1、AWS基础存储架构Dynamo的主要数据类型和架构的主要技术是什么？ AWS基础存储架构Dynamo是一种NoSQL数据库，它支持键值对存储。Dynamo的主要数据类型包括字符串、数字、二进制、布尔、集合和空值。Dynamo的架构主要技术包括分区、复制和存储。Dynamo使用分区来分割数据并将其存储在多个节点上，以实现高可用性和可扩展性。Dynam
转载
2024-01-27 23:36:12
63阅读
# Dophinscheduler代码架构的实现指南
## 引言
在大数据处理中，DolphinScheduler是一款非常强大的分布式工作流调度系统。如果你是一名刚入行的小白，理解它的代码架构可能会有些困难。在本篇文章中，我将通过清晰的步骤和示例代码，带您一步步理解DolphinScheduler的代码架构。
## 整体流程
为了更好地理解DolphinScheduler的代码架构，让我
# 如何在DolphinScheduler中配置YARN
在大数据技术不断发展的今天，DolphinScheduler作为一款开源的分布式任务调度系统，能够有效地帮助开发者管理和调度各类数据处理任务。而集成YARN资源管理器可以更高效地利用集群资源。本篇文章将教你如何在DolphinScheduler中配置YARN。
## 流程概述
下面是DolphinScheduler配置YARN的流程：
在学习AJAX过程中，还用Intellij就有点老旧了，这是后装个Eclipse时，发现这个配置也很头疼，现在就叫你如何创建一个web工程，同时叫你配置Eclipse。一、创建一个web工程1、打开“File“-”New“-选择Dynamic web Project 单击下一步。2、出现工程设定窗口中，设定工程的名字（对应工程的名字）和Dynamic web module versio
# DolphinScheduler调度Java代码
作为一名刚入行的开发者，你可能对DolphinScheduler（海豚调度）不太熟悉。DolphinScheduler是一个分布式、易扩展、易于使用的可视化工作流任务调度平台。它支持多种任务类型，包括Shell、Python、SQL等。今天，我将教你如何使用DolphinScheduler调度Java代码。
## 流程
以下是使用Dolp
原创
2024-07-18 09:58:07
198阅读
# 使用 DolphinScheduler 调度 YARN 任务
## 引言
Apache DolphinScheduler 是一款开源的分布式调度系统，专注于数据处理和 ETL (Extract, Transform, Load) 任务的调度。随着大数据技术的迅猛发展，调度系统的重要性愈发凸显。DolphinScheduler 通过可视化界面和灵活的调度策略，帮助用户更容易地管理和调度复杂的
# 使用 DolphinScheduler 创建 Python 任务的实例
DolphinScheduler 是一个可扩展的复杂工作流任务调度平台，支持多种任务类型，包括 Python 任务。在这篇文章中，我们将介绍如何使用 DolphinScheduler 创建和管理 Python 任务，并展示代码示例和流程图，帮助读者更好地理解这一过程。
## 什么是 DolphinScheduler？
转载自东华果汁哥
Apache DophinScheduler 运行一段时间后，实例调度日志越来越多，需要定期清理。
SQL 错误 [1701] [42000]: Cannot truncate a table referenced in a foreign key constraint (`dolphinscheduler`.`t_ds_task_instance`, CONSTRAINT `f
原创
2024-06-12 11:18:49
102阅读
点赞
基本概念 数据质量管理是指为了满足信息利用的需要，对信息系统的各个信息采集点进行规范，包括建立模式化的操作规程、原始信息的校验、错误信息的反馈、矫正等一系列的过程。数据质量管理不是一时的数据治理手段，而是循环的管理过程。数据质量管理不仅包含了对数据质量的改善，同时还包含了对组织的改善。 为什么有这么多人强调改善数据质量管理的重要性，用一种很抽象的比喻描述，如果把整个
# 传入DolphinScheduler全局变量的Python实现
## 导言
在使用DolphinScheduler这样的分布式调度系统时，我们通常需要在任务执行过程中使用一些全局变量，比如配置信息、环境变量等。在Python中，如果我们需要在任务执行时访问这些全局变量，我们可以通过一些方法来实现。本文将介绍如何在Python中传入DolphinScheduler全局变量，并且提供代码示例以
原创
2024-05-18 04:44:57
397阅读
