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Spark详解02Job 逻辑执行图Job 逻辑执行图

Job 逻辑执行图 General logical plan GeneralLogicalPlan.png 典型的 Job 逻辑执行图如上所示，经过下面四个步骤可以得到最终执行结果：从数据源（可以是本地...逻辑执行图的生成了解了 Job 的逻辑执行图后，写程序时候会在脑中形成类似上面的数据依赖图。然而，实际生成的 RDD 个数往往比我们想想的个数多。...实际执行时（后面的章节会具体谈到）很多 transformation() 如 groupByKey()，reduceByKey() 是边 aggregate 数据边执行计算逻辑的，因此共同之处就是 aggregate...Discussion 至此，我们讨论了如何生成 job 的逻辑执行图，这些图也是 Spark 看似简单的 API 背后的复杂计算逻辑及数据依赖关系。...整个 job 会产生哪些 RDD 由 transformation() 语义决定。一些 transformation()，比如 cogroup() 会被很多其他操作用到。

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Spark详解03Job 物理执行图Job 物理执行图

Job 物理执行图在 Overview 里我们初步介绍了 DAG 型的物理执行图，里面包含 stages 和 tasks。...这一章主要解决的问题是：给定 job 的逻辑执行图，如何生成物理执行图（也就是 stages 和 tasks）？一个复杂 job 的逻辑执行图 ? ComplexJob 代码贴在本章最后。...前面介绍了逻辑和物理执行图的生成原理，那么，怎么触发 job 的生成？...这就是 Spark 称 driver 程序为 application（可能包含多个 job）而不是 job 的原因。...Discussion 至此，我们讨论了： driver 程序如何触发 job 的生成如何从逻辑执行图得到物理执行图 pipeline 思想与实现生成与提交 job 的实际代码还有很多地方没有深入讨论

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jenkins配置多job执行

jenkins中配置multijob执行多任务的之间的依赖构建安装插件Multijob plugin 系统管理->插件管理->可选插件安装此插件新建一个multijob任务 ...配置构建多任务执行，前提是必须在jenkins先建立好相关的job。job之间是独立的 ? 至此配置完成

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后台JOB监控（前台执行）

LOOP AT lt_job INTO DATA(ls_job)....IF ls_job-status NE gt_job-status. CASE ls_job-status. WHEN 'R'....APPEND ls_job TO gt_job. CASE ls_job-status. WHEN 'R'....message = '后台任务' && ls_job-jobname && '已取消'. DELETE gt_job WHERE jobname = ls_job-jobname....message = '后台任务' && ls_job-jobname && '已完成'. DELETE gt_job WHERE jobname = ls_job-jobname.

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jenkins配置多job执行

jenkins中配置multijob执行多任务的之间的依赖构建安装插件Multijob plugin 系统管理->插件管理->可选插件安装此插件新建一个multijob任务配置构建多任务执行...，前提是必须在jenkins先建立好相关的job。...job之间是独立的至此配置完成

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动态生成 Job 并提交执行

，遍历所有的outputStreams，为其生成job： # ForEachDStream override def generateJob(time: Time): Option[Job] = {...的执行方法，也即对rdd调用take()后并打印，真正触发action操作的是在这个func函数里，现在再来看看是怎么拿到rdd的，每个DStream都有一个generatedRDDs:Map[Time...封装jobs成JobSet并提交执行每个outputStream对应一个Job，最终就会生成一个jobs，为这个jobs创建JobSet，并通过jobScheduler.submitJobSet(JobSet...(job))) 然后通过jobExecutor来执行，jobExecutor是一个线程池，并行度默认为1，可通过spark.streaming.concurrentJobs配置，即同时可执行几个批次的数据...处理类JobHandler中调用的是Job.run()，执行的是前面构建的 jobFunc 方法。

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定时任务执行job任务

欢迎关注微信公众号：数据科学与艺术作者WX:superhe199 使用定时任务执行job任务时，需要注意以下问题：并发性：如果在大规模数据处理过程中，多个任务并发执行，可能会导致资源竞争和数据一致性问题...任务监控：实时监控任务的执行情况，包括任务的执行时间、执行结果等信息，以便及时发现和处理问题。可以使用日志记录和监控工具来实现任务的监控。...// 处理数据逻辑 processData(dataList); }, 0, 1, TimeUnit.MINUTES); // 每隔1分钟执行一次任务...executorService.shutdown(); } public static void main(String[] args) { DataProcessingJob job...= new DataProcessingJob(); job.startJob(); // 等待一段时间后停止任务 try {

