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Elastic-Job 分布式

概述 referred:http://elasticjob.io/docs/elastic-job-lite/00-overview Elastic-Job是一个分布式解决方案,由两个相互独立的子项目 功能列表 分布式 弹性扩容缩容 失效转移 错过执行作业重触发 作业分片一致性,保证同一分片在分布式环境中仅一个执行实例 自诊断并修复分布式不稳定造成的问题 支持并行 支持作业生命周期操作 丰富的作业类型 Spring整合以及命名空间提供 运维 使用指南 Elastic-Job提供了简单易用的运维,方便用户操作及查询作业。 一般情况Elastic-Job是通过均分配算法的分片策略数据的,但也可以选择哈希及轮转等策略,或者自己定义作业分片策略。 DOC: 概览 起航 使用指南 运维 配置手册 作业分片策略 事件追踪 作业运行状态监控 dump作业运行信息 作业监听器 自诊断修复 操作手册 定制化处理 设计规划 ----

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分布式任务XXL-JOB

《分布式任务XXL-JOB》 ? ? ? ? ? ? 一、简介 1.1 概述 XXL-JOB是一个轻量级分布式任务框架,其核心设计目标是开发迅速、学习简单、轻量级、易扩展。 ” 中心项目:xxl-job-admin 作用:统一管理任务任务,负责触发执行,并且提供任务管理。 com xxl.job.mail.password=asdfzxcv xxl.job.mail.sendFrom=ovono802302@163.com xxl.job.mail.sendNick=《任务 5.3 架构设计 5.3.1 设计思想 将行为抽象形成“中心”公共,而自身并不承担业务逻辑,“中心”负责发起请求。 服务挂掉,任务会滑分配给其他的某一存活服务,即使所有服务挂掉,重启时或补偿执行丢失任务; 5、一个任务只会在其中一服务器上执行; 6、任务串行执行; 7、支持自定义参数; 8、支持远程任务执行终止

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    分布式任务XXL-JOB

    一、分布式任务概述 ---- 什么是任务 任务是指基于给定的时间点,给定的时间间隔又或者给定执行次数自动的执行任务。 我们应该怎么实现: 支付系统每天凌晨 1 点,进行一天清算,每月 1 号进行上个月清算; 电商整点抢购,商品价格8点整开始优惠 12306 购票系统,超过 30 分钟没有成功支付订单的,进行回收处理 为什么需要任务 加上不同系统之间管理维护的问题,自己实现一套的成本又上来了..所以我们可以考虑一些比较成熟的任务来使用。 任务框架选型 Java 领域主要分布式系统如下: xxl-job:是一个轻量级分布式任务,其核心设计目标是开发迅速、学习简单、轻量级、易扩展 。 ,使用jar包的形式提供分布式任务的协服务;Elastic-Job-Cloud采用自研Mesos Framework的解决方案,额外提供资源治理、应用分发以及进程隔离等功能; Saturn:是唯品会开源的一个分布式任务

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    搭建分布式任务

    缺点:没有重试补偿机制,不能支持集群不支持路由策略 使用zk分布式锁,和redis原理相同 缺点:没有重试补偿机制,不能支持集群不支持路由策略 使用分布式任务 有点:具有重试补偿机制 ,具有路由策略,支持集群部署 分布式任务的原理: 分布式分为两个模块: 执行器注册中心: 执行器在启动时将自己的ip和端口信息上报到执行器注册中心 执行器管理中心:管理执行器的执行 1. 因为分布式中心和执行器实质是netty的服务器端和netty的客户端,两边保持长连接。当分布式任务中心的定时任务出发以后,会根据相应的地址去用相应的执行器执行。 XXL-Job Admin搭建 任务中心 1. 官方下载XXL-Job Admin的源代码 2. 将xxl-job依赖的sql放入数据库中跑一道,添加相应的数据库以及数据库表 ? 3. 这样,我们的任务的管理后就搭建成功了。

