作业日志 在不同业务场景下可能出现不同的错误，常见的例如作业失败、OOM、JVM 退出等，具体可以参见 Oceanus 官网 日志诊断指南 [6]。...除了这些常见异常，文档也对其他的报错信息进行了指导分析，如快照失败（超时）、超时/失败（上章节已说明）、异常、WARN 和 ERROR 日志、可忽略的报错信息。...总结 本文首先对出现的最基础的、用户可以自己解决的常见报错做了一些总结，这些错误常常出现在作业启动之前，所以在作业正式启动之前，用户需要自己检查好这些类型的错误，保证作业能够顺利的启动。...之后介绍了下作业启动之后的一些基础运维手段，包括实时监控和告警通知，方便用户及时了解作业的具体运行情况。最后介绍了在作业失败之后通过日志关键字定位问题的方法，具体可以查看 日志诊断指南[6]。...例如，declined 表示由于资源未到位（作业并未处于运行中）、个别算子已进入 FINISHED 状态、快照超时、快照文件不完整等原因，造成了快照的失败：Checkpoint was declined
每个连接器实例协调一组实际复制数据的任务。 通过允许连接器将单个作业分解为多个任务，Kafka Connect 以很少的配置提供了对并行性和可扩展数据复制的内置支持。 这些任务中没有存储状态。...当任务失败时，不会触发重新平衡，因为任务失败被视为例外情况。 因此，失败的任务不会由框架自动重新启动，而应通过 REST API 重新启动。...当errors.tolerance 设置为none 时，错误或无效记录会导致连接器任务立即失败并且连接器进入失败状态。...当errors.tolerance 设置为all 时，所有错误或无效记录都将被忽略并继续处理。 没有错误写入 Connect Worker 日志。...您可以将 Kafka Connect 部署为在单台机器上运行作业的独立进程（例如日志收集），也可以部署为支持整个组织的分布式、可扩展、容错服务。
使用堆外内存，可以将大量的数据保存在堆外，极大地减小堆内存，避免GC和内存溢出的问题。 高效的IO操作。堆外内存在写磁盘或网络传输时是zero-copy，而堆上内存则至少需要1次内存复制。...一次性申请需要所有的资源，如果资源不足，则作业启动失败。） Lazy_From_Sources分阶段调度（适用于批处理。...结构 作业调度失败 失败异常分类 NonRecoverableError：不可恢复的错误。...此类错误意味着即便是重启也无法恢复作业到正常状态，一旦发生此类错误，则作业执行失败，直接退出作业执行 PartitionDataMissingError：分区数据不可访问错误。...这种错误需要在调度策略上进行改进，如使用黑名单机制，排除有问题的机器、服务，避免将失败的Task重新调度到这些机器上。
微调的优点 微调可以改善结果的一些好处： 设置风格、基调、格式或其他定性方面 提高产生所需输出的可靠性 更正失败以遵循复杂的提示 以特定方式处理许多边缘情况 执行难以在提示中表达的新技能或任务 准备数据集...数据示例格式 举例：目标是创建一个偶尔会给出讽刺性响应的聊天机器人，以下是为数据集创建的三个训练示例，微调的对象是对话的模型。...在创建微调作业之前，检查数据格式非常重要。为此，官方创建了一个简单的 Python 脚本，可用于查找潜在错误、查看令牌计数和估算微调作业的成本。...使用 OpenAI SDK 启动微调作业 from openai import OpenAI client = OpenAI() client.fine_tuning.jobs.create( training_file...仔细检查现有示例中的问题：如果模型存在语法、逻辑或样式问题，请检查数据是否存在任何相同的问题。
由于所有作业都共享同一集群，因此在集群资源方面存在一些竞争 — 例如提交工作阶段的网络带宽。...此共享设置的局限性在于，如果 TaskManager 崩溃，则在此 TaskManager 上运行 task 的所有作业都将失败；类似的，如果 JobManager 上发生一些致命错误，它将影响集群中正在运行的所有作业...其他注意事项：拥有一个预先存在的集群可以节省大量时间申请资源和启动 TaskManager。...Flink Job 集群 集群生命周期：在 Flink Job 集群中，可用的集群管理器（例如 YARN）用于为每个提交的作业启动一个集群，并且该集群仅可用于该作业。...一旦作业完成，Flink Job 集群将被拆除。 资源隔离：JobManager 中的致命错误仅影响在 Flink Job 集群中运行的一个作业。
大致原因是 AM 已启动，但内部初始化未完成，可能有 ZK 连接超时等问题，具体原因需排查 AM 日志，根据具体问题来解决。...； 检查是否存在 Container 启动失败或刚启动就自动退出的情况，可以查看Container 日志 ( 包括 localize 日志、launch 日志等 )、YARN NM 日志或YARN RM...该异常在 Flink AM 向 YARN NM 申请启动 token 已超时的 Container 时抛出，通常原因是 Flink AM 从 YARN RM 收到这个 Container 很久之后（超过了...element to next operator 该异常几乎都是由于程序业务逻辑有误，或者数据流里存在未处理好的脏数据导致的，继续向下追溯异常栈一般就可以看到具体的出错原因，比较常见的如POJO内有空字段...我们首先要找到作业崩溃的原因，其次可以适当调大 RestartStrategy 中容错的最大次数，毕竟节点异常等外部风险始终存在，作业不会在理想的环境中运行。