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Spring Batch 核心概念Job

在本文中，我们将详细介绍Spring Batch中Job的概念、用法和示例。一、Job的概念Job是Spring Batch中的最高级别的抽象，它表示一项需要在系统中运行的批处理作业。...在Spring Batch中，Job由以下三个基本组件组成：Job实例（JobInstance）：表示Job的一次实例，每个Job实例都有一个唯一的ID。...例如，如果您想运行一次每天更新数据库的作业，那么每个作业实例都将代表一天的数据更新。Job执行（JobExecution）：表示一次Job实例的执行。...每次执行都将生成一个JobExecution实例，并包含执行的状态、开始和结束时间、执行参数等信息。Job执行器（JobLauncher）：负责启动Job执行，并将Job参数传递给Job实例。...二、Job的用法在Spring Batch中，您可以使用Job来执行各种批处理任务，例如数据抽取、数据转换、数据加载等。下面是一些使用Job的常见场景：执行定期的数据清理作业。

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SparkSQL并行执行多个Job的探索

如下图所示，假设我们能同时跑多个写入文件的Job，每个Job利用一部分cpu-vcore来执行，似乎就可以达到这个目的了。带着这样的思路，做一番调研与实践。...简单梳理下Spark的任务调度机制： SparkContext向DAGScheduler提交一个Job后，会创建一个JobWaiter对象，用于阻塞当前线程，等待Job的执行结果。...因此，在一个线程中，Job是顺序执行的。 DAGScheduler会根据RDD的依赖关系将一个Job划分为若干个Stage（以Shuffle为界）。...基本可以明确以下两点： Spark支持通过多线程在一个SparkContext上提交多个Job，每个线程里面的Job是顺序执行的，但是不同线程的Job是可以并行执行的，取决当时Executor中是否有充足的...以上就是对SparkSQL并行执行多个Job的所有探索，与一个Job转成DAG从而划分层多个Stage不是同层次的原理，希望能帮助到大家！你好，我是王知无，一个大数据领域的硬核原创作者。

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ORA-27478 Job 无法执行

一、问题描述今天有位客户发现自定义JOB长时间没有自动执行，并且无法执行。...where owner = '***'; 三、解决方案 1、强制停止JOB begin dbms_scheduler.stop_job(job_name => 'JOB_NAME', force...=> TRUE); end; 2、DISABLE JOB begin dbms_scheduler.disable('JOB_NAME'); end; 3、ENABLE JOB begin dbms_scheduler.enable...('JOB_NAME'); end; 4、查看JOB运行情况，已恢复正常 select * from Dba_Scheduler_Job_Run_Details where job_name =...'JOB_NAME' order by log_date desc;

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XXL-JOB远程命令执行漏洞

尊敬的腾讯云客户：您好，近日，接国家互联网应急中心报告，XXL-JOB存在远程命令执行漏洞。...攻击者通过此漏洞可以向XXL-JOB的执行器下发系统命令，进而可导致服务器被入侵控制，构成信息泄漏和运行安全风险。为避免您的业务受影响，腾讯云安全中心建议您及时修复。...1、【漏洞名称】 XXL-JOB远程命令执行漏洞 2、【漏洞描述】攻击者通过此漏洞可以向XXL-JOB的执行器下发系统命令，进而可导致服务器被入侵控制，构成信息泄漏和运行安全风险。...3、【修复建议】 1、修改 xxl-job-admin 项目 application.properties 文件，配置 xxl.job.accessToken=”XXX(XXX 替换为复杂的字符串);...2、修改 xxl-job-xxl-job-executor 项目 application.properties 文件，与 xxl-job-admin项目配置相同的accessToken 3、不要直接将9999

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Quartz使用之：远程job的执行

quartz提供了远程执行job的功能。本篇文章通过具体的例子来演示这一功能。...第一步：建立以下几个文件： 1.RemoteJob.java (远程要执行的任务，实现了Job接口) 2.RemoteClientLab.java (客户端程序，远程告诉Scheduler去执行一个任务...) 3.client.properties (客户端属性文件) 4.RemoteServerLab.java (服务器程序，监听端口，接到客户端的请求后按要求执行任务) 5.server.properties...import org.apache.commons.logging.Log; import org.apache.commons.logging.LogFactory; import org.quartz.Job...* *"); // schedule the job sched.scheduleJob(job, trigger); log.info("Remote

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利用job并行执行Oracle存储过程

SELECT TRUNC (DBMS_RANDOM.VALUE (p_min, p_max)) FROM DUAL; COMMIT; END p_parallel; / -- 建立job...DECLARE x NUMBER; BEGIN sys.DBMS_JOB.submit ( job => x, what...interval => 'trunc(sysdate+1)', no_parse => FALSE); SYS.DBMS_OUTPUT.put_line ('Job...Number is: ' || TO_CHAR (x)); COMMIT; END; / -- 测试 TRUNCATE TABLE t; EXEC dbms_job.run

