滚动执行是作业平台3.6.2版本新增的功能，主要用于针对多台目标机器需要分批执行的场景（没有滚动执行之前，所有目标主机的执行任务都是并发的）。比如目标10台机器，每次两台两台执行。...滚动执行功能两个重要的配置选项是滚动策略和滚动机制，需要根据实际业务场景进行选择。滚动策略滚动策略也就是滚动执行的具体方式，通过表达式来实现。以下n均为整数，且表达式之间是空格。...n%表示每批次的执行数量是总量的百分之n台（遇小数点则向上取整）。...滚动机制执行失败则暂停（默认机制）忽略失败，自动滚动下一批不自动，每批次都人工确认实操演示这里以一个简单的的滚动策略为示例：2 +3，更复杂的策略可以自行配置体验1、配置滚动策略和滚动机制（打开滚动执行就会看到...）2、执行结果预览（第一批执行2台）（第二批执行2+3=5台）（第三批按策略是5+3=8台，但因为剩余只有一台，所以执行1台）需要说明的是，滚动执行是针对多台主机按批次的随机主机执行，并不能指定主机或指定顺序
作业成功执行 ?...注意：上述的配置中多数配置信息为Spark作业执行参数，需要注意的是spark.eventLog.enabled和spark.eventLog.dir需要指定，否则Spark作业执行完成后不能通过Spark...的History查看到执行成功的作业，日志目录指定的地址如果不配置hdfs路径则默认使用的是本地目录。...Fayson这里可以使用hive2和hive2-server命令是因为在/etc/profile配置了命令的别名 alias hive2="nohup /opt/cloudera/HIVE2/bin/hive...2.访问Hive2执行Spark作业时会看到，会在Yarn上启动一个Spark的常驻进程，当前会话的所有SQL操作均在该常驻进程中执行会在该作业下产生多个Job Id，不会产生新的Spark作业，当会话终止时该
Linux ：忘记使用nohup该如何补救 目录 Linux ：忘记使用nohup该如何补救 0x00 摘要 0x01 问题描述 1.1 为何关闭进程 1.2 nohup 作用 0x02 简述 2.1...具体操作如下： 2.1 操作序列 具体操作序列如下： 对于正在运行的进程，我们可以使用 ”CTRL+ z“ 来将当前进程挂起到后台暂停运行； 这时候进程已经进入后台暂停，我们使用 "jobs" 找到之前暂停的进程...如果想继续查看，可以使用 ps 命令来查看进程状态； 可以使用 "fg" 把后台任务转成前台任务运行，此时可以对该进程进行操作，比如结束； 2.2 样例 我们以运行一个redis为例给出具体操作序列，具体如下图...作业控制中的关键命令是jobs命令，jobs命令允许查看shell当前正在处理的作业。jobs命令中输出有加号和减号，带加号的作业被当做默认作业，带减号的为下一个默认作业。...另外关于当前任务，如果后台运行的任务号有2个时候，当1号任务执行完毕之后，2号任务此时就为当前任务，那么使用fg、bg等命令不加上job number的时候，默认为变动的都是当前任务。
一、简介 最近想在Jenkins执行Build工作结束后，再执行一些sudo的命令，但是在Mac上sudo命令需要提供密码才能执行。...而Jenkins在执行自动化操作的时候，我们是无法在构建任务中手动输入密码的，只有实现了自动输入sudo密码才能让整个构建任务继续执行下去，要不然就会无限期地卡在等待输入密码这一步。 ...在网上看到过利用管道实现sudo命令自动输入密码的方法，我在Mac上试了，并不奏效，估计只能在Linux上运行，代码如下： echo "password" | sudo -S commander ...二、利用expect实现执行sudo命令时自动输入密码 expect是Mac下的一个软件包，利用它可以很方便地在自动化流程中实现一些需要交互性的操作，我们直接通过brew就可以很方便地安装它： brew...install expect 然后我们就可以开始编写自动化脚本了，比如我想在Jenkins构建结束以后，执行sudo rm -rf .
