首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

如何将上游作业构建参数传递到在MultiJob阶段配置的下游作业?

在MultiJob阶段配置的下游作业中,可以通过参数传递的方式将上游作业的构建参数传递给下游作业。以下是具体的步骤:

  1. 在上游作业中定义构建参数:在上游作业的配置中,找到构建参数的设置选项,可以设置参数的名称、默认值等。确保将需要传递的参数添加到构建参数列表中。
  2. 在MultiJob阶段配置中引用上游作业的构建参数:在MultiJob的配置中,找到需要传递参数的下游作业,并在该作业的配置中找到参数化构建过程的设置选项。在参数化构建过程中,可以使用${上游作业名称.参数名}的方式引用上游作业的构建参数。例如,${Job1.PARAM}表示引用上游作业Job1的PARAM参数。
  3. 执行MultiJob阶段:当执行MultiJob阶段时,上游作业会先执行,然后将构建参数传递给下游作业。下游作业可以通过引用上游作业的构建参数来使用这些参数。

通过以上步骤,就可以将上游作业的构建参数传递到在MultiJob阶段配置的下游作业中。这样可以实现参数的传递和共享,方便在不同作业之间进行数据交互和共享。

腾讯云相关产品推荐:腾讯云CI/CD(持续集成与持续交付)服务。该服务提供了完整的构建、测试、部署流程,支持多种编程语言和开发框架。您可以通过腾讯云CI/CD服务来管理和执行上述步骤,实现上游作业构建参数的传递到MultiJob阶段配置的下游作业中。具体产品介绍和使用方法,请参考腾讯云CI/CD服务的官方文档:https://cloud.tencent.com/document/product/1206

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

如何在GitLab CICD中触发多项目管道

GitLab CI/CD配置文件 GitLab CI/CD中,每个项目的.gitlab-ci.yml文件中定义了管道及其组件作业阶段。该文件是项目存储库一部分。...从上游管道图浏览下游 GitLab CI/CD使可视化管道配置成为可能。在下图中,构建,测试和部署阶段上游项目的一部分。...一旦部署作业成功,将并行触发四个其他项目,您将能够通过单击下游作业之一来浏览它们。 在下图中,可以看到下游管道。现在,我们可以向左滚动到上游管道,向右滚动回到下游管道,或者选择另一个下游管道。...创建下游管道时,GitLab将使用当前分支HEAD上提交。 将变量传递下游管道 有时您可能想将变量传递下游管道。您可以使用variables关键字来执行此操作,就像定义常规作业时一样。...我们可以将参数传递下游管道中作业,甚至可以定义下游管道将使用分支。 管道可以是具有许多顺序和并行作业复杂结构组成,并且正如我们刚刚了解那样,有时它们可以触发下游管道。

2.3K20

如何使用GitLab CICD 触发多项目管道

GitLab CI/CD配置文件 GitLab CI/CD中,每个项目的.gitlab-ci.yml文件中定义了管道及其组件作业阶段。该文件是项目存储库一部分。...从上游管道图浏览下游 GitLab CI/CD使可视化管道配置成为可能。在下图中,构建,测试和部署阶段上游项目的一部分。...一旦部署作业成功,将并行触发四个其他项目,您将能够通过单击下游作业之一来浏览它们。 在下图中,可以看到下游管道。现在,我们可以向左滚动到上游管道,向右滚动回到下游管道,或者选择另一个下游管道。...创建下游管道时,GitLab将使用当前分支HEAD上提交。 将变量传递下游管道 有时您可能想将变量传递下游管道。您可以使用variables关键字来执行此操作,就像定义常规作业时一样。...我们可以将参数传递下游管道中作业,甚至可以定义下游管道将使用分支。 管道可以是具有许多顺序和并行作业复杂结构组成,并且正如我们刚刚了解那样,有时它们可以触发下游管道。