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03 xxl-job任务执行流程

：广播或路由策略选取执行器地址 -> 作业执行 -> 收集执行信息更新到xxl_job_log日志表中。...总结上面对xxl-job作业执行的核心关键代码进行了整体分析梳理，整体还是比较简单，可能比较枯燥，下面简要整理了作业执行的大概流程(见下图)，可对xxl-job调度机制有个大致理解：大致描述： xxl-job...xxl_job_log表中，然后利用路由组件选取执行器地址，并利用执行器代理ExecutorBiz将执行下发到路由的执行器上，执行器代理ExecutorBiz实现很简单：就是发送http请求；执行器在启动时会利用...上面就是xxl-job作业执行的整体大致流程，将其抽象出来的几个核心组件串联起来看清其脉络，则整个逻辑就比较清晰了。...什么场景下执行器找不到JobThread：作业第一次下发到该执行器； JobThread内部线程循环不停从triggerQueue提取作业进行处理，且每个作业在执行器上对应一个JobThread，如果某个作业在执行器上执行一次后面不再执行

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SparkSQL并行执行多个Job的探索

如下图所示，假设我们能同时跑多个写入文件的Job，每个Job利用一部分cpu-vcore来执行，似乎就可以达到这个目的了。带着这样的思路，做一番调研与实践。...简单梳理下Spark的任务调度机制： SparkContext向DAGScheduler提交一个Job后，会创建一个JobWaiter对象，用于阻塞当前线程，等待Job的执行结果。...因此，在一个线程中，Job是顺序执行的。 DAGScheduler会根据RDD的依赖关系将一个Job划分为若干个Stage（以Shuffle为界）。...基本可以明确以下两点： Spark支持通过多线程在一个SparkContext上提交多个Job，每个线程里面的Job是顺序执行的，但是不同线程的Job是可以并行执行的，取决当时Executor中是否有充足的...以上就是对SparkSQL并行执行多个Job的所有探索，与一个Job转成DAG从而划分层多个Stage不是同层次的原理，希望能帮助到大家！

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SparkSQL并行执行多个Job的探索

如下图所示，假设我们能同时跑多个写入文件的Job，每个Job利用一部分cpu-vcore来执行，似乎就可以达到这个目的了。带着这样的思路，做一番调研与实践。...简单梳理下Spark的任务调度机制： SparkContext向DAGScheduler提交一个Job后，会创建一个JobWaiter对象，用于阻塞当前线程，等待Job的执行结果。...因此，在一个线程中，Job是顺序执行的。 DAGScheduler会根据RDD的依赖关系将一个Job划分为若干个Stage（以Shuffle为界）。...基本可以明确以下两点： Spark支持通过多线程在一个SparkContext上提交多个Job，每个线程里面的Job是顺序执行的，但是不同线程的Job是可以并行执行的，取决当时Executor中是否有充足的...以上就是对SparkSQL并行执行多个Job的所有探索，与一个Job转成DAG从而划分层多个Stage不是同层次的原理，希望能帮助到大家！

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Spring Batch(4): Job具体解释

又一次运行该JobInstance将抛出异常。 job id="footballJob" restartable="false"> ......job> 4.1.2 拦截Job运行 Spring Batch在Job的生命周期中提供了一些钩子方法，可这些钩子方法通过Listener的形式提供。...同常规的Spring配置。 4.1.4 Job參数验证 JobParameterValidator组件用于验证JobParameter。... job> 4.1.4 属性的Late Binding 在Spring中。...job> 在每天处理一次的批处理中，Incrementer的实现可能是按日期递增。

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记一次spark的job倾斜

发现50070页面并没有提示丢块，那我就帮着排查下吧下面是报错信息 image.png 可以看到这个task在这个机器执行失败了，时间是下午四点，我登陆到cm上看看机器的负载，发现激增 image.png...问了租户使用的队列，发现：在这个时间就4个job而且都是select count * 这种临时查询语句，而且是同一个语句，然后。。。。。

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Oracle诊断案例-Job任务停止执行

Oracle诊断案例-Job任务停止执行 Last Updated: Saturday, 2004-11-20 12:47 Eygle 昨天接到研发人员报告，数据库定时任务未正常执行，导致某些操作失败...发现JOB任务是都没有正常执行，最早一个应该在17-NOV-04 01:00:00执行。但是没有执行。...但是通过dbms_job.run(job>)执行没有任何问题。...CJQ0正常启动，但是Job仍然不执行。 5.没办法了... 继续研究...居然发现Oralce有这样一个bug 1....1天左右执行一次，如果设置 3 天执行一次的 job , 是否出问题的uptime 应该是 497*3 之后呢？

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Oracle诊断案例-Job任务停止执行

Oracle诊断案例-Job任务停止执行 Last Updated: Friday, 2004-11-26 9:48 Eygle 昨天接到研发人员报告，数据库定时任务未正常执行，导致某些操作失败。...发现JOB任务是都没有正常执行，最早一个应该在17-NOV-04 01:00:00执行。但是没有执行。...但是通过dbms_job.run(job>)执行没有任何问题。...CJQ0正常启动，但是Job仍然不执行。 5.没办法了... 继续研究...居然发现Oralce有这样一个bug 1....1天左右执行一次，如果设置 3 天执行一次的 job , 是否出问题的uptime 应该是 497*3 之后呢？

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