Kettle在运行转换的时候，根据用户的设置，可以将数据以不同的方式发送到多个数据流中。 注意：有两种基本发送方式，即分发和复制，分发类似于发扑克牌，以轮流的方式将每行数据只发给一个数据流。...是ETL解决方法中最主要的部分，它处理抽取，转换，加载各阶段各种对数据行的操作。转换包括一个或者多个步骤（step）,如读取文件，过滤输出行，数据清洗或者将数据加载到数据库。...步骤将数据写到与之相连的一个或者多个输出跳（outgoing hops），再传送到跳的另一端的步骤。对另一端步骤来说这个跳就是一个输入跳（incoming hops），步骤通过输入跳接受数据。...轮流发送是将数据行依次发给每一个输出跳（这种方式也称为round robin），复制发送是将全部数据行发送给所有输出跳。...而是等一个作业项执行完了，再传递给下一个作业项。默认情况下，所有的作业项都是以串行方式执行的，只是在特殊情况下，以并行方式执行。 10、kettle启动脚本介绍（window版本）。
一、部署模式 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...以下主要介绍其单机模式和 Standalone Cluster 模式的部署。 二、单机模式 单机模式是一种开箱即用的模式，可以在单台服务器上运行，适用于日常的开发和调试。...具体操作步骤如下： 2.1 安装部署 1. 前置条件 Flink 的运行依赖 JAVA 环境，故需要预先安装好 JDK，具体步骤可以参考：Linux 环境下 JDK 安装 2....2.2 作业提交 启动后可以运行安装包中自带的词频统计案例，具体步骤如下： 1. 开启端口 nc -lk 9999 2....查看控制台输出 可以通过 WEB UI 的控制台查看作业统运行情况： 也可以通过 WEB 控制台查看到统计结果： 2.3 停止作业 可以直接在 WEB 界面上点击对应作业的 Cancel Job
每个步骤要么是一个将要执行的 shell 脚本，要么是一个将要运行的动作。 步骤按顺序执行，并且相互依赖。 由于每个步骤都在同一运行器上执行，因此您可以将数据从一个步骤共享到另一个步骤。...例如，可以有一个生成应用程序的步骤，后跟一个测试已生成应用程序的步骤。 您可以配置作业与其他作业的依赖关系；默认情况下，作业没有依赖关系，并且彼此并行运行。...生成作业将并行运行，当它们全部成功完成后，打包作业将运行。 Steps(步骤) 步骤，某个任务下的多个步骤。步骤可以是操作，也可以是 shell 命令。...作业中的每个步骤都在同一个运行程序上执行，从而允许该作业中的操作彼此共享数据。 Actions(操作) 操作是用于 GitHub Actions 平台的自定义应用程序，它执行复杂但经常重复的任务。...job object 有关当前运行的作业的信息。 有关更多信息，请参阅 job 上下文。 jobs object 仅适用于可重用工作流，包含可重用工作流中的作业输出。
对于其它ERP和财务系统的数据抽取还需要其它解决方法。 （2）平台独立 一个ETL工具应该能在任何平台上甚至是不同平台的组合上运行。...转换包括一个或多个步骤（step），如读取文件、过滤输出行、数据清洗或将数据装载到数据库等等。...在本专题的（四）建立ETL示例模型 中将看到如何使用“生成记录”步骤生成日期维度数据。 步骤将数据写到与之相连的一个或多个输出跳（outgoing hops），再传送到跳的另一端的步骤。...轮流发送是将数据行依次发给每个输出跳，复制发送是将全部数据行发送给所有输出跳。...注意*前面要加一个“.”，否则报错。这一步骤会将包括文件名在内的文件的13个属性作为输出字段传递给后面的步骤。 3.