使用全局变量作为环境和全局引用是可以接受的，但除了启动作业的“初始化”工作流以外，通常工作流应该只引用全局变量，而不是修改它们。...try catch的结尾可用于记录失败的审计表，通知某人失败或提供其他所需的自定义功能。Try-Catch对象可以放置在作业和工作流级别，也可以在脚本语言中以编程方式引用。...这样可以捕获并记录错误，同时数据服务管理员作业仍会标记为红灯以指示失败。...这一步通常是最复杂的，将包括匹配不同的数据源，重复数据删除，聚合以及将源信息转换为目标数据结构所需的任何其他业务规则。 验证（清洁） – 验证步骤用于检测并记录目标端数据质量错误的存在。...为确保所有SAP Data Services 作业都遵循一致的策略来存储作业参数，记录作业执行情况（包括消息，统计信息和错误处理），设计了一个框架。
如果class或delegateExecution指定了不合法的值（不存在的类，不存在的bean引用，或者代理类没有实现监听器接口），在流程启动（或该流程定义的第一个有效事件分发给这个监听器）时，会抛出异常...org.flowable…FlowableEntityEvent JOB_EXECUTION_FAILURE 作业执行失败。该作业与异常包含在本事件里。...该作业包含在本事件里。 org.flowable…FlowableEntityEvent TIMER_SCHEDULED 已创建一个定时作业，并预计在未来时间点执行。...该事件的activityId为处理错误的节点。如果错误成功传递，后续会为节点发送 ACTIVITY_SIGNALLED 或 ACTIVITY_COMPLETE 消息。...org.flowable…FlowableErrorEvent UNCAUGHT_BPMN_ERROR 抛出了未捕获的BPMN错误。流程没有该错误的处理器。该事件的activityId为空。
当作业当前未运行时，此列中的空值表示存在某种类型的错误，并且框架无法在失败之前执行上次保存。 STATUS：表示执行状态的字符串。这可能是 COMPLETED，STARTED等等。...该列的对象表示是 BatchStatus枚举。 EXIT_CODE：表示执行退出代码的字符串。对于命令行作业，可能会将其转换为数字。 EXIT_MESSAGE：表示作业如何退出的更详细描述的字符串。...END_TIME：表示执行完成时的时间戳，无论成功或失败。即使作业当前未运行，此列中的空值也表示存在某种类型的错误，并且框架无法在失败之前执行上次保存。 STATUS：表示执行状态的字符串。...EXIT_MESSAGE：表示作业如何退出的更详细描述的字符串。在失败的情况下，这可能包括尽可能多的堆栈跟踪。 LAST_UPDATED：代表上次执行持续时间的时间戳。 A.6。...如果作业重新启动，框架将使用任何已持久保存的数据 ExecutionContext来恢复Job’s状态。因此，对于尚未成功完成的作业，从该表中删除任何条目可防止它们在再次运行时从正确的位置开始。
作者：余建涛，大数据平台产品中心高级工程师 摘要 Spark UI是查看Spark作业运行情况的重要窗口，用户经常需要根据UI上的信息来判断作业失败的原因或者分析作业如何优化。...这里主要包含两个过程，首先是Application listing，FsHistoryProvider启动一个线程间歇性地扫描Event Log目录下的所有Application目录，检查log文件是否有更新...不支持多租户 在公有云DLC产品中，我们希望为用户提供SAAS化的Spark UI服务，用户无需自己搭建SHS。...若不存在，就将数据写入Backup Store，然后再写出到UI Meta文件；若存在则计算两条数据的MD5并进行对比，若不一致，说明数据已更新，就将新的数据写入Backup Store，然后再写出到UI...跟FsHistoryProvider一样，UIMetaProvider也支持缓存已加载的Active UI数据。
下图提供了数据流的简化视图。来自站点数据库的数据首先进入数据仓库。来自仓库的一些数据的副本被制作成一个由开源技术提供支持的数据湖。...图 1：PayPal 分析环境中的数据流高层视图 PayPal 在本地管理两个基于供应商的数据仓库集群，总存储量超过 20PB，为 3,000 多个用户提供服务。...将他们的负载重写到一个新目标上的预期投入是非常大的，从一开始就可能失败。 容易培训：用户更喜欢方便自己在线学习的技术，不喜欢专门的培训和特意安排的学习时间。...我们使用同一套网络基础架构，让用户通过 Jupyter 笔记本、Tableau 或从他们的计划作业访问 BigQuery。...我们的仓库使用率存在季节性波动，在高峰时期运行数据提取会非常缓慢。如果我们为提取过程分配更多容量来加速数据传输，就需要一天或整个周末来人工操作。
