进入任务管理界面，点击“新增任务”按钮，在弹出的“新增任务”界面配置任务属性后保存即可。详情页参考章节 “三、任务详解”。
执行器作为连接查询计划和存储引擎的桥梁，负责从存储引擎读取数据，并基于查询计划树执行对应的算子，并得到最终的查询结果。
执行器在数据库整个体系结构中起到承上（优化器）启下（存储）的作用，本章首先介绍执行器的基本框架，然后引申介绍执行引擎中一些关键技术。通过本章的学习，读者应该对于执行器有基本的认识。
DataX Web 是在 DataX 之上开发的分布式数据同步工具，提供简单易用的 操作界面，降低用户使用 DataX 的学习成本，缩短任务配置时间，避免配置过程中出错。用户可通过页面选择数据源即可创建数据同步任务，支持 RDBMS、Hive、HBase、ClickHouse、MongoDB 等数据源，RDBMS 数据源可批量创建数据同步任务，支持实时查看数据同步进度及日志并提供终止同步功能，集成并二次开发 xxl-job 可根据时间、自增主键增量同步数据。
首先我们介绍一下iterator模型。在编程语言中的iterator模型是一种遍历对象列表常用的数据模型，尤其在数据源大小未知或者数据量过大不适合一次性加载所有数据的情况下。通常iterator模型需要实现至少两个接口：hasNext()和next()。hasNext()判断遍历是否结束，next()接口用来取得下一个数据元素。
从客户端发出一条 SQL 语句到结果返回给客户端的整体执行流程如图1所示，从中可以看到执行器所处的位置。
背景介绍，因为需求是外部数据和内部生产数据之间需要通步，因此dataworks的数据同步模块的源端和目标是不支持多网络环境，要么公网，要么内网，因此这种需求我们的dataworks是不能使用的，我们调研了两个工具，一个是dataxweb ,一个是dolphinscheduler ，今天的篇幅主要讲解一下搭建的dataxweb的流程。
前面两篇分别说了报警执行器和报警规则的定义及用户扩展加载，接下来就是比较核心的一块了，如何将报警规则和报警执行器关联起来，即当发生报警时，应该call哪一个报警执行器 I. 背景知识点 0. 声明 在正式进入之前，有必要额外声明一下，因为目前的v1版本，没有开放报警规则的自定义，也就是说，目前只支持默认的报警规则，所以接下来的主要内容将集中在 系统默认的报警规则的解析 即基于报警频率阀值，自动选择报警执行器的规则解析 1. 报警规则 如果对于报警规则，依然不是很清晰的，可以阅读一下《报警系统QuickAla
而我们的连接器就是处理这个过程的，连接器的主要功能是负责跟客户端建立连接、获取权限、维持和管理连接，连接器在使用的过程中如果该用户的权限改变，是不会马上生效的，因为用户权限是在连接的时候读取的，只能重新连接才可以更新权限
关于分布式任务调度平台XXL-JOB，其实作者 许雪里 在其发布的中文教程中已经介绍的很清楚了，这里我就不做过多的介绍了，关于其搭建教程，本人依照其文档搭建起来基本上也没遇到啥问题，这里通过博客的形式记录下来。
MySQL-执行器 是 MySQL 数据库中负责完成 SQL 语句执行的部分。当语句在服务器接收并解析后，MySQL-执行器开始运行，利用存储在数据字典中的表结构等元数据信息，检查该 SQL 语句是否符合安全准则，然后对 SQL 进行操作，接着将结果返回给客户端。
关于分布式任务调度平台XXL-JOB，作者 许雪里 在其发布的中文教程中已经介绍的很清楚了，这里就不做过多的介绍了。按照文档搭建xxl-job，做此记录。
大数据文摘作品，转载具体要求见文末 GMIC 2017 北京大会于4月27日在国家会议中心拉开帷幕。下午，卡内基美隆大学机器学习学院教授兼院长Tom Mitchell带来了《突破人类和机器的边界》主题演讲，探讨了智能从物理的材料当中实现突破的两个方式。 Mitchell教授认为科学界目前还在探索的两个主要方向就人脑智能和如何用机器打造人脑智能，在过去相当长一段时间内，脑科学和计算机科学是泾渭分明的两个领域。近些年基于对脑科学认识的不断加强，人工智能取得了新的发展。使得一些理论和假设在各个脑科学的方面都取得了
1、"调度中心OnLine:"右侧显示在线的"调度中心"列表, 任务执行结束后, 将会以failover的模式进行回调调度中心通知执行结果, 避免回调的单点风险;