在MapReduce中，Shuffle过程是指将Map函数的输出结果按照key进行分组和排序，然后将相同key的数据对传递给Reduce函数进行处理的过程。...下面我将通过一个具体的案例来解释Shuffle过程的具体步骤，并说明为什么它在性能上很关键。 假设我们有一个大型的电商网站，我们需要统计每个商品的销售数量。我们使用MapReduce来处理这个任务。...可能的运行结果如下： [('1', 30), ('2', 5), ('3', 15)] 在这个运行结果中，每个元组表示一个商品ID和它的总销售数量。...现在让我们详细解释Shuffle过程的具体步骤： 将Map函数的输出结果按照key进行分组：首先，将Map函数的输出结果按照key进行分组，即将相同key的数据对放在一起。...将分组和排序后的数据传递给Reduce函数：将分组和排序后的数据传递给Reduce函数进行进一步的计算和汇总。
这两个层次的最主要的在于数据的传递和运行方式 1.Transformation：定义对数据操作的容器，数据操作就是数据从输入到输出的一个过程，可以理解为比Job粒度更小一级的容器，我们将任务分解成Job...（定义对数据操作的容器，数据操作就是数据从输入到输出的一个过程，可以理解为比作业粒度更小一级的容器，我们将任务分解成作业，然后需要将作业分解成一个或多个转换，每个转换只完成一部分工作。...一个步骤有如下几个关键的步骤特性： 步骤需要有一个同一的名字，这个名字在转换范围内唯一 每个步骤都会读，写数据行（唯一的例外就是“生成记录”步骤，该步骤只写数据） 步骤将数据写到一个或者多个相关联的输出跳...的布尔值 Binary：二进制字段可以包含图片，声音，视频及其他类型的二进制数据 数据行–元数据： 每个步骤对在输出数据行时都有对字段的描述，这种描述就是数据行的元数据。...这个结果对象里面包含了数据行，他们不是以数据流的方式来传递到，二十等待一个作业执行完毕后再传递给下一个作业。 作业跳 作业的跳是作业项之间的连接线。他定义了作业的执行路径。
转换包括一个或多个步骤（step），如读取文件、过滤输出行、数据清洗或将数据装载到数据库等等。...一个步骤有几个关键特性： 步骤需要有一个名字，这个名字在转换范围内唯一。 每个步骤都会读写数据行。 步骤将数据写到与之相连的一个或多个输出跳，再传送到跳的另一端的步骤。...轮流发送是将数据行依次发给每个输出跳，复制发送是将全部数据行发送给所有输出跳。...终点是“文本文件输出”步骤，因为这个步骤将数据写到文件，而且后面不再有其它节点。 一方面，可以想象数据沿着转换里的步骤移动，形成一条行头到尾的数据通路。...这个结果对象里包含了数据行，它们不是以流的方式来传递的，而是等一个作业项执行完了，再传递给下一个作业项。
YARN框架下的Mapreduce工作流程如下图所示： 从图中可以看出YARN运行MapReduce的过程有11个步骤，我们分别来看看： （1） 客户端向集群提交作业，启动一个job。...（2） Job从资源管理器ResourceManager获取新的作业应用程序ID。 （3） 客户端检查作业的输出情况，计算输入分片，并将作业jar包、配置、分片信息等作业资源复制到HDFS。...（4）Job通过调用资源管理器ResourceManager的 submitApplication() 方法提交作业。 （5） ResourceManager接收到作业后，将作业请求传递给调度器。...（8）ApplicationMaster为本次作业的Map和Reduce以轮询的方式向ResourceManager申请container。master为作业向资源管理器请求一个容器来运行任务。...（10）container从HDFS中获取作业的jar包、配置和分布式缓存文件等，将任务需要的资源本地化。 （11）container启动Map或Reduce任务。
bash(10179) 容易理解 Bash 就是Shell进程，Shell 父进程是 sshd；ps 与 cat 通过管道符号一起运行，属于一个进程组，其父进程都是 Bash；一个进程组也被称为「作业...会话可以有一个进程组称为会话的「前台作业」，其它进程组为「后台作业」 一个会话可以有一个控制终端，当控制终端有输入和输出时都会传递给前台进程组，比如Ctrl + Z。...会话的意义在于能将多个作业通过一个终端控制，一个前台操作，其它后台运行。...其实这一步骤不是必须的，不过加上这一步骤会显得更加严谨。 4、设置当前目录为根目录 如果守护进程的当前工作目录是/usr/home目录，那么管理员在卸载/usr分区时会报错的。...守护进程的出错处理 由于守护进程脱离了终端，不能将错误信息输出到控制终端，即使 gdb 也无法正常调试。常用的方法是使用 syslog 服务，将错误信息输入到/var/log/messages中。
如作业控制容器（定时器/作 业流）的管理，作业关系、属性编辑，变量管理，作业组织模块管理等。 运行监控（Monitor）：作业运行监控维护平台。对设计好的调度元信息进行 运行监控以及人工操作干预。...如上图所示：输入正确的用户名、密码点击 “登录” 按钮，登录成功后，taskctl-web-application 将根据登录用户进行一系列的初始化操作，加载基本的运行信息。...设计案例描述 （一）作业程序清单 （二）依赖关系 （三）驱动方式 文件到达驱动。...单击编译按钮，进行服务远程编译并结果输出，如下图所示: 调试 当控制容器编译成功后，可以选中作业节点进行运行调试。...请注意：如果在线平台被非法关闭（如浏览器崩溃），当前签出的资源将丢失编辑权限，系统将在 30 分钟后自动签入，届时才能再次签出。
每个作业步骤都在单独的安全上下文中运行，尽管每个作业也都有一个拥有者来决定谁可以修改作业。本文将重点介绍组成SQL Server代理作业的作业步骤和子系统。...安全代理帐户使作业步骤能够与不同用户的安全上下文一起运行，并且通常用于不属于sysadmin角色成员的作业。 您选择的作业子系统将更改对话框其余部分的内容。...由于这是Transact-SQL作业步骤类型，因此可以将Transact-SQL命令的任何输出记录到输出文件（就像sqlcmd中的-o选项一样）。...您也可以将结果记录到一个表（MSDB中的sysjobstepslogs表）。 单击确定，然后单击新建以向作业添加第二步。 假定步骤1没有产生错误，则下一步作业将备份主数据库。...当您点击运行作业时，请注意，因为您现在被问到多个步骤，您想要从哪个步骤开始作业。 从第一步开始执行作业（如图6所示），并在第一步成功运行时观察作业流程，然后转到作业的第二步和最后一步。 ?