6.9K10

GitLabCI系列之流水线语法第六部分

使用合并功能可以自定义和覆盖包含本地定义CI / CD配置。相同job会合并,参数值以源文件为准。...local 引入同一存储库中文件,使用相对于根目录完整路径进行引用,与配置文件同一分支上使用。 ci/localci.yml: 定义一个作业用于发布。...[微服务架构] 父子管道: 同一项目中管道可以触发一组同时运行子管道,子管道仍然按照阶段顺序执行其每个作业,但是可以自由地继续执行各个阶段,而不必等待父管道中无关作业完成。...该branch关键字指定由指定项目分支名称。使用variables关键字将变量传递下游管道。全局变量也会传递下游项目。上游管道优先于下游管道。...如果在上游下游项目中定义了两个具有相同名称变量,则在上游项目中定义变量将优先。默认情况下,一旦创建下游管道,trigger作业就会以success状态完成。

2.9K30

【万字长文】详解Flink作业提交流程

这两个步骤结束后,作业进入调度执行阶段。...作业提交成功,Dispatcher 会为每个作业启动一个 JobMaster,将 JobGraph 交给 JobMaster 调度执行。 两个步骤完成之后,作业进入调度执行阶段。...构建 JobVertex 时候需要将 StreamNode 中重要配置信息复制 JobVertex 中。...构建 JobEdge 时候,很重要一点是确定上游 JobVertex 和下游 JobVertex 数据交换方式。...OperatorChain 内算子之间,同一个线程内通过方法调用方式传递数据,能减少线程之间切换,减少消息序列化/反序列化,无序借助内存缓存区,也无须通过网络算子间传递数据,可在减少延迟同时提高整体吞吐量

1.7K10

Flink 生命周期怎么会用到这些?

、数据Sink接口、作业配置接口、作业启动执行入口。...进入Flink作业执行时刻,作业需要是相关配置信息,如作业名称、并行度、作业编号JobID、监控Metric、容错配置信息、IO等,用StreamExecutionRuntime对象就不适合了...StreamStatus 用来通知Task是否会继续接收到上游记录或者Watermark。在数据源算子中生成,向下游沿着DataFlow传递。...4)dispose:该方法算子生命周期最后执行阶段,此时算子已经关闭,停止处理数据,进行资源释放。 StreamTask作为算子容器,负责管理算子生命周期。...ForwardParitioner 用于同一个OperatorChain中上下游算子之间数据转发, 实际上数据是直接传递下游

92620

深入剖析Tez原理

一、产生背景 MR性能差,资源消耗大,如:Hive作业之间数据不是直接流动,而是借助HDFS作为共享数据存储系统,即一个作业将处理好数据写入HDFS,下一个作业再从HDFS重新读取数据进行处理。...很明显更高效方式是,第一个作业直接将数据传递下游作业。 ? MR 默认了map和reduce阶段,map会对中间结果进行分区、排序,reduce会进行合并排序,这一过程并不适用于所有场景。...数据传输:Output通过ShuffleEvent传递上游数据位置,AM负责将Event路由相应Input中。...这也是为什么Tez-UI中,一个HQL任务,只有一个Application,却有多个DAG(MR中一个HQL任务,有多个Application)。 ? Tez相关参数: ? ?...Configuration https://tez.apache.org/releases/0.9.0/tez-api-javadocs/configs/TezConfiguration.html Hive on Tez 配置参数

4K31

Flink吐血总结,学习与面试收藏这一篇就够了!!!

(用于同一个OperatorChain中上下游算子之间数据转发,实际上数据是直接传递下游) ShufflePartitioner(随机将元素进行分区,可以确保下游Task能够均匀地获得数据)...上游Task执行完毕后开始调度执行下游Task,读取上游数据,执行本阶段计算任务,执行完毕之后,调度后一个阶段Task,依次进行调度,直到作业执行完成) Lazy_From_Sources_With_Batch_Slot_Request...与分阶段调度基本一样,区别在于该模式下使用批处理资源申请模式,可以资源不足情况下执行作业,但是需要确保阶段作业执行中没有Shuffle行为) 关键组件 JobMaster 调度执行和管理(将JobGraph...下游Task无法读取上游Task产生数据,需要重启上游Task EnvironmentError:环境错误。...提交阶段,以原子操作方式将上一阶段文件写入真正文件目录下。

