在上一篇常见分布式任务调度工具浅析中，简单地分析了一下目前比较热门的三个分布式调度中间件。今天，我们就从大众点评许雪里大佬开源的xxl-job开始学习。 什么？你问我为什么从xxl-job开始学习？别问，问就是简单，好学，易上手。
进入hpc行业4年多了，一直都是负责集群作业调度系统的开发，最近工作中实现了一个简单的集群作业调度系统。因此想借此机会，将我对集群作业调度系统的一些认知和见解记录下来。
项目地址：https://github.com/vipshop/Saturn 参考文档：https://vipshop.github.io/Saturn/#/zh-cn/3.0/ https://vipshop.github.io/Saturn/#/zh-cn/2.x/ 版本下载：https://github.com/vipshop/Saturn/releases
过去，你可能需要在服务器上为每一个调度任务去创建 Cron 条目。因为这些任务的调度不是通过代码控制的，你要查看或新增任务调度都需要通过 SSH 远程登录到服务器上去操作，所以这种方式很快会让人变得痛苦不堪。
Taskctl Free应用版原型是在原有商用版Taskctl 6.0衍生扩展开发出的专门为批量作业调度自动化打造的一款轻便型敏捷调度工具。可为批量作业自动化调度者提供简单的方法来管理各类复杂作业的调度和监控管理。
作业注册表( JobRegistry )，维护了单个 Elastic-Job-Lite 进程内作业相关信息，可以理解成其专属的 Spring IOC 容器。因此，其本身是一个单例。
分布式大行其下的时代，让大家彻底的抛弃了传统陈旧的技术框架。几乎每一个技术人都知道和掌握了微服务架构，微服务自然有它的美，但是所以技术框架都必须服务于业务，结合自身业务选取甚至自研适合自身的技术框架也是技术人必须首先考虑的事情。分布式作业调度框架，是一个开发迅速、学习简单、轻量级、易扩展、高可用分布式任务调度框架。
原文：https://github.com/meirwah/awesome-workflow-engines
批量处理是银行业整个信息后台最为重要的技术形态，也是银行核心信息资产数据的分享、传输、演化的重要技术手段。有调查指出，全球70%的数据是经过批量处理得以再次使用，可见批量处理在整个信息生态中的技术占比与重要性。
在多道程序环境下，内存中存在着多个进程，进程的数目往往多于处理机的数目。这就要求系统能按某种算法，动态地将处理机分配给一个处于就绪状态的进程，使之执行。分配处理机的任务是由处理机调度程序完成的。
问题导读 1.hadoop1.x中mapreduce框架与yarn有什么共同点？ 2.它们有什么不同点？ 3.yarn中有哪些改变？ 4.yarn中有哪些术语？ 原文：about云日志分析项
操作系统的作业管理是指操作系统对于作业的调度、分配、控制和管理等一系列操作。作业是指用户提交给操作系统的一些任务或程序，作业管理是操作系统的一个核心功能。
前言 随着企业拥抱数字化程度的提高，数据是企业的发展关键。数据的需求来源于业务也服务于业务，数据的挖掘、探索、分析、个性化推荐、报表等等都依托于数据的输送、转换和写入。数据的调度就是作业的调度。批量作业调度是金融行业信息后台最为重要的技术形态。
大家好哇！随着时代的不断发展，我们在做项目时所使用的数据也越来越大。当进行计算量很大的任务时，我们不可避免地会使用超级计算机(以下简称超算)来帮助我们完成。常见的超级计算机作业调度系统有SLURM和Torque PBS，但我自己在实际应用过程中常见到的是slurm，以下就slurm作业调度系统进行一些简单的介绍！
2020年疫情席卷全球，更是对整个市场经济造成了严重影响，年初疫情肆虐，西方世界单方面的科技、经济封锁，国际关系吃紧.....导致很多中小型企业业务链受阻，大型企业经费资金吃紧，轮班制导致公司运维人员工作量大幅增加；塔斯克信息技术公司经领导研究决定为了履行社会责任，积极回报社会，帮助在此疫情期间受影响的企业减少运维资金支出、提升工作效率、保证后台数据安全，工作需求场景能够应用到的ETL批量作业调度工具的，为此公司技术团队集中人力耗时6个月在原有商用版Taskctl 6.0衍生出现有的web端 Taskctl Free应用版