笔记摘抄自《linux操作系统基础及应用》 ---- 作业控制 正在执行的一个或者多个程序可形成一个作业。使用管道命令和重定向命令，一个作业可以启动多个进程。...如 : cat/etc/passwd | grep root | wc -l 作业就同时启动l cat，grep，wc三个进程。 根据作业的凡是不同，作业分成二大类。...---- 作业启动方式 1.0 手动启动 是指用户输入shell命令后直接启动作业，有可以分为前台启动和后台启动。...2.0 调度启动是系统按照用户需求的时间和方式执行的特定进程，可以分为at调度，batch调度和cron调度 ---- 作业前后台切换 利用bg命令和fg命令可以实现前台作业和后台作业之间的转换...[作业号] 将前台的作业切换到后台，若未指定作业号，则将当前的作业切换到后台。
为了确保数据流的稳定，需要使用所在平台上可用的任务调度器来调度ETL定期执行。调度模块是ETL系统必不可少的组成部分，它不但是数据仓库的基本需求，也对项目的成功起着举足轻重的作用。...Oozie协调程序让我们可以用谓词的方式对工作流执行触发器进行建模，谓词可以是时间条件、数据条件、内部事件或外部事件。工作流作业会在谓词得到满足的时候启动。...由于Oozie在执行这些动作时存在一些特殊要求，因此在定义工作流前先要进行适当的配置。 1....wf:errorMessage函数返回特定节点的错误消息，如果没有错误则返回空字符串。错误消息常被用于排错和通知的目的。...可以使用hdfs dfs -put命令将本地文件上传到HDFS，-f参数的作用是，如果目标位置已经存在同名的文件，则用上传的文件覆盖已存在的文件。
当作业处于数据库快照期（即作业刚启动时，需全量同步源数据库的一份完整快照，此时收到的数据类型是 Debezium 的 SnapshotRecord），则不允许 Flink 进行 Checkpoint 即检查点的生成...这里也解释了在作业刚启动时，如果数据库较大（同步时间较久），Flink 刚开始的 Checkpoint 永远失败（超时）的原因：只有当 Flink 完整同步了全量数据后，才可以进行增量数据的处理，以及...作业刚启动期间，Flink Checkpoint 一直失败/重启 前文讲过，Flink CDC Connector 在初始的全量快照同步阶段，会屏蔽掉快照的执行，因此如果 Flink Checkpoint...周期，避免作业因 Checkpoint 失败而一直重启。...由于某条异常数据的存在，作业会永远因为异常而重启。可以在 WITH 参数中加入 'debezium-json.ignore-parse-errors' = 'true' 来应对这个问题。
1.5更新会话启动视图 增强启动新的CDSW会话时的用户体验。 1.6添加CDSW会话元数据信息 管理员可以强制用户在启动CDSW会话之前输入额外的元数据。...该元数据会以键值的形式被捕获，并保存在user_events表和审计日志中。...1.8自定义命令行参数用于会话和作业 CDSW作业会运行一些脚本，并且需要你在执行脚本时传递参数。创建作业时，可以在Engine的Command Line Arguments字段中设置这些命令行参数。...默认的管理员超时为一小时。默认用户超时为24小时。...Cloudera Bug: DSE-8736 9.包含附件时，作业通知的邮件不会再间歇性地失败。
JobManager JobManager有许多与协调Flink应用程序的分布式执行相关的职责:它决定何时调度下一个任务(或一组任务)，对完成的任务或执行失败做出反应，协调检查点，协调故障恢复，等等。...Dispatcher：提供了一个REST接口来提交Flink应用程序以供执行，并为每个提交的作业启动一个新的JobMaster。它还运行Flink web以提供有关作业执行的信息。...TaskManagers taskmanager(也称为worker)执行数据流的任务，缓冲和交换数据流。 必须始终至少有一个TaskManager。...Flink应用程序的作业可以提交到长时间运行的Flink会话集群、专用Flink作业集群(已弃用)或Flink应用程序集群。 这些选项之间的区别主要与集群的生命周期和资源隔离保证有关。...作业提交是一个一步到位的过程:不需要先启动Flink集群，然后将作业提交到现有的集群会话; 相反，可以将应用程序逻辑和依赖项打包到一个可执行的作业JAR中，集群入口点(ApplicationClusterEntryPoint
MapReduce作业的存在相互的依赖关系，前后相互依赖的作业需要将后面作业的输入目录配置为与之前作业的输出目录，工作流调度器必须在第一个作业完成后才开始第二个作业。...但MapReduce作业只能在前一个作业生产输入之后，后一个作业才能启动，所以整个工作流程的执行才相对缓慢。...这些新的计算引擎有一个共同点：将整个处理流程作为一个大作业，而不是把它们分解成独立的子作业。通过几个处理阶段显式地处理数据流，所以这些系统称为数据流引擎。...作业运行的中间状态将被保存在内存中或本地磁盘中，比起写入到类HDFS的分布式存储系统之中，这样可以大大降低延迟。...容错机制 将中间状态写入分布式存储系统并非一无是处，这其实是MapReduce模型的容错机制：一旦一个任务失败了，可以在另一台机器上重新启动，再从分布式存储系统之中读取相同的输入。
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