3、第二个阶段的ReduceTask并发实例互不相干，但是他们的数据依赖于上一个阶段的所有MapTask并发实例的输出。...MapTask解析每条数据记录，传递给用户编写的map函数并执行，最后将输出结果写入HDFS；ReduceTask从MapTask的执行结果中，对数据进行排序，将数据按分组传递给用户编写的reduce函数执行...（3）被分配了Map作业的Worker，开始读取对应分片的输入数据，Map作业数量是由输入文件划分数M决定的，和分片一一对应；Map作业将输入数据转化为键值对表示形式，传递给map函数，map函数产生的中间键值对被缓存在内存中...（6）Reduce Worker遍历排序后的中间键值对，对于每个唯一的键，都将键与关联的值传递给reduce函数，reduce函数产生的输出会写回到数据分区的输出文件中。...Yarn是一个资源调度平台，负责为运算程序提供服务器运算资源，相当于一个分布式的操作系统平台，而MapReduce等运算程序则相当于运行于操作系统之上的应用程序。
一个步骤有如下几个关键特性： 1.步骤需要有一个名字，这个名字在同一个转换范围内唯一 2.每个步骤都会读、写数据行(唯一例外是 “生成记录”步骤，该步骤只写数据 3.步骤将数据写到与之相连的一个或多个输出跳...对于 kettle 的转换，不能定义一个执行顺序，因为所有步骤都以并发方式执行：当转换启动后,所有步骤都同时启动，从它们的输入跳中读取数据，并把处理过的数据写到输出跳，直到输入跳里不再有数据,就中止步骤的运行...XML用来传输和存储数据，就是以一个统一的格式，组织有关系的数据，为不同平台下的应用程序服务。...输出控件 输出是转换里面的第二个分类，输出控件也是转换中的第二大控件，用来存储数据。...： 5.2 作业案例 案例二：使用作业执行上述转换，并且额外在表stu2中添加一条数据，整个作业运行成功的话发邮件提醒 (1)新建一个作业 (2) 按图示拉取组件 (3) 双击
目录 一、数据分发方式与多线程 1. 数据行分发 2. 记录行合并 3. 记录行再分发 4. 数据流水线 5. 多线程的问题 6. 作业中的并行执行 二、Carte子服务器 1....也就是第一表输出步骤获取第一条记录，第一表输出步骤获取第二条记录，如此循环，直到没有记录分发为止。 复制方式是将全部数据行发送给所有输出跳，例如同时往数据库表和文件里写入数据。...转换执行后，t2、t3表的数据如下。输出为四线程，因此输入的第一个线程将前四行发送到输出1，然后将接着的四行发送到输出2，然后再将接着的四行（此时只剩两行）发送到输出1。...该步骤的默认配置是丢弃最后一行以外的所有数据，然后把最后一行数据传递给下一个步骤。这条数据将触发后面的步骤执行某个操作，这样就能确保在后面步骤处理之前，所有数据行已经在前面步骤处理完。 6....多份拷贝的步骤也可以在集群方式下运行。在这种情况下，远程输入和输出步骤将分发给不同的步骤拷贝。因为拷贝在远程机器上运行，所以太多的步骤拷贝没有意义。
sap后台作业管理: 后台作业，主要用于运行需要处理大量数据，对交互没有要求的程序。个人认为，简单的创建，配置和监控后台作业没有什么难度。...这极有可能是一种严重的重复运行的性能问题。再比方说，用户获得授权随意创建后台作业，结果导致后台作业失控，在业务繁忙的时候，因为大量的后台作业导致整个系统的停顿，会造成实实在在的经济损失。...sap得后台作业的启动方式可以是定时地，也是可以是事件触发的。后台作业里面包含一个或者多个步骤，每一个步骤则包含调用的程序，外部shell命令以及外部程序，也包含了调用者以及变量，还可以定义打印参数。...U和S分别针对unix平台和windows平台的远程打印，远程打印的意思是sap print process和os spooler不在同一服务器。...请注意打印配置，实际上不同类型的打印机，比如L和C得，代表着不同的接口。L类型打印机，sap传递给os得是lp/lpr命令，C类型的，则是调用windows平台的saplpd。
