，而不用为每个用户创建资源池队列)，所以导致在YARN的界面上看到的都是同一个租户，而无法对应到实际CDSW的用户以及这个人提交的大型作业。本文主要描述通过修改Spark的配置来将作业的实际提交人的用户名展示到Spark UI，非CDSW的YARN的多租户管理也会碰到类似问题。
在本文中，我们将研究如何在 Node 程序中创建和使用 Cron 作业。为此我们将创建一个简单的程序，该应用程序会自动从服务器中删除自动生成的 error.log 文件。Cron 作业的另一个优点是，你可以安排程序以不同的时间间隔执行不同的脚本。
需要注意的是：在集群环境下，application-jar 必须能被集群中所有节点都能访问，可以是 HDFS 上的路径；也可以是本地文件系统路径，如果是本地文件系统路径，则要求集群中每一个机器节点上的相同路径都存在该 Jar 包。
Hive表是一种依赖于结构化数据的大数据表。数据默认存储在 Hive 数据仓库中。为了将它存储在特定的位置，开发人员可以在创建表时使用 location 标记设置位置。Hive 遵循同样的 SQL 概念，如行、列和模式。
数据分析是产品经理应该掌握的一项基本技能。通过观测和分析数据能够发现用户真实的需求，以数据驱动产品方案策划的模式是当前行业最普遍的一种策划思路。但是现状却并不乐观，有的产品经理不了解数据的价值而对数据
使用DAS查看日之前，需要先知道DAS如何安装，参考《0853-7.1.6-如何在CDP集群上安装DAS》，本篇文章主要介绍如何查看DAS中执行的Hive On Tez作业的日志。
目前 Azkaban 3.x 同时支持 Flow 1.0 和 Flow 2.0，本文主要讲解 Flow 1.0 的使用，下一篇文章会讲解 Flow 2.0 的使用。
本文通过分析学习两篇文章来看目前工业界可能偏好的解决方案，也顺便探寻下Yarn的未来发展方向。
任务进程为后台作业提供了一个便捷的解决方案。Worker过程独立于应用程序运行，甚至可以位于不同的系统上。应用程序和worker之间的通信是通过消息完成的。通过与物理相互作用来监视其进度。下图展示了一个典型的实现：
Hadoop自带了一个历史服务器，可以通过历史服务器查看已经运行完的Mapreduce作业记录，比如用了多少个Map、用了多少个Reduce、作业提交时间、作业启动时间、作业完成时间等信息。默认情况下，Hadoop历史服务器是没有启动的，我们可以通过下面的命令来启动Hadoop历史服务器
安全是电力生产的基石，确保电网安全和人身安全，是电网企业安全工作的出发点和落脚点。 随着智能信息化技术应用越来越广泛，智能信息化现场安全管理是近年来基于智能安全巡检技术下发展起来的现场作业安全管理新技术。
本文将 Spark 作业称为 Spark Application 或者简称为 Spark App 或者 App。目前我们组的计算平台的 Spark 作业，是通过 Spark Operator 提交给 Kubernetes 集群的，这与 Spark 原生的直接通过 spark-submit 提交 Spark App 的方式不同，所以理解 Spark Operator 中提交 Spark App 的逻辑，对于用户来说是非常有必要的。本文将就其具体的提交逻辑，介绍一下。
虽然一天下来感觉也没做什么事，但回到家之后面对游戏和复习，真的有人会稍微纠结那么一下吗？
Flink 支持使用多种部署模式来满足不同规模应用的需求，常见的有单机模式，Standalone Cluster 模式，同时 Flink 也支持部署在其他第三方平台上，如 YARN，Mesos，Docker，Kubernetes 等。以下主要介绍其单机模式和 Standalone Cluster 模式的部署。
1.Tez简介 Tez 是支持 DAG 作业的开源计算框架，它可以将多个有依赖的作业转换为一个作业从而大幅提升 DAG 作业的性能。 从本质上讲，Tez 组成非常简单，只有两个组成部分： 数据处理管道引擎，其中一个引擎可以输入，处理和输出实现以执行任意数据处理 数据处理应用程序的主机，通过它可以将上述任意数据处理“任务”组合到任务 DAG 中，以根据需要处理数据。 总的来说MR任务在map和reduce阶段都会产生I/O落盘，但是Tez就不要这一步骤了。 Tez采用了DAG（有向无环图）来组织MR任务。核心
Fair Scheduler会在所有运行的作业之间动态地平衡资源，第一个（大）作业启动时，它是唯一运行的作业，因而可以获得集群中的全部资源，当第二个（小）作业启动时，它可以分配到集群的一半资源，这样每个作业都能公平共享资源。
同样和上一篇一样，打开Cloudera manager管理软件，yarn页面，点击配置。
在现代科学和工程中，数值计算工程师会遇到大量复杂的数学计算问题。这些问题突出的共性表现在高维数、计算规模大、多时空尺度、强非线性等方面。批量处理Batch拥有一套完整的并行计算框架，适配常见的并行模型（MPI应用）。利用海量弹性的云资源，有力地支撑高性能科学计算应用软件和算法。
11月28日，广域铭岛受邀出席“汽车行业智能制造创新发展论坛暨2022中国智能制造系统解决方案供应商联盟汽车行业分盟年会”，并以《汽车工厂的数字仿生与孪生应用》为主题进行了业务分享，重点介绍广域铭岛将数字孪生应用于汽车智能制造的实践经验。
我们永远都需要流畅的用户体验，但很遗憾我们手上的硬件资源却总是和这个需求唱反调。这也是 Android 平台不断努力的切入点——从 API 26开始，Android 对后台服务引入了严格的限制。基本上，除非您的应用在前台运行，否则系统将在几分钟内停止应用的所有后台服务。 由于对后台服务的这些限制，JobScheduler 已经成为执行后台任务的实际解决方案。对于熟悉服务的开发者来说，JobScheduler 使用起来通常很简单，当然也存在少量例外。我们这次就来探讨其中一个例外。 假如您正在搭建一个 And
这次的腾讯云web训练营，除了任务三对零基础的不太友好，涉及到依赖的安装、js函数和云函数的sdk调用，其他的任务都还可以。不算太难。
插件地址：https://plugins.jenkins.io/deploy-dashboard/ 插件名称：Deploy Dashboard by Namecheap
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