批量提交作业#do_TrimGalore.sh set -x/public/software/genomics/unstable/TrimGalore-0.6.1/trim_galore --fastqc
在oozie的运行过程当中可能会出现错误，比如数据库连接不上，或者作业执行报错导致流程进入suspend或者killed状态，这个时候我们就要分析了，如果确实是数据或者是网络有问题，我们比如把问题解决了才可以重新运行作业...重新运行作业分两种情况，suspend状态和killed状态的，这两种状态是要通过不同的处理方式来处理的。 ...（1）suspend状态的我们可以用resume方式来在挂起的地方恢复作业，重新运行，或者是先杀掉它，让它进入killed状态，再进行重新运行。...，除了需要原有流程的id之外，还需要重新配置作业属性，它可以和原来的属性不一样，这里面有两个属性是必须要注意的，它们是重新提交作业必须具备的属性，如果不存在就会报错的，它们分别是oozie.wf.rerun.failnodes...好啦，就到这吧，oozie貌似就这么多东西了，目前貌似一直都没有看到它的事务机制，它的定时作业不太想研究，看着就费劲儿，还不如自己写一个定时作业呢。。。
今晚试验用java的api来提交代码，由于代码是在我机器上写的，然后提交到我的虚拟机集群当中去，所以中间产生了一个错误。。...要想在任意一台机器上向oozie提交作业的话，需要对hadoop的core-site.xml文件进行设置，复制到所有机器上，然后重启hadoop集群。...然后就开始啦，用本机提交代码到oozie。...提交完了之后发现作业还是失败了，没关系，查看了一下详细的失败原因，发现不是因为workflow.xml设置输入输出目录的时候使用了账户的原因，没关系啦，随便它，反正提交是成功啦。 ?
一、作业提交 1.1 spark-submit Spark 所有模式均使用 spark-submit 命令提交作业，其格式如下： ....； 在 client 模式下，Spark Drvier 在提交作业的客户端进程中运行，Master 进程仅用于从 YARN 请求资源。...二、Local模式 Local 模式下提交作业最为简单，不需要进行任何配置，提交命令如下： # 本地模式提交应用 spark-submit \ --class org.apache.spark.examples.SparkPi.../sbin/start-master.sh 访问 8080 端口，查看 Spark 的 Web-UI 界面,，此时应该显示有两个有效的工作节点： 3.4 提交作业 # 以client模式提交到standalone.../usr/app/spark-2.4.0-bin-hadoop2.6/examples/jars/spark-examples_2.11-2.4.0.jar \ 100 3.5 可选配置 在虚拟机上提交作业时经常出现一个的问题是作业无法申请到足够的资源
Hadoop环境快速搭建 官方文档： YARN Setup 在上一篇 Flink部署及作业提交（On Flink Cluster） 文章中，我们介绍了如何编译部署Flink自身的资源分配和管理系统，并将作业提交到该系统上去运行...想要深入了解的话可以参考官方文档： Deployment Modes ---- Flink on YARN Session模式实操 首先将在 Flink部署及作业提交（On Flink Cluster）...Tips：要想页面能够正常跳转，还得在浏览器所在主机的hosts文件中配置一下hadoop01这个主机名到IP的映射关系 接下来我们尝试一下提交作业到 YARN 上运行，首先准备好官方提供的测试文件，并...，所以直接运行如下命令就可以提交一个Flink的Word Count作业到 yarn 上，不需要像Session模式那样事先去创建资源： [root@hadoop01 /usr/local/flink]...---- Flink Scala Shell的简单使用 在之前的演示中可以看到，提交的Flink作业都是以jar包形式存在的。
找出未提交的MySQL线程/事务: SELECT * from information_schema.processlist; 这个能看到上面哪个SQL线程ID（下图的378号线程就是造成MDL锁的罪魁祸首...也就是说除了语法错误，其他错误语句获取到的锁在这个事务提交或回滚之前，仍然不会释放掉。
