大学在班上担任学习委员，每次收作业都十分麻烦。因此想自己制作一个作业提交系统。此系统主要功能就是作业提交，简而言之就是文件上传。因为技术不佳，目前只做了个beta版，使用原生的HTML+JS+AJAX+Servlet，数据库使用mysql。因此美观度和功能性有待完善，各位大佬轻喷。1.工作流程2.数据库设计此系统包含两个实体：课程，实验。即一个课程对应多个实验。course表：experiment
一、spark Streaming是基于spark的流式批处理引擎原理：将实时输入数据流以时间片为单位进行拆分，然后经过spark引擎以类似批处理的方式处理每个时间片数据二、sparkStreaming作业流程1.客户端提交作业后启动Driver（Driver是spark作业的Master）；2.每个作业包含多个Executor，每个Executor以线程的方式运行task，Spark Strea
作业的周转时间=运行结束时间-提交时间=完成时间-提交时间=执行时间+等待时间（手动滑稽）带权周转时间=周转时间/运行时间=周转时间/执行时间 但是SJF算法在作业提交时间不同的时候，首先第一步要做的工作就是调整确定作业流的调度顺序，首先要明确的是最先到来的第一个任务是不参与接下来的比较的!这是由于 SJF算法不是抢占剥夺式的算法的缘故哦！在SJF调度算法中，第一个来的算法毫无
DataStream Api的 流 和 批 处理一.概述二.什么时候需要用batch执行方式三.两种模式下产生的结果是不一样的四.看下RuntimeExecutionMode 一.概述在此之前你需要了解:DataStream api 概述 DataStream API 支持不同的运行时执行模式(streaming/batch)，您可以根据用例的要求和作业的特征从中进行选择。STREAMINGDa
Spark：对于提交命令的理解：spark-submit 可以提交任务到 spark 集群执行，也可以提交到 hadoop 的 yarn 集群执行。代码中配置：util：import org.apache.spark.serializer.KryoSerializer
import org.apache.spark.sql.SparkSession
object SparkContextUtil
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2023-08-16 10:50:50
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SGE qsub 命令 选项 笔记
jianshan.hu@swift.cn ChongQing, China
SGE qsub 命令 选项 笔记jianshan.hu@swift.cn ChongQing, Chinaqsubqsub命令用来向SGE提交批处理作业，SGE支持单或多节点作业。qsub [ options ] [ command | -
文章目录Flink Job提交流程(Dispatcher之后)1 Dispatcher2 ExecutionGraph2.1 ExecutionJobVertex2.2 ExecutionVertex2.3 Execution2.4 IntermediateResult2.5 ExecutionEdge3 Task调度3.1 DataSourceTask3.2 StreamTask3.2.1 S
一、环境依赖消息队列：Kafka(单机或者集群)（需要安装Zookeeper）RedisHadoop3.2-3、flink1.12( 集群或者单机环境)Python3.8、pyflink1.12二、项目整体概述 一句话描述：需要预测的数据发送到Kafka消息队列，从Redis里读取离线训练的神经网络模型，经过特征工程及预测后重新写回Kafka供上游应用使用三、 项目搭建及部署流程（1） pyfli
# Hadoop 作业提交
## 简介
Hadoop 是一个用于存储和处理大规模数据的开源框架。它支持将数据存储在多个计算机集群中，并通过MapReduce 等并行计算模型来处理这些数据。在使用 Hadoop 进行数据处理时，通常需要编写 Hadoop 作业，并将其提交到 Hadoop 集群中运行。
本文将介绍如何编写和提交 Hadoop 作业，并提供相应的代码示例。
## Hadoop
【场景】 Spark提交作业job的时候要指定该job可以使用的CPU、内存等资源参数，生产环境中，任务资源分配不足会导致该job执行中断、失败等问题，所以对Spark的job资源参数分配调优非常重要。 spark提交作业，yarn-cluster模式示例：./bin/spark-submit\
--class com.ww.rdd.wordcount \
--master
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2023-09-28 22:46:05
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理解作业基本原理，是进行Spark作业资源参数调优的基本前提。Spark作业基础概念与运行流程以下记录下常见参数配置： Spark Corenum-executors：用于设置Spark作业总共要用多少个Executor进程来执行。Driver在向YARN集群资源管理器申请资源时，YARN会尽可能按照该属性值来在集群的各个工作节点上启动相应数量的Executor进程。如果不设