Saturn (任务调度系统)是唯品会开源的一个分布式任务调度平台，取代传统的Linux Cron/Spring Batch Job的方式，做到全域统一配置，统一监控，任务高可用以及分片并发处理。
java线程的五种状态其实要真正高清，只需要明白计算机操作系统中进程的知识，原理都是相同的。
调度系统，更确切地说，作业调度系统（Job Scheduler）或者说工作流调度系统（workflow Scheduler）是任何一个稍微有点规模，不是简单玩玩的大数据开发平台都必不可少的重要组成部分。
背景 很多时候，项目需要在不同时刻，执行一个或很多个不同的作业。 Windows执行计划这时并不能很好的满足需求了，迫切需要一个更为强大，方便管理，集群部署的作业调度框架。 介绍 Quartz一个开源的作业调度框架，OpenSymphony的开源项目。Quartz.Net 是Quartz的C#移植版本。 它一些很好的特性： 1：支持集群，作业分组，作业远程管理。 2：自定义精细的时间触发器，使用简单，作业和触发分离。 3：数据库支持，可以寄宿Windows服务，WebSite，winform等。 实战 Q
通过上面图可以很清楚的看到从Job的action到中间调度在到最后的具体执行的过程，下面针对该图做一个实例，来更加清楚的理解。
批量处理是银行业整个信息后台最为重要的技术形态，也是银行核心信息资产数据的分享、传输、演化的重要技术手段。有调查指出，全球70%的数据是经过批量处理得以再次使用，可见批量处理在整个信息生态中的技术占比与重要行。
1. 先来先服务调度算法。先来先服务（FCFS）调度算法是一种最简单的调度算法，该算法既可用于作业调度， 也可用于进程调度。FCFS算法比较有利于长作业（进程），而不利于短作业（进程）。由此可知，本算法适合于CPU繁忙型作业， 而不利于I/O繁忙型的作业（进程）。
大家好，我是一哥，最近有小伙伴私聊我说他们的调度系统经常出问题，领导要求大家人在哪电脑背到哪，家庭生活一地鸡毛……，其实我也有类似的经历，今天给大家分享一下做调度系统的一些经验！
2.3、如何基于Quartz.NET封装实现优雅的作业调度执行框架（ABenNet.QuartzNet.Practice）
在多道程序系统中，进程的数量往往多于处理机的个数，进程争用处理机的情况就在所难免。处理机调度是对处理机进行分配，就是从就绪队列中，按照一定的算法（公平、髙效）选择一个进程并将处理机分配给它运行，以实现进程并发地执行。 处理机调度是多道程序操作系统的基础，它是操作系统设计的核心问题。
TASKCTL是成都塔斯克信息技术有限公司，专为批量作业调度自动化打造的，一款敏捷调度工具。产品以 “专业、专注” 为设计理念，结合 ETL 调度技术领域的特点，构建了一套直观易用的 ETL 调度设计、监控 维护、管理平台。可为从业人员提供简便、统一的方法来管理各类复杂作业的调度和监控管理。
可以通过设置mapred.job.priority属性或JobClient的setJobPriority()方法来设置优先级（在这两种方法中，可以选VERY_HIGH,HIGH,NORMAL,LOW,VERY_LOW中的任何值作为优先级）。在作业调度器选择要运行的下一个作业时，选择的是优先级最高的作业。然而，在FIFO调度算法中，优先级并不支持抢占，所以高优先级的作业任然受阻于此前已经开始的，长时间运行的低优先级的作业。MR1的默认调度器是最初基于队列的FIFO调度器，还有两个多用户调度器，分别为公平调度器和容量调度器。