文章目录集成Flink环境准备sql-client方式启动sql-client插入数据查询数据更新数据流式插入code 方式环境准备代码类型映射核心参数设置去重参数并发参数压缩参数文件大小Hadoop参数内存优化读取方式流读（Streaming Query）增量读取（Incremental Query）限流写入方式CDC 数据同步离线批量导入全量接增量写入模式Changelog 模式Append
转载
2024-03-27 08:05:26
200阅读
随着软件开发的不断发展，越来越多的概念被引入到开发中，其中就包括了RO、VO、DO、DTO、PO、BO、TO、CO、AO、SO等概念，这些概念都是为了更好地组织代码、提高代码的可读性和可维护性而设计的。RO（Resource Object）：资源对象，表示一种特定的数据类型，通常用于表示RESTful API中的资源。RO包含了资源的属性和方法，可以对资源进行增删改查等操作。VO（Value Ob
转载
2023-10-20 16:23:13
73阅读
下面我们来分析一下Spark的工作原理 来看这个图 首先看中间是一个Spark集群，可以理解为是Spark的 standalone集群，集群中有6个节点 左边是Spark的客户端节点，这个节点主要负责向Spark集群提交任务，假设在这里我们向Spark集群提交 了一个任务那这个Spark任务肯定会有一个数据源，数据源在这我们使用HDFS，就是让Spark计算HDFS中的数据。 当Spark任务把H
转载
2024-06-01 18:27:09
23阅读
调度算法: mapreduce当有很多的作业在执行的时候,是按照什么顺序去执行的? 调度算法顺序需要关注: 1.提高作业的吞吐量. 2.要考虑优先级. 三种调度器:如果作业跑不完,并且机器资源利用率比较低,这时候就可以考虑这些东西 1.FifoScheduler,默认的调度算法,先进先出的方式处理应用,只有一个队列可提交应用,没有应用优先级可以配置.
# 如何配置DolphinScheduler的Mysql数据源
作为一名经验丰富的开发者，我将帮助你学会如何配置DolphinScheduler的Mysql数据源。以下是整个配置的步骤流程，以及每个步骤需要做的事情和相应的代码。
## 步骤流程
```mermaid
gantt
title DolphinScheduler Mysql数据源配置步骤
section 配置步骤
原创
2024-05-02 04:43:47
59阅读
Celery VS APScheduler:celery: celery是一个专注于实时处理和任务调度的任务队列，任务就是消息(消息队列使用rabbitmq或者redie)，消息中的有效载荷中包含要执行任务的全部数据。我们通常将celery作为一个任务队列来使用，但是celery也有定时任务的功能，但是celery无法在flask这样的系统中动态的添加定时任务，而且单独为定时任务功能而搭建cele
转载
2024-06-09 08:29:56
84阅读
一、多任务编程有很多的场景中的事情是同时进⾏的，⽐如开⻋的时候 ⼿和脚共同来驾驶汽⻋，再⽐如唱歌跳舞也是同时进⾏的。 就是操作系统可以同时运⾏多个任务。打个 ⽐⽅，你⼀边在⽤浏览器上⽹，⼀边在听MP3，⼀边在⽤Word赶作业，这就是多任务，⾄少同时有3个任务正在运⾏。还有很多任务悄悄地在后台同时运 ⾏着，只是桌⾯上没有显示⽽已。操作系统轮流让各个任务交替执⾏，每个任务执⾏0.01秒，这样反复执⾏下
转载
2023-10-16 22:02:35
111阅读
有时候需企业要监控邮件收发，U-Mail邮件服务器可以帮您实现这个功能。下面介绍下如何设置监控一个或多个邮箱？如果要监控一个或多个邮箱收发的邮件，也可以说是备份一个或多个邮箱收发的邮件。就是将一个或多个邮箱收发的邮件，同时复制到指定的邮箱中。例如将 aaa@domain.com 和bbb@domain.com 邮箱收发的邮件，复制到bak@domain.com 邮箱。设置的时候三个管理后台都可以设
转载
2024-03-17 09:05:29
56阅读
互联网+的时代已经到来了，Docker+的时代还远吗？ThreadFix团队成功将Docker运用到测试环境的案例告诉我们，Docker+的时代已经来临。下面希云把ThreadFix团队成功运用Docker的案例和大家做个分享。ThreadFix的技术团队发现他们经常要面临一些非常通用的问题：如何快速构建应用实例。从开发部门到质量控制部门都有这个需求，因为它带来的好处非常明显，能让用户用上最新、最
转载
2024-10-25 10:25:11
42阅读
1.什么是ScheduleMasterScheduleMaster是分布式任务调度系统,是国内的一位开发者写的。简称：集中任务调度系统，最简单的理解ScheduleMaster，就是对不同的系统里面的调度任务做统一管理的框架。例如我们现在有多个系统，每个系统针对自己处理不同的业务场景。衍生出自己的调度任务，想象一下，如果每个系统人为去维护，那随着调度任务越来越多，人是崩溃的吧，可见维护和技术成本是