74120

更快更稳更易用: Flink 自适应批处理能力演进

传统 Flink 执行中,执行拓扑是静态作业提交过程中即已知所有节点并行度,因此上游执行时即可为下游每一个消费它执行节点划分单独数据子分区。下游启动时只需读取对应数据子分区即可获取数据。...如果慢节点运行中执行实例数量没有达到配置上限,则会为其拉起预测执行实例直至数量上限,并部署没有被加黑机器上。...如果上游已经启动并且与下游建立了连接,内存中数据即可通过网络层空对空直接传输给下游,无需进行落盘;而如果下游还未启动并且上游产出数据已经将内存填满,数据也可以 Spill 磁盘上,使上游可以继续产出数据...如果下游可以先拉起,数据则无须落盘走空对空传输;如果下游未拉起,则数据可以 spill 磁盘上。比较适合对作业性能要求较高或集群资源数比较多而用户又希望批作业能够尽快处理完成场景。...动态分区裁剪与静态分区裁剪区别在于,动态分区裁剪无法优化阶段确定哪些 partition 数据有效,必须在作业执行之后方能确定。

72540

Jenkins-项目应用

项目应用 目录 1、配置不同项目之间依赖关系 1.1、配置上游 1.2、配置下游 2、按指定顺序执行多个项目 3、更改Jenkins主目录 4、创建节点进行分布式构建 1、配置不同项目之间依赖关系...1.1、配置上游 我们通常喜欢配置上游依赖,B项目中配置。 打开B项目,进入配置--->构建触发器,选中其他工程构建后触发,关注项目输入A,过滤条件例如:只有构建稳定时触发,之后保存即可。...项目B,可以看到上级项目为A。 这样我们执行A项目构建,紧接着B项目也会构建。 1.2、配置下游 现在把上面的B项目的触发配置删除,我们A项目中配置下游。...2、构建--->增加构建步骤(MultiJob Phase),默认是一个Job,要再添加两个Job,之后Job name输入要执行项目名。...而且Jenkins构建代码和产物最后自动拷贝主节点上。 一、开启Java Web Start Agent Protocol。 1、系统管理--->全局安全配置

88220

如何提高Flink大规模作业调度器性能

这种配置意味着大于设置值 blob 将通过 blob 服务器进行分发,我们测试作业中部署描述符大小约为 270 KiB。...反之,所有上游结果分区被分组一个组中,所有的消费者顶点都连接到这个组。该组称为ConsumedPartitionGroup。...对于一条all-to-all边,当上游下游顶点并行度均为n时,每个下游顶点ShuffleDescriptor数为n,因为它们连接到n个上游顶点。...图 6 - 如何将 LogicalPipelinedRegion 转换为 ScheduledPipelinedRegions 优化后,构建流水线区域整体计算复杂度从 O(n 2 )降低到 O(n)。...我们实验中,对于包含两个与阻塞 all-to-all 边相连顶点作业,当它们并行度均为 10K 时,构建流水线区域时间减少了 99%,从 8,257 ms 减少 120 ms。

1.3K10

【建议收藏】|Hybrid Shuffle 测试分析和使用建议

大规模 Batch 作业 Shuffle 数据会占据相当一部分磁盘存储空间且大小难以预估,以 Kubernetes 为代表云原生环境下问题更为突出:如果配置过小,则会遇到存储空间不足问题;如果配置过大...下游消费进度更容易追上上游生产进度,从而又促进了从内存读比例。...如果上游 Stage 执行很慢而下游 Stage 执行很快,那么缩减并行度后上游 Stage 变慢增加时间会比较多,而下游 Stage 其实不需要提前那么多时间开始执行,就会造成损失大于收益。...同时,其非动态并行度模式相比动态并行度有一定性能优势,这主要是由于非动态并行度模式下,Hybrid Shuffle 可以部分上游任务结束之后提前调度下游任务。...希望本文可以帮助读者了解什么样场景下应该选择 Hybrid Shuffle 以及如何对其进行调优。