可以通过设置mapred.job.priority属性或JobClient的setJobPriority()方法来设置优先级（在这两种方法中，可以选VERY_HIGH,HIGH,NORMAL,LOW,VERY_LOW中的任何值作为优先级）。在作业调度器选择要运行的下一个作业时，选择的是优先级最高的作业。然而，在FIFO调度算法中，优先级并不支持抢占，所以高优先级的作业任然受阻于此前已经开始的，长时间运行的低优先级的作业。MR1的默认调度器是最初基于队列的FIFO调度器，还有两个多用户调度器，分别为公平调度器
n个作业{1，2，…，n}要在由2台机器M1和M2组成的流水线上完成加工。每个作业加工的顺序都是先在M1上加工，然后在M2上加工。M1和M2加工作业i所需的时间分别为ai和bi。流水作业调度问题要求确定这n个作业的最优加工顺序，使得从第一个作业在机器M1上开始加工，到最后一个作业在机器M2上加工完成所需的时间最少。 2、问题分析
原文由Rector首发于 码友网 之 《C#/.NET/.NET Core应用程序编程中实现定时任务调度的方法或者组件有哪些,Timer,FluentScheduler,TaskScheduler,Gofer.NET,Coravel,Quartz.NET还是Hangfire》
流水作业是并行处理技术领域的一项关键技术，它是以专业化为基础,将不同处理对象的同一施工工序交给专业处理部件执行,各处理部件在统一计划安排下,依次在各个作业面上完成指定的操作。 流水作业调度问题是一个非常重要的问题，其直接关系到计算机处理器的工作效率。然而由于牵扯到数据相关、资源相关、控制相关等许多问题，最优流水作业调度问题处理起来非常复杂。已经证明，当机器数(或称工序数)大于等于3时， 流水作业调度问题是一个NP-hard问题（e.g分布式任务调度）。粗糙地说，即该问题至少在目前基本上没有可能找到多项式时间的算法。只有当机器数为2时，该问题可有多项式时间的算法（机器数为1时该问题是平凡的）。
系统角度：由程序、数据和作业说明书组成，系统通过作业说明书控制文件形式的程序和数据，使之执行和操作。
“ 大家好哇！上一期我们介绍了作业脚本中两个非常重要的概念Partition 和 QoS 进行介绍，并给出一些实用技巧。今天呢，我们给出一些在slurm作业系统中常见的报错提示的含义及解决方法。”
问题描述： 给定n个作业，集合J=（J1，J2，J3）。每一个作业Ji都有两项任务分别在2台机器上完成。每个作业必须先有机器1处理，然后再由机器2处理。作业Ji需要机器j的处理时间为tji。对于一个确定的作业调度，设Fji是作业i在机器j上完成处理时间。则所有作业在机器2上完成处理时间和f=F2i，称为该作业调度的完成时间和。 简单描述： 对于给定的n个作业，指定最佳作业调度方案，使其完成时间和达到最小。 算法设计： 从n个作业中找出有最小完成时间和的作业调度，所以批处理作业调度问题的解空间是一
先来先服务(FCFS)调度算法是一种最简单的调度算法，该算法既可用于作业调度，也可用于进程调度。当在作业调度中采用该算法时，每次调度都是从后备作业队列中选择一个或多个最先进入该队列的作业，将它们调入内存，为它们分配资源、创建进程，然后放入就绪队列。在进程调度中采用FCFS算法时，则每次调度是从就绪队列中选择一个最先进入该队列的进程，为之分配处理机，使之投入运行。该进程一直运行到完成或发生某事件而阻塞后才放弃处理机。
系统将按照作业到达的先后次序来进行作业调度，或者说它是优先考虑在系统中等待时间最长的作业，而不管该作业所需执行时间的长短，从后备作业队列中优先选择几个最先进入该队列的作业，将他们调入内存，为他们分配资源和创建进程。然后把它放入就绪队列。当在进程调度中采用FCFS算法时，每次调度是从就绪的进程队列中选择一个最先进入该队列的进程，为之分配处理机，使之投入运行。该进程一直运行到完成或发生某事件而组赛后，进程调度程序才将处理机分配给其他进程。 在进程调度中采用先来先服务算法的时候，每次调度就从就绪队列中选一个最先进入该队列的进程，为之分配处理机，即谁第一排队谁就先被执行。
本文从Hadoop（1.0）系统中调度策略的角度展开讨论。这本质还是对Hadoop的集群资源进行管理，主要有四个方面：
