常见调度框架实现方式 开源Oozie成熟稳定可靠，可直接用于生产环境 Azkaban单点、简单粗暴，有两套独立的调度实现，必须二次开发才可用 Airflow 代码以及流程配置都是python自己封装基于quartz单机使用zk来做分布式控制常用quartz+zk做调度系统使用db心跳来做分布式控制比如阿里Zeus（3年前不再开源，还需要做一些二次开发才能用）基于qu
转载
2024-05-11 19:57:56
85阅读
常见调度框架实现方式开源Oozie成熟稳定可靠，可直接用于生产环境 Azkaban单点、简单粗暴，有两套独立的调度实现，必须二次开发才可用 Airflow 代码以及流程配置都是python自己封装基于quartz单机使用zk来做分布式控制常用quartz+zk做调度系统使用db心跳来做分布式控制比如阿里Zeus（3年前不再开源，还需要做一些二次开发才能用）基于quar
转载
2023-09-30 01:52:59
195阅读
大数据 DolphinScheduler Airflow
大数据任务调度应用 大数据开发平台
大数据任务调度引擎
任务执行引擎
任务监控告警
海量异构数据同步
数据采集（同步）—数据处理—数据管理调度系统功能构成01.调度系统-调度方式
定时调度 、依赖调度
手动调度--手动暂停/停止/恢复
转载
2024-07-28 14:48:16
112阅读
# 实现大数据调度框架的流程及代码示例
大数据调度框架是指通过一种系统化的方式管理和调度大数据处理任务，以提高处理效率和资源利用率。在Kubernetes（K8S）中，我们可以利用其强大的容器编排和管理功能来实现大数据调度框架。
下面是实现大数据调度框架的一般流程及相关代码示例：
## 步骤
| 步骤 | 描述 |
|---|---|
| 1 | 创建Kubernetes集群 |
| 2
原创
2024-05-28 09:49:21
95阅读
一、海豚调度介绍
Apache DolphinScheduler 是一个分布式易扩展的可视化DAG工作流任务调度开源系统。适用于企业级场景，提供了一个可视化操作任务、工作流和全生命周期数据处理过程的解决方案。
Apache DolphinScheduler 旨在解决复杂的大数据任务依赖关系，并为应用程序提供数据和各种 OPS 编排中的关系。解决数据研发ETL依赖错综复杂，无法监控任务健康状
原创
精选
2024-01-22 17:11:04
491阅读
基于Hadoop2.0、YARN技术的大数据高阶应用实战(Hadoop2.0\YARN\MapReduce\数据挖掘\项目实战)课程分类：Hadoop适合人群：高级课时数量：81课时用到技术：基于协同过滤的推荐系统、基于HBase的爬虫调度库涉及项目：银行人民币查询系统、HBase编程实践及案例分析咨询qq：1840215592课程内容简介本课程基于《基于Greenplum Hadoop分布式平台
调度系统是数据仓库的重要组成部分，也是每个银行或公司一个基础软件或服务，需要在全行或全公司层面进行规划，在全行层面统一调度工具和规范，由于数据类系统调度作业较多，交易类系统批量优先级高，调度系统的整体架构如下：调度中心对调度批次和作业进行创建、管理、监控，它负责所有批量作业的调度和编排； 在整个作业过程中，作业之间关系分为触发，依赖和互斥。1、触发 触发关系表示一个作业完毕后，生成另一个作业的控制
转载
2023-10-24 21:54:32
72阅读
原创
2021-07-28 22:09:13
903阅读
# 大数据调度中的Java代码实现
在当今数据驱动的时代，大数据调度成为了提升数据处理效率的重要手段。通过对数据流的合理调度，可以实现对大规模数据的高效管理和运用。本文将通过Java代码示例，深入探讨大数据调度的基本概念及其实现方式。
## 什么是大数据调度
大数据调度是指对各种数据处理任务的有效管理与安排，以确保数据处理过程的高效性与准确性。在大数据环境中，我们常常面临多任务并行处理和资源
大数据的来源多种多样，在大数据时代背景下，如何从大数据中采集出有用的信息是大数据发展的最关键因素。大数据采集是大数据产业的基石，大数据采集阶段的工作是大数据的核心技术之一。为了高效采集大数据，依据采集环境及数据类型选择适当的大数据采集方法及平台至关重要。下面介绍一些常用的大数据采集平台和工具。1、FlumeFlume作为Hadoop的组件，是由Cloudera专门研发的分布式日志收集系统。尤其近几
转载
2023-11-17 17:07:24
89阅读
去年，IBM宣布以17亿美元收购数据分析公司Netezza；EMC继收购数据仓库软件厂商Greenplum后再次收购集群NAS厂商Isilon；Teradata收购了Aster Data 公司；随后，惠普收购实时分析平台Vertica等，这些收购事件指向的是同一个目标市场——大数据。是的，大数据时代已经来临，大家都在摩拳擦掌，抢占市场先机。 而在这里面，最耀眼的
转载
2023-09-14 16:12:46
73阅读
目录概述和其他调度系统的比较Azkaban与Oozie对比丰富特性系统架构任务失败重试任务优先级设计Logback 和 gRPC 实现日志访问模块功能点分析具体功能分析内置参数概述为什么需要一个复杂的工作量调度器?