二、Spring Batch的核心概念 Job：作业是批处理的核心概念，它代表了一个完整的批处理任务。一个作业由一个或多个步骤（Step）组成，这些步骤按照特定的顺序执行。...Step：步骤是作业的基本构建块，它定义了一个独立的、原子性的操作。每个步骤都包含一个ItemReader、一个ItemProcessor（可选）和一个ItemWriter。...ItemReader：负责从数据源读取数据，每次读取一条记录。读取的数据被封装在一个对象中，该对象将传递给ItemProcessor和ItemWriter。...应用层：包含了所有自定义的批处理作业和业务流程代码。开发者根据具体需求编写作业配置、定义步骤、读写器等。 核心层：提供了启动和管理批处理作业的运行环境。...配置作业启动器：配置JobLauncher来启动和管理作业的执行。可以通过命令行、REST API或定时任务等方式触发作业启动。 运行和监控作业：启动应用程序后，可以运行和监控批处理作业的执行情况。
从此，该框架被广泛用于许多软件平台，现在是Hadoop生态系统中不可缺少的一部分。 MapReduce被用于解决大规模计算问题，它经过特殊设计可以运行在普通的硬件设备上。...一般情况下，reducer将输入的key/value转化成输出键值对（k3，v3）。...下面将介绍MapReduce执行时两个可选的组件（图3-2中并没有展现） ★ Combiner：这是一个可以优化MapReduce job执行的可选执行步骤。...第二部分包含了关于给定作业的mapper和reducer的汇总信息。它告诉这个作业有多少个mapper和reducer。根据他们的状态进行分割-挂起，运行，完成和死亡。...第二部分包含了关于给定作业的mapper和reducer的汇总信息。它告诉这个作业有多少个mapper和reducer。根据他们的状态进行分割-挂起，运行，完成和死亡。
同时，根据这些特征，我们可以推导出，采用分治法解决问题的核心步骤是： 分解原问题。将原问题分解为若干个规模较小，相互独立，且与原问题形式相同的子问题。 求解子问题。...step3：被分配了 Map 作业的 Worker，开始读取子任务的输入数据，并从输入数据中抽取出 键值对，每一个键值对都作为参数传递给 map() 函数。...在前面的文章中我也提到过，电商往往会在每个省份、多个城市分布式地部署多个服务器，用于管理某一地区的平台数据。...我们来看看具体的统计步骤吧。 任务拆分（Splitting 阶段）。根据地理位置，分别统计苏州、无锡、常州第二季度手机订单 Top3 品牌，从而将大规模任务划分为 3 个子任务。...由上述流程可以看出，Map/Reduce 作业和 map()/reduce() 函数是有区别的： Map 阶段由一定数量的 Map 作业组成，这些 Map 作业是并发任务，可以同时运行，且操作重复。
，我们将讨论运行作业阶段，以及它如何使团队能够使用Kubernetes和容器的功能扩展Spinnaker。...它们通常由一些事件触发；例如，批处理作业可以在CRON调度上运行，或者由输入数据集中的新数据触发。 它们对一些输入进行操作，并将其转换为一组不同的输出。 它们是参数化的，这使得它们可以用于许多用例。...这些作业将源代码转换为可部署的工件，如二进制文件、JAR或Docker镜像。它们是由源代码存储库中的更改触发的。...使用Kubernetes作业，我们将执行两个步骤 从Github中取出应用程序的源代码 构建并将Docker镜像推送到Dockerhub 下面是我们将用来完成此任务的作业规范。...首先，我们有一个alpine/git容器，它对源repo运行git克隆，并将其内容写入共享的emptyDir卷。我们这样做是为了我们工作的下一个步骤，Kaniko构建步骤，可以访问源代码。
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