上一篇对Java层面提供的以及和Spring提供的任务调度方式有了一定的了解，也分析出了它们的弊端，不过学习它们还是很有必要的，因为任务调度机制的思想和这些类差不多，只不过一个功能强大的任务调度工具会额外添加很多功能，使其更加灵活，更加全面，更加可控，比如Timer类会使用TaskQueue来存储任务，TimerThread获取到的TimerTask总是最先执行的任务，是因为TimerQueue是一个最小堆，它会将最先执行的任务放在堆顶，然后按照时间顺序进行排序，而在xxl-job中，会有一个守护线程去扫描数据库，获取可执行的任务，然后根据此任务的一些配置去解析出此任务的调度方式。
一个 Citus 集群由一个 coordinator 实例和多个 worker 实例组成。数据在 worker 上进行分片和复制，而 coordinator 存储有关这些分片的元数据。向集群发出的所有查询都通过 coordinator 执行。 coordinator 将查询划分为更小的查询片段，其中每个查询片段可以在分片上独立运行。然后协调器将查询片段分配给 worker，监督他们的执行，合并他们的结果，并将最终结果返回给用户。查询处理架构可以通过下图进行简要描述。
openGauss - 内核原理 - BatchStore和Batchsortstate为什么仅ForwardScanDirection取数据
简介 INTRODUCTION一、函数的关键字参数传参的来由？二、关键字传参的使用。三、自定义函数的参数的默认值。四、总结强调
上一次阅读到了 SparkContext 初始化，继续往下之前，先温故一下之前的内容。
当前软件的架构已经开始向分布式架构转变，将单体结构拆分为若干服务，服务之间通过网络交互来完成业务处理。在分布式架构下，一个服务往往会部署多个实例来运行我们的业务，如果在这种分布式系统环境下运行任务调度，我们称之为分布式任务调度。
向量化引擎是OLAP数据库提升性能的有效技术。翻到PostgreSQL邮件列表有对向量化引擎的讨论。这里进行整理，以作分析。
本集非常有意思，其中MongoDB 查询引擎的产品经理是吴晓晨，妥妥的中国人，身为一个中国人，为这样世界级的产品有一个中国的产品经理而高兴，说明中国人根本就不差，我们差的是舞台和XX。
XXL-JOB是一个轻量级分布式任务调度框架，其核心设计目标是开发迅速、学习简单、轻量级、易扩展。现已开放源代码并接入多家公司线上产品线，开箱即用。
现在针对这个表发出一条SQl查询：查询每个部门中25岁以下的员工个数大于3的员工个数和部门编号，并按照人工个数降序排序和部门编号升序排序的前两个部门。
这个运行环境库扩展了rust语言标准类库 并结合了异步机制，仅用1500行代码写成！请大家阅读文档 并参考提供的例子这样就可以开始自己动手写具有异步运行机制的程序了。
当希望Mysql能够高效的执行的时候，最好的办法就是清楚的了解Mysql是如何执行查询的，只有更加全面的了解SQL执行的每一个过程，才能更好的进行SQl的优化。
2.6版本之后支持嵌入Lua脚本，客户端使用Lua脚本，直接在服务器端原子的执行多条命令 Lua脚本执行过程 创建并修改Lua环境 1 创建基础Lua环境 2 载入函数库 3 创建全局表格Lua 4 替换随机函数 5 创建排序辅助函数 6 创建redis.pcall函数 7 全局环境保护 8 修改后的Lua环境保存到服务器状态的Lua属性，等待脚本执行 Redis中带有不确定性的命令： SINTER SUNION SDIFF SMEMEBERS HKEYS HVALS KEYS 注意： Redis提供
SELECT class_no FROM student WHERE name = 'lcy' AND age > 18 GROUP BY class_no
2.6版本之后支持嵌入Lua脚本，客户端使用Lua脚本，直接在服务器端原子的执行多条命令
mysql 是我们最常用的数据存储的的程序，它是关系数据库的代表，可以直接服务于我们的常规业务，是我们不能离开的数据存储器，对于关系操作复杂的业务，具有很强的优势。
MySQL经过多年的发展已然成为最流行的数据库，广泛用于互联网行业，并逐步向各个传统行业渗透。之所以流行，一方面是其优秀的高并发事务处理的能力，另一方面也得益于 MySQL 丰富的生态。MySQL 在处理 OLTP 场景下的短查询效果很好，但对于复杂大查询则能力有限。最直接一点就是，对于一个 SQL 语句，MySQL 最多只能使用一个 CPU 核来处理，在这种场景下无法发挥主机CPU多核的能力。MySQL 没有停滞不前，一直在发展，新推出的 8.0.14 版本第一次引入了并行查询特性，使得check table和select count(*) 类型的语句性能成倍提升。虽然目前使用场景还比较有限，但后续的发展值得期待。