15640

Flink作业反压处理

假设我们上下游速度不匹配,上游发送速率为 2,下游接收速率为 1,可以看到图上 ResultSubPartition 中累积了两 条消息,10 和 11, backlog 就为 2,这时就会将发送数据...接收到之后就不会向 Netty 去传输数据,上游 TaskManager Buffer 也很快耗尽,达到反压效果,这样 ResultSubPartition 层就能感知反压,不用通过 Socket.../ outPoolUsage 低 outPoolUsage 高 inPoolUsage 低 正常 被下游反压,处于临时情况,没传递上游;可能时反压根源,一条输入多条输出场景 inPoolUsage...高 如果时上游所有outPoolUsage 都是低,有可能最终可能导致反压(还没传递上游;如果时上游所有的outPoolUsage 都是高,则为反压根源) 被下游反压。...-XX:+PrintGCDetails -XX:+PrintGCDateStamps -D参数配置方式: -Denv.java.opt="-XX:+PrintGCDetails -XX:+PrintGCDateStamps

1K41

使用Kubernetes和容器扩展Spinnaker

它们可以参数化,以允许针对不同平台构建,并且,在当今后Docker世界中,大多数提供程序允许用户定义要使用容器镜像,从而允许你自己选择环境中运行构建。...这种差异使我们能够运行Job,并等待它们完成后再继续我们管道。 ? 现在,如果我们不使用Docker镜像,那么构建它就没有任何意义。因此,配置阶段底部,我们将配置阶段以了解Job将生成构件。...如果你查看上面的图像,你将注意到我们正在构建应用程序0.0.1版本,因此我们将在Produces Artifacts部分中使用该版本配置一个工件。 ? 这将为我们提供一个可以在下游使用工件。...为了让用户使用我们构建内容,他们必须将这个阶段从一个管道复制下一个管道。幸运是,Spinnaker提供了一个特性,可以将这些作业转换为可重用阶段,任何人都可以使用这些阶段构建管道。...自定义作业阶段(Custom Job Stages),也Spinnaker 1.14中引入,允许操作人员通过Spinnaker配置中预先定义作业来创建自定义作业阶段

1.5K20

快速学习-Saturn创建作业

添加(单个作业):快速添加单个作业。 导入(作业):预先将作业配置定义excel中去(模板弹出窗口中提供),然后利用此功能上载此excel完成批量导入。...3.1.2 创建Shell定时作业 Saturn对编程语言支持理论上是没有限制。对于非Java作业,请使用Shell类型作业去进行构建。 Shell类型作业参数基本上跟Java定时作业一致。...被动作业用于作业编排。当上游作业执行成功,将触发下游作业立即执行一次。 只有被动作业才能配置上游作业下游作业必须是被动作业上游作业不能为本地模式作业,并且分片数只能为1。...配置下游作业链,不能形成环。 3.2 导入作业 见“作业总览”章节 “导入(作业)”和“导出(作业)”介绍。 一种常见使用场景是把不同环境之间批量作业迁移。...所属分组:配置作业所属分组。作业总览页可以根据分组来过滤。

2.1K20

【开源】etl作业调度工具性能综合对比

多个任务单元之间往往有着强依赖关系,上游任务执行并成功,下游任务才可以执行。...比如上游任务结束后拿到 A 结果,下游任务需结合 A 结果才能产出 B 结果,因此下游任务开始一定是在上游任务成功运行拿到结果之后才可以开始。...通过TASKCTL,可以快速将这些作业组织起来,并进行有效管理以及各种参数化运行控制。在业界,普遍将这种技术称为作业调度,其技术本质是作业运行管理自动化控制。...透过taskctl,个人和企业无需过多关注大数据底层存储和计算引擎复杂安装、繁琐配置和日常运维,即可将自有的多来源业务系统数据进行集成和开发,形成数据资产,并赋能于自有作业场景,云端轻松构建自有数据中台...taskctl相较于以上两种工具而言,解决了配置及部署复杂问题,易于扩展同时,也工作流中有了更多方便开发及运维其他功能。

1.9K20

Flink1.14 前言预览

执行模式指的是所有计算节点是通过 Pipeline 模式去连接,Pipeline 是指上游下游计算任务是同时运行,随着上游不断产出数据,下游同时不断消费数据。...image.png Task 结束后阶段提交 我们部分 Sink 使用上,例如下图 Kafka Sink 上,涉及 Task 需要依靠 Checkpoint 机制,进行二阶段提交,从而保证数据...从而导致上游运行完数据无法给下游节点进行消费,可能会造成死锁情况 任务部署阶段:每个任务都要从哪些上游读取数据,这些信息会生成 Result Partition Deployment Descriptor...这两个构建过程之前版本都有 O (n^2) 时间复杂度,主要问题需要对于每个下游节点去遍历每一个上游节点情况。...任务部署我们是从第一个任务开始部署所有任务开始运行状态,这边只统计了流,因为批需要上游结束后才能结束调度。从整体时间来看,整个任务初始化,调度以及部署阶段,大概能够减少分钟级时间消耗。 2.