python文件操作前言一、JSON是什么？二、python对文件的操作1.写入文件内容2.打开、读取、关闭文件文件数据若有问题采用两种解决方式file对象的函数列表写入文件内容对象转JSON内中的json形式的变量保存到文件读取json文件内容目录访问显示work路径下的所有类型为txt的文件总结 前言随着人工智能的不断发展，Python这门技术也越来越重要，很多人都开启了学习python，本
文章目录一、前言二、前提工作三、打包四、提交作业五、总结 一、前言前面已经编写了Flink第一个代码程序，并且也运行了，但是你会发现只是在IDEA上运行的，这种只适合开发，真正工作中我们更多的是要将写好的程序部署到集群上去跑，所以接下来说说如何将作业提交到集群上。二、前提工作我们这里以上一篇的StreamWorldCount来进行说明，仔细点的同学会发现有些变量都是在代码中写死的，这在实际的生产
提交流程调用的关键方法链 用户编写的程序逻辑需要提交给Flink才能得到执行。本文来探讨一下客户程序如何提交给Flink。鉴于用户将自己利用Flink的API编写的逻辑打成相应的应用程序包（比如Jar）然后提交到一个目标Flink集群上去运行是比较主流的使用场景，因此我们的分析也基于这一场景进行。Environment对象，这里我们主要基于常用的RemoteStreamEnvironment和R
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2023-08-30 22:49:05
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标签（空格分隔）： Spark作业提交先回顾一下WordCount的过程：sc.textFile("README.rd").flatMap(line => line.split(" ")).map(word => (word, 1)).reduceByKey(_+_)步骤一：val rawFile = sc.textFile("README.rd")
texyFile先生成Hadoop
@PostMapping("/login") public ResultVOregister( StudentWechat studentWechat ){ log.info("授权登录信息： {}", JSON.toJSONString(studentWechat)); Map tokenMap
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2021-06-25 11:40:00
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## 用Yarn提交Spark作业
在大数据处理中，Spark 是一个非常流行的分布式计算框架，而Yarn 是 Hadoop 生态系统中的资源管理器。在使用 Spark 运行作业时，我们通常会选择使用 Yarn 来管理资源和调度作业。本文将介绍如何使用 Yarn 提交 Spark 作业，并附上相应的代码示例。
### 步骤一：准备工作
首先，确保你已经安装好了 Spark 和 Yarn，并且
# 如何使用Java提交Flink作业
## 简介
在Flink中，我们可以使用Java来编写并提交作业。对于刚入行的小白来说，可能不清楚整个提交作业的过程。在本文中，我将向你展示如何使用Java提交Flink作业的步骤以及每一步需要做什么。
## 流程步骤
| 步骤 | 操作 |
| --- | --- |
| 1 | 配置Flink环境 |
| 2 | 编写Flink作业 |
| 3 |
# Hadoop JobClient 提交作业实现指南
## 简介
Hadoop是一个分布式计算框架，用于处理大规模数据集的分布式计算。JobClient是Hadoop提供的一个Java API，用于提交和管理MapReduce作业。在本篇文章中，我将向你介绍如何使用Hadoop JobClient来提交作业。
## 提交作业流程
下面是使用Hadoop JobClient提交作业的整个流程，
原创
2023-09-03 08:44:12
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本人在之前对Java并不是很了解，只是用过它的应用软件，至于其他的就是处于不了解的状态。这期终于可以真正的接触到传说中的java了，可是貌似我对编程不感兴趣呢，只不过我还是很有兴趣上java这门课程，因为钟老师授课方式我满喜欢。虽然我对编程不是很感兴趣，但对于我来说能学会一点儿算一点儿，我也会尽自己的努力去学好它。我会好好珍惜这次学习java的机会，说不定有一天我见识到了它的魅力所在，对它产生浓浓
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2023-09-18 03:09:44
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