这里还是老样子，为了保证文章的完整性和连贯性，方便那些没有使用过的小伙伴更加容易接受文章的内容，快速讲一讲Xxl-Job中的概念和使用
AI科技评论按：4月27日，GMIC 2017（全球移动互联网大会）北京站开幕。卡耐基梅隆大学计算机科学学院机器学习系主任Tom Mitchell发表了“突破人类和机器的边界”的主题演讲。Tom Mitchell认为，通过对人类大脑的模仿，计算机在变得越来越强。随着机器智能和脑科学的进一步发展，未来两个学科之间应该有更多的交集，并互相学习和借鉴。 Tom Mitchell：卡耐基梅隆大学计算机科学学院机器学习系主任、教授，美国工程院院士，美国科学进展学会（AAAS）成员，人工智能进展学会（AAAI）成员
本项目由数新网络投递并参与“数据猿年度金猿策划活动——2022大数据产业创新技术突破榜单及奖项”评选。
Executor两级调度模型 在HotSpot虚拟机中，Java中的线程将会被一一映射为操作系统的线程。 在Java虚拟机层面，用户将多个任务提交给Executor框架，Executor负责
面试指南系列，很多情况下不会去深挖细节，是小六六以被面试者的角色去回顾知识的一种方式，所以我默认大部分的东西，作为面试官的你，肯定是懂的。
MySQL 连接器（MySQL Connector）是用于连接和与 MySQL 数据库进行交互的驱动程序。它提供了与 MySQL 数据库服务器通信的功能，包括建立连接、执行查询、更新数据等。
【新智元导读】特征学习和深度学习重要会议 ICLR 2016 最佳论文，DeepMind 团队开发了一个“神经编程解释器”（NPI），能自己学习并且编辑简单的程序，排序的泛化能力也比序列到序列的 LSTM 更高。机器，已经可以取代部分初级程序员的工作了。 题目：神经程序解释器（Neural Programmer-Interpreters） 作者：Scott Reed & Nando de Freitas，Google DeepMind 摘要 我们提出了一种神经编程解释器（Neural Programmer-
【导语】2016年4月，PostgreSQL社区发布了PostgreSQL 9.6 Beta 1，迎来了并行查询（Parallel Query）这个新特性。在追求高性能计算和查询的大数据时代，能提升性能的特性都会成为一个新的热门话题。作为关注PostgreSQL发展的数据库开发者，本文作者将分享对于一些PostgreSQL并行查询特性相关话题的认识。 ➤并行查询的背景 随着SSD等磁盘技术的平民化，以及动辄上百GB内存的普及，I/O层面的性能问题得到了有效缓解。提升数据库的扩展性能，可以追求Scale O
这里罗列的SQL不全，只是给大家简单看一下Zombodb的基本用法，像这些SQL从PostgreSQL(以下简称：PG)传递过来，到底经历了什么流程？上面不同类别的SQL语句到底会怎么去执行？ES的Bulk请求的上游是谁？谁来管理ES请求？==>操作符又是怎么识别的？
大家好，我是小❤，一个漂泊江湖多年的 985 非科班程序员，曾混迹于国企、互联网大厂和创业公司的后台开发攻城狮。
近两年AI成了最火热领域的代名词，各大高校纷纷推出了人工智能专业。但其实，人工智能也好，还是前两年的深度学习或者是机器学习也罢，都离不开底层的数据支持。对于动辄数以TB记级别的数据，显然常规的数据库是满足不了要求的。今天，我们就来看看大数据时代的幕后英雄——Hadoop。
时间复杂度用来检验某个算法处理一定量的数据要花多长时间，时间复杂度不会给出确切的运算次数，但是给出的是一种理念。
本文主要介绍了如何从零开始学习Spark，包括安装、部署、数据操作、函数编程、机器学习等方面的内容。作者以实际例子为引子，采用通俗易懂的语言，详细介绍了Spark的基本概念、操作、优化和调试方法，为初学者提供了一套系统的学习方案。
在今年的敏捷团队建设中，我通过Suite执行器实现了一键自动化单元测试。Juint除了Suite执行器还有哪些执行器呢？由此我的Runner探索之旅开始了！
内存引擎作为在openGauss中与传统基于磁盘的行存储、列存储并存的一种高性能存储引擎，基于全内存态数据存储，为openGauss提供了高吞吐的实时数据处理分析能力以及极低的事务处理时延，在不同业务负载场景下可以达到其他引擎事务处理能力的3～10倍不等。
Driver：Spark框架中的驱动器，运行用户编写Application 的main()函数。类比于MapReduce的MRAppmaster
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