很多学习完《操作系统原理》这门课程的小伙伴都应该对“FCFS（先到先服务）”、“SJF（短作业优先）”等调度算法原理比较熟悉。但是在实际做题的时候，往往一不小心就把概念搞错，不容易区分“作业调度”和“进程调度”的区别。下面我主要针对这两个概念进行解析并给出经典习题解答。 PS：本博客并不详解每种调度算法的原理，因此有这方面需求的小伙伴可以直接pass了。
在多道程序环境下，主存中有着多个进程，其数目往往多于处理机数目。这就要求系统能按某种算法，动态地把处理机分配给就绪队列中的一个进程，使之执行。分配处理机的任务是由处理机调度程序完成的。由于处理机是最重要的计算机资源，提高处理机的利用率及改善系统性能(吞吐量、响应时间)，在很大程度上取决于处理机调度性能的好坏，因而，处理机的调度问题便成为操作系统设计的中心问题之一。
动态定时任务，就是在不重启服务的状态下，可以做到继续添加，更新已有，删除已有任务。定时任务有很多实现的方式，包括timer，timertask，scheduledexecutorservice，以及第三方框架Quartz。本篇文章主要介绍SpringBoot整合Quartz实现动态定时任务。
任务调度系统在数据平台中算是非常核心的组件了。在日常的数据处理中，定时运行一些业务是很常见的事，比如定时从数据库将新增数据导入到数据平台，将数据平台处理后的数据导出到数据库或者是文件系统。
CPU 在计算机系统中是非常重要的，但是早期的时候非常简单，是因为它像其他资源一样被一个作业所独占，不存在什么处理及分配或者调度的问题，但是随着各种多道程序的设计以及不同类型的操作系统的出现，不同的CPU的管理方法将会为用户提供不同性能的操作系统
Quartz.NET是一个强大、开源、轻量的作业调度框架，你能够用它来为执行一个作业而创建简单的或复杂的作业调度。它有很多特征，如：数据库支持，集群，插件，支持cron-like表达式等等。在2017年的最后一天Quartz.NET 3.0发布，正式支持了.NET Core 和async/await。这是一个大版本，有众多新特性和大的功能 官网：http://www.quartz-scheduler.net/ 源码：https://github.com/quartznet/quartznet 示例：http
一个批处理型的作业，从进入系统并驻留在外存的后备队列上开始，直至作业运行完毕，可能要经历的三级调度：
Pentaho Data Integration (Kettle)是Pentaho生态系统中默认的ETL工具。通过非常直观的图形化编辑器（Spoon），您可以定义以XML格式储存的流程。在Kettle运行过程中，这些流程会以不同的方法编译。用到的工具包括命令行工具(Pan),小型服务器(Carte)，数据库存储库（repository）(Kitchen)或者直接使用IDE(Spoon)。
TASKCTL是一款功能全面的作业自动化调度技术管理工具。所谓作业，是指部署在网络中不同计算机上的各种程序或系统命令。通过TASKCTL，可以快速将这些作业组织起来，并进行有效的管理以及各种参数化运行控制。在业界，普遍将这种技术称为作业调度，其技术本质是作业运行管理的自动化控制。
睁开眼看一看窗外的阳光，伸一个懒腰，拿起放在床一旁的水白开水，甜甜的味道，晃着尾巴东张西望的猫猫，在窗台上舞蹈。你向生活微笑，生活也向你微笑。 请你不要询问我的未来，这有些可笑。你问我你是不是要找个工作去上班？我告诉你不要，好好享受生活的味道，你所有现在所厌倦的谁说不是别人正羡慕的呢。 Quartz 任务调度是什么 Quartz 是 OpenSymphony 开源组织在 Job scheduling 领域又一个开源项目，它可以与 J2EE 与 J2SE 应用程序相结合也可以单独使用。Quartz 是一
当有多项任务需要处理时，由于资源有限，所有任务无法同时处理，此时就需要确定某种规则来决定各项任务的执行顺序，这就是调度
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