可是有很多程序并不想mysqld一样，这样我们就需要nohup命令，怎样使用nohup命令呢？这里讲解nohup命令的一些用法。...但是有时候在这一步会有问题，当把终端关闭后，进程会自动被关闭，察看nohup.out可以看到在关闭终端瞬间服务自动关闭。...而我是每次在nohup执行成功后直接点关闭程序按钮关闭终端.。...在注销后使用 nohup 命令运行后台中的程序。要运行后台中的 nohup 命令，添加 & （ 表示”and”的符号）到命令的尾部。...该命令的一般形式为：nohup command & 使用nohup命令提交作业 如果使用nohup命令提交作业，那么在缺省情况下该作业的所有输出都被重定向到一个名为nohup.out的文件中，除非另外指定了输出文件
在NGS基础：测序原始数据下载一文中提到可以使用SRA-toolkit中的命令fastq-dump从NCBI下载原始测序数据，命令如下。...只需提供SRR号，就可以获得FASTQ序列。 不需要先调用prefetch下载，然后再转换。 其它参数解释见引用文章。...每一行命令后面&号表示把命令放入后台运行，当前终端可以继续输入其它命令； 此处也相当于实现了一个手动并行下载多样本，配合for可以自动并行下载。...言归正传，通常我们运行程序前，会有个预判，如前面那个例子，运行时间比较长，会使用nohup 我的命令 &的形式进行运行，从而保证程序不受网络或终端异常退出的影响。...rsync -av * ysx@46.93.19.14:/tmp 第三步，使用bg %1命令把作业号为1的任务放入后台，并从停止状态变为运行状态，相当于加了&后接着运行。
可以使用下面两种方法： 1、# nohup COMMADND & 注：命令后台运行并忽略所在进程组接收的HUB信号，但是会生成一个临时文件 2、# screen; COMMAND 注：使用打开一个临时会话.../tempfile.log & 解析：这里显示 Runing表示正在执行中，因为文件太多所以执行速度不如上面快，执行结束后，如果不再查看jobs，进程会自动清除，并退出当前作业列表。...，此作业执行完成后会自动退出进程并清除作业记录。...使用nodup命令，忽略接收进程组的INT信号： [root@mageedu ~]# nohup ping 10.1.0.1 & [1] 30344 [root@mageedu ~]# nohup: appending...#查看当前作业，发现正在运行 [root@mageedu ~]# jobs [1]+ Running nohup ping 10.1.0.1 & #使用kill命令终结此作业
.将CDSW服务停掉检查根分区下的/var/lib/cdsw目录是否还有进程在操作，如果没有则使用相同的命令再同步一次，这一次会同步更新差异文件。...有session在打开，有作业在运行。 目录挂载情况 ?...服务不停止限速迁移 3.1 服务不停止数据迁移 这个过程由于有服务在使用(有作业在运行)因此为了不影响业务对该迁移进行限速最高速度不超过50M/s，测试步骤及结果如下： time rsync -ac -...服务停止不限速迁移 4.1 停止作业及服务 1.停止作业；停掉集群上所有作业。 ? ? 2.停掉cdsw服务；停止CDSW集群 ? ? ?...4.4 执行任务测试 执行spark Pi进行测试 ? 程序运行完成，测试成功。
当Drive启动时，Spark会执行这些命令，并转为一系列stage(步骤)来操作。...Hadoop YARN： 1.提交应用：设置指向你的Hadoop配置目录的环境变量，然后使用spark-submit 向一个特殊的主节点URL提交作业即可。...Action操作把有向无环图强制转译为执行计划：Spark调度器提交一个作业来计算所必要的RD，这个作业包含一个或多个步骤，每个步骤就是一些并行执行的计算任务。...序列化格式 当Spark需要通过网络传输数据，或者将数据溢出写到磁盘上时（默认存储方式是内存存储），Spark需要数据序列化为二进制格式。默认情况下，使用Java内建的序列化库。...当然，也支持使用第三方序列化库Kryo，比Java序列化时间更短，并且有更高压缩比的二进制表示。但有一点需要注意：Kryo不能序列化全部类型的对象。
Linux bash shell单一终端界面下，我们经常需要管理或同时完成多个作业，如一边执行编译，一边实现数据备份，以及执行SQL查询等其他的任务。...job 编号的使用样式为[n]，后面可能会跟有 "+" 号或者 "-" 号，或者什么也不跟。 "+" 号表示最近的一个job，"-" 号表示倒数第二个被执行的Job。...通常使用nohup命令来使得脱机或注销之后，Job依旧可以继续运行。也就是说nohup忽略所有挂断(SIGHUP)信号。...#下面是使用nohup的示例，可以省略日志的输出，因为原job的输出会自动被nohup重定向到缺省的nohup.out日志文件 robin@SZDB:~/dba_scripts/custom/bin>...TODAY ------------------- 2013-05-03 11:31:32 #下面使用nohup方式且将Job放入后台处理，同时指定了日志文件，则nohup使用指定的日志文件，而不会输出到缺省的
这两个迭代和交互式应用程序需要跨并行作业更快速的数据共享。由于复制，序列化和磁盘IO，MapReduce中的数据共享速度很慢。...下图说明了在MapReduce上执行迭代操作时当前框架的工作原理。由于数据复制，磁盘I / O和序列化，这会导致大量开销，这会使系统变慢。 ?...MapReduce上的交互操作 2. 5 使用Spark RDD进行数据共享 由于复制，序列化和磁盘IO，MapReduce中的数据共享速度很慢。...Spark很懒，所以除非你调用一些会触发作业创建和执行的转换或动作，否则不执行任何操作。请查看以下单词计数示例的片段。...以下命令用于执行字数统计逻辑。
