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
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
离线调度系统在整个大数据体系中发挥了一个指挥中心的作用。OPPO的大数据离线调度系统OFLOW系统是基于热门的开源的apache airflow进行定制开发的，进行了很多的改造和优化以适应自身业务需求。目前基于1.0系统使用过程的一系列问题，我们又自主开发了一套全新的OFLOW 2.0系统，目前正在邀请业务试用体验。
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2021-12-23 15:03:18
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课件获取：关注公众号 “数栈研习社”，后台私信 “Taier” 获得课件 视频回放：点击这里 ChunJun 开源项目地址：github 丨 gitee 喜欢我们的项目给我们点个__ STAR！STAR！！STAR！！！...
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2022-09-20 17:35:37
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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
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2023-02-19 13:11:19
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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
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
# 大数据任务的Kubernetes容器调度分配系统
## 引言
随着大数据技术的快速发展，处理海量数据的需求日益增多。Kubernetes作为一种流行的容器编排平台，提供了强大的容器调度和管理功能，使得大数据任务的部署和调度变得更加简单和高效。本文将介绍如何使用Kubernetes构建一个大数据任务的容器调度分配系统，并提供相应的代码示例。
## Kubernetes基础知识
在开始之前
一、介绍 前几期，我们为大家分享了Taier基本介绍、控制台、Web前端架构及数据开发介绍，本期我们为大家分享Taier任务调度介绍。 本次我们将从Taier的任务调度实例生成、调度及提交等...
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2022-09-20 17:35:12
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一、直播介绍前几期，我们为大家分享了 Taier 基本介绍、控制台、Web 前端架构及数据开发介绍，本期我们为大家分享 Taier 任务调度介绍。本次直播我们将从 Taier 的任务调度实例生成、调度及提交等方面为大家进行介绍，通过本次分享，希望大家能对 Taier 有更进一步的了解。二、直播主题Taier 任务调度介绍三、直播时间时间：2022 年 8 月 23 日晚 19:00--20:00（
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2022-08-22 16:08:40
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一、azkaban介绍azkaban是一个工作流调度器。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，为了很好地组织起这样的复杂执行计划，需要一个工作流调度系统来调度执行。二、安装azkaban三、azkaban示例...
原创
2022-01-13 10:56:36
191阅读
一、azkaban介绍azkaban是一个工作流调度器。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，为了很好地组织起这样的复杂执行计划，需要一个工作流调度系统来调度执行。二、安装azkaban三、azkaban示例...
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2022-04-22 11:06:49
306阅读
为了满足处理器多任务并发进行的需求，需要通过系统调度来合理安排各个任务占有CPU的时间。任务管理和调度是RTOS的核心功能。一般系统中，任务可以分为Running态和非Running态，而非Running态可以细分。很容易理解，Running态就是占用CPU的任务，而非Running态就是其他任务。FreeRTOS中，任务状态可以分为Running，Suspend，Ready，Blocked。任务
背景介绍：某运营商云化数据中台全国业务生产任务监控，每天数据处理任务达千万级，要求做到任务报错、延迟实时告警，问题解决告警自动闭环关闭，以及亿级日志的快速查询要示。 本篇文章重点介绍以下几点： &nb
基于进程管理的任务调度系统。
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2015-05-31 21:04:46
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转载自神龙大侠
我是用olphinScheduler 3.2.1版本做源代码编译部署（部署方式参考我的另外一篇文档《源代码编译，Apache DolphinScheduler前后端分离部署解决方案》）
二进制文件部署本文也适用，只需要修改相对应的配置即可。
资源管理底层基座替换成hdfs
Flink程序jar包是在资源中心进行管理的，对于dolphinscheduler系统来说，资源主要包括3类
简介APScheduler(以下简称APS)框架可以让用户定时执行或者周期性执行Python任务。既可以添加任务也可以删除任务，还可以将任务存储在数据库中。当APS重启之后，还会继续执行之前设置的任务。APS是跨平台的，注意APS既不是守护进程也不是服务，更不是命令行程序。APS是进程内的调度器，也就是说它的实现原理是在进程内产生内置的阻塞来创建定时服务，以便在预定的时间内执行某个任务。APS支持
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2023-07-27 21:19:06
286阅读
如果你想在Linux服务器上周期性地执行某个 Python 脚本，最出名的选择应该是 Crontab 脚本，但是 Crontab 具有以下缺点：1.不方便执行秒级的任务。2.当需要执行的定时任务有上百个的时候，Crontab的管理就会特别不方便。另外一个选择是 Celery，但是 Celery 的配置比较麻烦，如果你只是需要一个轻量级的调度工具，Celery 不会是一个好选择。在你想要使用一个轻量
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2023-08-11 21:39:03
138阅读
APScheduler是一个Python定时任务框架，使用起来十分方便。提供了基于日期、固定时间间隔以及crontab类型的任务，并且可以持久化任务、并以daemon方式运行应用。在APScheduler中有四个组件：触发器(trigger)包含调度逻辑，每一个作业有它自己的触发器，用于决定接下来哪一个作业会运行。除了他们自己初始配置意外，触发器完全是无状态的。简单说就是应该说明一个任务应该在什么
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2023-08-14 12:54:11
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# K8S调度大数据任务算法
## 简介
在Kubernetes（K8S）集群中，调度大数据任务是一个非常重要的主题。通过合理的调度算法，可以有效地管理和优化大数据处理任务的执行。本文将介绍如何在K8S集群中调度大数据任务算法，并提供相应的代码示例。
### 流程步骤
下表中展示了K8S调度大数据任务算法的流程步骤。
| 步骤 | 描述 |
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