1、一个完整的数据分析系统通常都是由大量任务单元组成：shell脚本程序，java程序，mapreduce程序、
hive脚本等
2、各任务单元之间存在时间先后及前后依赖关系
3、为了
转载
2023-10-03 09:56:30
96阅读
数据仓库主要用的工具有ETL工具和报表工具。ETL工具有IBM datastage、informatic开源的kattel报表工具congnos国内的bioffice等
原创
2023-04-14 19:46:48
152阅读
文章标题（一）Spring Boot 入门1.Spring Boot 框架概述2.搭建开发环境3.使用Maven方式构建Spring Boot项目3.1创建maven项目HelloWorld013.2 修改pom.xml文件3.3 创建启动类HelloWorld01Application3.4 创建控制器HelloWorld01Controller4.进行Banner文件的定制4.1 创建Ban
转载
2024-07-02 12:32:01
70阅读
很多大数据开发工程师或系统管理员，特别是初级入门Hadoop的工程师，经常会遇到如何高效管理大数据基础平台的问题。跟踪管理所有Hadoop集群中数以百计的节点、数据库、资源和服务实例可太难了……上次看到亿信华辰为破解这一问题，实时大数据平台PetaBase-i 提供可视化管理工具PetaBase Web Console（简称PB Web Console），用于供应、管理、监控和保护PetaBase
转载
2024-04-10 10:35:29
42阅读
1.前言任务调度系统在大数据平台架构中扮演着比较重要的角色 其中的Azkaban就是其任务调度组件。概括来说，任务调度在大数据平台中所扮演的角色主要有：1任务编排：对任务流按照一定的逻辑串起来。这在大数据开发中，显得比较重要，对于一个工作任务，可能有不同的子任务串起来的，并且有些子任务是并行执行的。举个例子，在做一个机器学习的模型时，可能第一步就是数据清洗，然后是提取特征，接着才是模型
1、Oozie简介1.1 Oozie是大数据四大协作框架之一——任务调度框架，另外三个分别为数据转换工具Sqoop,文件收集库框架Flume,大数据WEB工具Hue。1.2 它能够提供对Hadoop MapReduce和Pig Jobs的任务调度与协调。1.3 Oozie需要部署到Java Servlet容器中运行。1.4 功能相似的任务调度框架还有Azkaban和Zeus。2、Ooz
原创
精选
2023-02-19 13:11:19
592阅读
点赞
# 大数据调度系统架构原理
随着大数据技术的迅猛发展，如何高效地调度和管理庞大的数据集成为了一个关键课题。大数据调度系统的架构原理便是应运而生，通过合理的设计和实现，提高数据的处理效率和资源的利用率。本文将介绍大数据调度系统的基本架构、原理，并结合代码示例进行说明。
## 一、调度系统的基本组成
一个典型的大数据调度系统由以下几个部分组成：
1. **任务调度模块**：负责将任务分配到合适
一.ETL简介 ETL (Extract-Transform-Load 的缩写，即数据抽取、转换、装载的过程)，对于企业或行业应用来说，我们经常会遇到各种数据的处理，转换，迁移，所以了解并掌握一种ETL工具的使用，必不可少。 &n
转载
2024-02-17 10:41:55
82阅读
一. 使用Apache Hadoop作为存储框架Hadoop的框架最核心的设计就是：HDFS和MapReduce。HDFS为海量的数据提供了存储，则MapReduce为海量的数据提供了计算。Hadoop使用了MapReduce的概念，可以将输入查询分解成小模块然后并行的处理数据，并存储到 分布式文件系统中（Hadoop Distributed File System, HDFS中）。HDFS： 是
转载
2024-01-21 05:50:05
69阅读