但是你只能在启动作业的Shell中使用作业控制命令。...Ctrl+Z：中断前台作业，并放置在后台 Ctrl+C：终止当前前台作业 nohup：即使关闭终端也会执行（一般搭配上面的&） 在后台运行作业 在原命令的最后加上 &，可让这个作业在后台运行。...下面的例子：在后台执行sleep命令 $ sleep 100 & [1] 14488 shell返回结果：中括号内是job ID, 后面是PID；之后使用jobs命令查看状态：100s之后这个后台作业执行完成...nohup：关闭终端也执行 “很多时候，你是通过ssh登录到远程服务器，再执行Shell脚本或命令，如果你退出了终端（终止远程连接），则该进程/命令将被杀死。...这个时候，我们就要使用nohup命令，让我们长时间运行的Shell脚本或命令在我们退出系统依旧能执行(此时一般搭配&后台执行)。 “顾名思义：nohup是用于忽略HUP（挂断）信号的POSIX命令。
原始的RDD通过一系列的transformation操作就形成了DAG有向无环图，任务执行时，可以按照DAG的描述，执行真正的计算。 RDD最重要的特性就是容错性，可以自动从节点失败中恢复过来。...八、使用Kryo序列化 在Spark中，主要有三个地方涉及到了序列化： 在算子函数中使用到外部变量时，该变量会被序列化后进行网络传输 将自定义的类型作为RDD的泛型类型时（比如JavaRDD，Student...Spark默认使用的是Java的序列化机制，使用方便不需要额外的配置，但是Java序列化机制的效率不高，序列化速度慢并且序列化后的数据所占用的空间依然较大。...但是Spark同时支持使用Kryo序列化库，Kryo序列化类库的性能比Java序列化类库的性能要高很多。...Spark之所以默认没有使用Kryo作为序列化类库，是因为Kryo要求最好要注册所有需要进行序列化的自定义类型，比较麻烦。但从Spark 2.0开始，简单类型以及数组、字符串都默认使用Kryo。
I have ctrl-C this is the end of the test program 每次使用CTRL+C组合键，脚本都会执行trap命令中指定的echo语句，而不是忽略此信号并允许shell...nohup命令运行了另一个命令来阻断所有发给该进程的SIGHUP [root@aoi ~]# nohup sh i & [1] 1596 [root@aoi ~]# nohup: ignoring input...为了保存命令产生的输出，nohup命令会自动将STDOUT和STDERR的消息重定向到一个nohup.out的文件中。...jobs命令允许查看shell当前正在处理的作业。 重启停止的作业 bg 2 2是作业号 bg是以后台形式重启，此时还可以输入其他命令。...你只能对属于你的进程执行renice命令 你只能通过renice命令降低进程的优先级 root用户可以通过renice调整任何进程的优先级
如果task数量设置为CPU core总数的2~3倍，那么一个task执行完毕后，CPU core会立刻执行下一个task，降低了资源的浪费，同时提升了Spark作业运行的效率。...Kryo 序列化 默认情况下，Spark 使用 Java 的序列化机制。...Java的序列化机制使用方便，不需要额外的配置，在算子中使用的变量实现Serializable接口即可，但是，Java 序列化机制的效率不高，序列化速度慢并且序列化后的数据所占用的空间依然较大。...Kryo序列化机制比Java序列化机制性能提高10倍左右，Spark之所以没有默认使用Kryo作为序列化类库，是因为它不支持所有对象的序列化，同时Kryo需要用户在使用前注册需要序列化的类型，不够方便，...通常来说，task可能不会被分配到它处理的数据所在的节点，因为这些节点可用的资源可能已经用尽，此时，Spark会等待一段时间，默认3s，如果等待指定时间后仍然无法在指定节点运行，那么会自动降级，尝试将task
在美团•大众点评，已经有很多同学在各种项目中尝试使用Spark。大多数同学（包括笔者在内），最初开始尝试使用Spark的原因很简单，主要就是为了让大数据计算作业的执行速度更快、性能更高。...如果没有对Spark作业进行合理的调优，Spark作业的执行速度可能会很慢，这样就完全体现不出Spark作为一种快速大数据计算引擎的优势来。因此，想要用好Spark，就必须对其进行合理的性能优化。...Spark的资源参数，基本都可以在spark-submit命令中作为参数设置。很多Spark初学者，通常不知道该设置哪些必要的参数，以及如何设置这些参数，最后就只能胡乱设置，甚至压根儿不设置。...所谓的Spark资源参数调优，其实主要就是对Spark运行过程中各个使用资源的地方，通过调节各种参数，来优化资源使用的效率，从而提升Spark作业的执行性能。...资源参数参考示例 以下是一份spark-submit命令的示例，大家可以参考一下，并根据自己的实际情况进行调节： .
使用nohup和作为后台进程启动Prometheus ： nohup ....在命令结束时&将使这个进程继续在后台运行，同时给你的其他的命令提示符后面。要使进程返回到前台（即，返回到终端的运行进程），请使用在同一终端上的fg命令。...tail -f ~/nohup.out命令监视此文件的内容。...是两组时间序列之间的二进制算术。在两组系列之间使用二元运算符时，Prometheus会自动匹配操作左侧和右侧具有相同标签集的元素，并将运算符应用于每个匹配对以生成输出序列。...要执行反向（一对多）匹配，请以相同方式使用group_right()子句。 您现在知道如何在时间序列集之间使用算术，以及如何处理不同的维度。
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