---- 我们经常会碰到这样的情况，某个事务执行完了未提交，后续再来一个DDL和DML操作，导致后面的session要么处于waiting for metadata lock，要么是锁等待超时...一、processlist中的未提交事务 对于一个执行完但未提交的事务，无法在show processlist的输出中找到该信息： -- session 1 mysql> set autocommit...---------+------+---------+------+-------+------------------+ 2 rows in set (0.00 sec) 可以看到，未提交事务的...二、information_schema.innodb_trx中的未提交事务 同样，information_schema.innodb_trx.trx_query也为NULL，无法提供未提交事务的...MySQL如何找出未提交事务信息
Overview 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...Spark Operator 的提交作业的逻辑主要在 pkg/controller/sparkapplication/submission.go。...Summary 本文主要介绍了 Spark Operator 中提交 Spark 作业的代码逻辑，也介绍了在 Spark Operator 中检查提交作业逻辑的问题，由于 Operator 依赖于 Spark...镜像，默认情况下，Tenc 上的 Spark Operator 使用的是计算资源组定制过的 Spark 镜像，因此，如果用户对作业提交有其他定制化的需求，就需要重新 build Spark Operator
Overview：查看整体概览 Running Jobs：查看运行中的作业 Completed Jobs：查看已经完成的作业 TaskManager：查看TaskManager的系统信息 JobManager...：查看JobManager的配置及日志信息 Submit New Job：可以在该页面中提交作业 Flink的整体架构图如下： ?...Client提交任务可以采用 CLI 方式或者通过使用 Flink WebUI 提交（菜单栏中的 Submit New Job），也可以在应用程序中指定 JobManager 的 RPC 网络端口构建...---- 代码提交测试 将Flink部署完成并了解了Flink的基本组件概念后，我们可以将Flink自带的一些示例代码提交到集群中测试是否能正常运行。...接下来我们测试一下提交任务到集群中是否能够正常运行。
Hadoop作业提交与执行源码分析 1 概述 Job执行整体流程图 2 Job创建与提交过程 2.1 Configuration类 Configuration类定义了如下私有成员变量...2.3 JobClient.submitJob()提交job到JobTracker jobFile的提交过程是通过RPC模块来实现的。...注：submitJob内部通过JobSubmitter的SubmitJobInternal进行实质性的提交，即提交三个文件，job.jar,job.split,job.xml这三个文件位置由mapreduce...ExpireTrackers线程用于停止那些可能已经当掉的TaskTracker，即长时间未报告的TaskTracker将不会再分配新的Task。...之后JobTracker会调用resortPriority()函数，将jobs先按优先级别排序，再按提交时间排序，这样保证最高优先并且先提交的job会先执行。
实验目的： 配置Kettle向Spark集群提交作业。...net.topology.script.file.name /etc/hadoop/conf.cloudera.yarn/topology.py 提交...Spark作业： 1....图1 编辑Spark Submit Sample作业项，如图2所示。 ? 图2 2....保存行执行作业 日志如下： 2020/06/10 10:12:19 - Spoon - Starting job... 2020/06/10 10:12:19 - Spark submit - Start
这周事儿比较多,遇到了不少问题.其中比较严重的就是因为在处理一个比较大的数据导入时为了保持数据一致性使用了事务,但是却因为脚本执行超时或者内存超出限制,导致了事...