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    TASKCTL服务节点管理

    TASKCTL管理系统Admin给具有管理员权限的用户,提供了级的节点管理,系统工程管理,作业类型管理,用户(组)权限管理,常量管理等功能;另外还提供了短信、邮件等消息接口配置维护 ,强制签入(流程)维护,以及元信息的导出导入等维护功能。 节点管 节点用于管理整个控制节点。通过服务节点和主代理服务节点,能够部署分布式架构;通过主代理以及其下属的从代理,能够部署集群架构。 在节点管理的拓扑图页面中,展示了整个的网络拓扑结构。如下图所示: ​最上层唯一的服务节点:svrnode,用于管理和控制作业的策略和指令。 另外还提供一键应用工程权限,快捷设置当前节点权限到所有工程。如下图所示: ​删除节点 单击节点后,弹出的工具小面板提供了“删除”按钮,方便用户快速删除该节点。服务节点不能删除。

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    大数据Airflow(五):Airflow使用

    配置脚本 6、重启Airflow 7、执行airflow 二、DAG触发时间 三、DAG catchup 参数设置 四、DAG周期设置 五、DAG任务依赖设置 1、​​​​​​​DAG任务依赖设置一 查看task执行日志: 二、DAG触发时间 在Airflow中,程序会根据DAG文件中指定的“start_date”和“schedule_interval”来运行DAG。 以上表格中以第一条数据为例解释,Airflow正常是每天00:00:00 ,假设当天日期为2022-03-24,正常我们认为只要时间到了2022-03-24 00:00:00 就会执行,改时间所处于的周期为 当然除了自动外,我们还可以手动触发执行DAG执行,要判断DAG运行时计划(自动)还是手动触发,可以查看“Run Type”。 每个DAG可以有或者没有执行周期,如果有周期,我们可以在python代码DAG配置中设置“schedule_interval”参数来指定DAG周期,可以通过以下三种方式来设置。

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    XXL-JOB定时任务原理

    没有统一管理,不支持统计和追踪各个服务节点任务的结果等 不支持分布式任务:同一个服务多个实例的任务存在互斥时,需要统一的。 架构图 模块(中心): 负责管理信息,按照配置发出请求,自身不承担业务代码。 一般建议指定到单独一主机上并保证在单机上任务不会并发执行来解决。 3)不支持有不同周期的任务存在依赖关系 如:A->B B的前置任务为A, A的周期为每15分钟一次, B为每天早上1点,该任务不建议分布式中心执行。 hmsr=aladdin1e6 XXL-JOB源码地址:https://github.com/xuxueli/xxl-job 3千字带你搞懂XXL-JOB任务:https://baijiahao.baidu.com

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    任务-分布式任务XXL-JOB

    XXL-JOB或其他开源。 XXL-JOB功能: 拥有集群任务管理,统一管理任务任务,负责触发执行,提升系统容灾和可用性,可通过nginx为中心集群做负载均衡,分配域名。 中心访问、执行器回配置、用API服务等操作均通过该域名进行。 可自定义开发执行器(实际业务代码开发),负责接收“中心”的并执行;可直接部署执行器,也可以将执行器集成到现有业务项目中,同业务执行器可无限水扩展(部署多份),通过中心设置策略进行负载。 ,实时查看情况 执行器还有自动注册到中心的功能 开源,有项目源码,完全可以自定义开发中心Web端(Bootstrap+ftl) .....

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    小米弹性Ocean——从PaaS到DCOS

    内容来源:2017 年 12 月 3 日,小米资深架构师孙寅在“IAS2017互联网架构峰会”进行《小米弹性Ocean——从PaaS带DCOS》演讲分享。 阅读字数:3244 | 9分钟阅读 摘要 本次将为大家分享小米的弹性Ocean以及想过的体系建设历程。 嘉宾演讲视频及PPT回顾:http://suo.im/4GX9J0 演进 Ocean起源于2015年年底,当时小米的第一代运维基础已经成熟,拥有包括监控、发布、域名、服务器流转等一系列核心组件。 但是我们不仅仅满足于工具型的,还希望拥有PaaS 的能力,进而可以演进成为DCOS,甚至是DCBrain。 SCOPE ? 假设在模型中客户端被部署在Ocean内,Docker init会把这些运行在Ocean的Job对应的IP和Job信息注册进集群 ,这时服务端就仅需嵌入白名单SDK和配置客服端的JobName,还可以通过