43550

基于Flink高可靠实时ETL系统

通过这三种方式,不同应用场景用户不需要了解底层框架技术细节,可以很快进行实时计算任务开发,降低了用户开发门槛。 ? 完成作业开发之后,用户可以通过Oceanus对作业进行测试、配置和部署。...Oceanus依托腾讯内部资源调度系统Gaia来进行资源管理和作业部署。用户可以通过Oceanus配置作业所需要CPU和内存资源,并指定作业需要部署集群。...当用户完成配置之后,Oceanus会向Gaia申请对应资源并将作业提交到Gaia上运行。...但在整个数据接入链路中,除了Flink之外还包括了上游中间件和下游数据仓库等多个组件。...当Writer执行checkpoint时,Writer会关闭自己文件,将构建DataFile发送给下游Committer。 Committer一个Flink作业中是全局唯一

1.3K50

JRC Flink流作业调优指南

,通过事件解析引擎解析用户自定义事件并完成事件绑定,完成解析赋值以及事件绑定后进行视图渲染,最终将目标页面展示屏幕 2.1 网络栈和网络缓存 图3 Flink网络栈 Flink网络栈构建在Netty...2.4 容易忽略缓存超时 网络缓存在发送端被Flush下游有三种时机:Buffer写满、超时时间、遇到特殊标记(如Checkpoint Barrier)。...以前述作业为例,将缓存超时设为500ms,其他参数不变,稳定消费阶段TM平均CPU Usage降低了40%,效果拔群。...而对象重用本质就是算子链内下游算子中直接使用上游算子发射对象浅拷贝。...下图示出了两者之间差异。 图15 是否重用对象区别 DataStream API作业一般不建议开启对象重用,除非十分确定不存在下游算子直接修改上游算子发射对象情况。

92140

数据流动方式迭代:Netflix Studio Data Mesh 实践

这种配置驱动平台创建新管道时显著地缩短了前置时间,同时提供了新支持特性,比如端模式演进(schema evolution)、自助式 UI 和安全数据访问等。...端模式演进 模式(Schema)是 Data Mesh 关键组件。当上游模式发生变更时(例如 MySQL 表中模式变更),Data Mesh 会检测到该变更,检查兼容性并将该变更应用到下游。...两种类型处理器 将所有字段从上游一直传递下游 示例:过滤器处理器(Filter Processor)、接收器处理器(Sink Processors) 选择加入模演进示例 使用上游字段子集。...下面是一个 GraphQL 处理器配置示例,管道构建器只需要配置以下字段就可以提供丰富处理器: GraphQL 丰富处理器配置示例 下图是生产环境中用于接收电影相关数据一个 Operational...想要移动数据团队不再需要学习和编写自定义流处理作业。相反,他们只需要在 UI 中配置管道拓扑,同时能获得其他开箱即用特性,如模式演进和安全数据访问等。

1.1K20

Flink零基础教程:并行度和数据重分布

并行度可以一个Flink作业执行环境层面统一设置,这样将设置该作业所有算子并行度,也可以对某个算子单独设置其并行度。...如果不进行任何设置,默认情况下,一个作业所有算子并行度会依赖于这个作业执行环境。如果一个作业本地执行,那么并行度默认是本机CPU核心数。...当我们将作业提交到Flink集群时,需要使用提交作业客户端,并指定一系列参数,其中一个参数就是并行度。 下面的代码展示了如何获取执行环境默认并行度,如何更改执行环境并行度。...Round-ribon是负载均衡领域经常使用均匀分配方法,上游数据会轮询式地分配到下游所有的实例上。如下图所示,上游算子会将数据依次发送给下游所有算子实例。 ?...调用partitionCustom(partitioner, field)时,第一个参数是我们重写Partitioner,第二个参数表示按照id字段进行处理。

84320
领券