不小心将项目中一个文件夹删除还未提交，或者已经提交， 此时想要恢复数据该怎么办？ 答案是git reflog，使用git reflog命令可以帮助恢复git误操作，进行数据恢复。
在作业提交时，JobMaster会先接收到要执行的应用。“应用”一般是客户端提交来的Jar包，数据流图（dataflow graph）和作业图（JobGraph）。...JobMaster会把JobGraph转换成一个物理层面的数据流图，这个图被叫作“执行图”ExecutionGraph，它包含了所有可以并发执行的任务。...，并且负责为每一个新提交的作业启动一个新的 JobMaster（一个job有一个专有的jobMaster） 组件。...作业流程 1、由客户端（App）通过分发器提供的 REST 接口，将作业（jar包）提交给JobManager。...2、由分发器启动 JobMaster，并将作业（包含 JobGraph）提交给 JobMaster。
Application Mode 自己还比较陌生，像 -d 等参数自己也不熟悉，决定好好总结一下，基于 Flink-1.12.x 1.Session Mode 这个不用多说，也就是起一个 session，然后会有多个程序提交到这一个...并且相比于 Per-Job Mode 来说，更强大，可以提交多个 job 4.总结 Application Mode 与 Per-Job Mode 类似，它主要是为了解决 Per-Job Mode 中由于
MySQL中经常遇到事务中的SQL正在执行或执行完成后未提交，如何找出对应的SQL？ 1....b.processlist_id and b.thread_id = c.thread_id 2 rows in set (0.00 sec) 可见，查到的是最后一个SQL了，如果事务手动commit提交了
java命令，main class为SparkSubmit org.apache.spark.deploy.SparkSubmit 以 spark on yarn 为例 主要逻辑就是梳理参数，向yarn提交作业...submit org.apache.spark.deploy.SparkSubmit#runMain #主要生成提交作业的客户端进程所需的环境...org.apache.spark.deploy.yarn.Client#createApplicationSubmissionContext #rpc调用，向yarn RM发起作业提交请求...前面提到，spark向yarn提交作业的client类是org.apache.spark.deploy.yarn.YarnClusterApplication 向k8s提交作业的client类是org.apache.spark.deploy.k8s.submit.KubernetesClientApplication...下面主要分析下这个类提交作业流程。 向k8s提交作业，主要就是生成DriverPod的YAML内容，然后周期性监听并记录driverPod的日志。
实验目的： 配置Kettle向Spark集群提交作业。...Kettle中打开/home/grid/data-integration/test/Spark\ Submit\ Sample.kjb文件，如图4所示 图4 编辑Spark Submit Sample作业项...user/grid/input hadoop fs -put /home/grid/hadoop-2.7.2/README.txt input （2）执行Spark Submit Sample作业
MySQL的四种事务隔离级别依次为：读未提交（Read Uncommitted）、读已提交（Read Committed）、可重复读（Repeatable Read）和串行化（Serializable）...读未提交（Read Uncommitted）读未提交是最低的隔离级别，允许一个事务读取并使用另一个事务尚未提交的修改。因此，在该级别下可能会发生脏读问题。...脏读是指在并发执行的两个事务中，一个事务读到了另一个事务尚未提交的数据。在读未提交的情况下，如果一个事务对数据进行了修改，但是还没有提交，则另一个事务读取该数据时可能会得到错误的结果。...因此，读未提交级别并不安全，不建议使用。读已提交（Read Committed）在读已提交级别下，一个事务只能读取到已经提交的其他事务所修改过的数据。因此，该级别解决了脏读问题。...只有在确实需要完全隔离、对并发度要求不高的业务场景下才使用。总结MySQL提供了四种事务隔离级别，读未提交是最低的级别，因为它存在脏读问题。读已提交解决了脏读问题，但是仍然存在不可重复读和幻读问题。
设得太大的话，又会抢占集群或队列的资源，导致其他作业无法顺利执行。 executor-cores 含义：设定每个Executor能够利用的CPU核心数（这里核心指的是vCore）。...需要注意的是，num-executors * executor-cores不能将队列中的CPU资源耗尽，最好不要超过总vCore数的1/3，以给其他作业留下剩余资源。...这个参数比executor-cores更为重要，因为Spark作业的本质就是内存计算，内存的大小直接影响性能，并且与磁盘溢写、OOM等都相关。...如果作业执行非常慢，出现频繁GC或者OOM，就得适当调大内存。并且与上面相同，num-executors * executor-memory也不能过大，最好不要超过队列总内存量的一半。...但是，如果Spark作业处理完后数据膨胀比较多，那么还是应该酌情加大这个值。与上面一项相同，spark.driver.memoryOverhead用来设定Driver可使用的堆外内存大小。
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