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    转载《分布式任务XXL-JOB》

    《分布式任务XXL-JOB》 ? ? ? ? ? ? ” 中心项目:xxl-job-admin 作用:统一管理任务任务,负责触发执行,并且提供任务管理。 com xxl.job.mail.password=asdfzxcv xxl.job.mail.sendFrom=ovono802302@163.com xxl.job.mail.sendNick=《任务 5.3 架构设计 5.3.1 设计思想 将行为抽象形成“中心”公共,而自身并不承担业务逻辑,“中心”负责发起请求。 服务挂掉,任务会滑分配给其他的某一存活服务,即使所有服务挂掉,重启时或补偿执行丢失任务; 5、一个任务只会在其中一服务器上执行; 6、任务串行执行; 7、支持自定义参数; 8、支持远程任务执行终止

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    分布式任务 → XXL-JOB 初探

    今天我们就一起来了解下另外一个分布式:xxl-job。    通过这个架构图,我们可以对其有个大致的了解;大体上分为中心 和 执行器,中心通过规则(cron表达式)对执行器中的任务进行,执行器收到后,执行具体的任务(Job)。    配置规则&任务     中心通过规则对执行器中的任务进行,现在中心和执行器都部署好了,就缺规则和任务了     任务在示例代码中已经存在了, SampleXxlJob.java IJobHandler.FAIL.getCode(), "command exit value("+exitValue+") is failed"); } } /** * 4、跨 启动之后,我们就可以对中心控制进行访问了,具体就不演示了, 大家可以自行去操作     生产环境下,会通过 nginx 对外暴露唯一地址,由 nginx 对这两个(或者多个)进行负载均衡   执行器集群

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    一种通用的设计思路

    根据笔者的工作经历,这里总结一种通用的设计思路。 这里会分三部分介绍: 1、相关概念。明确中常用的术语,避免歧义。 2、设计思路。分模块介绍各个模块的设计思路。 1、相关概念 顾名思义就是任务的,在说之前需要先明确一下任务的概念。 工作流:有的同学认为执行一个脚本就是执行一个任务,而有的同学则是将多个脚本组装的流称为任务。 2、设计思路 2.1、工作流的存储、转换思路 工作流包含四部分内容: 工作流的基本配置信息,比如说名字,开始执行时间,间隔,执行队列,执行超时时间,超时是否告警,管理员等 工作流中节点的依赖信息 2.2、器的设计思路 器可以用现有开源的组件,比如说airflow。也可以自己写一套逻辑,这里则是介绍如果自己设计器,需要从那些角考虑。 器包含实例生成、两个模块。 第三种是构建一个节点,节点管理所有的节点,执行器执行时从节点拉脚本执行。

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    大数据Airflow(一):什么是Airflow

    什么是Airflow Apache Airflow是一个提供基于DAG有向无环图来编排工作流的、可视化的分布式任务,与Oozie、Azkaban等任务流类似。 Airflow采用Python语言编写,提供可编程方式定义DAG工作流,可以定义一组有依赖的任务,按照依赖依次执行, 实现任务管理、、监控功能。 Airflow官网:http://airflow.apache.org/,Airflow支持的任务类型如下:

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    分布式任务 → XXL-JOB 实战

    前倾回顾 分布式任务 → XXL-JOB 初探 中,我们简单介绍了 XXL-JOB,并简单搭建了一个集群环境 ?    这样可行,但没必要   我们细想下,xxl-job-admin 作为中心,有可视化的 web 管理界面, 可将其作为一个模块以源码的方式引入到我们的项目中,我们可对其进行自定义的修改,但一般不需要; my-project     这个就是我们的项目工程,以外的代码该怎么写还是怎么写,下面我们只讲相关的     实际项目中,任务往往会操作数据库,我们加入相关依赖,pom.xml 如下: <     启动 xxl-job-admin、my-project 后,在中心配置执行器 ?      具体配置过程、启动、集群搭建可查看 分布式任务 → XXL-JOB 初探 总结   1、xxl-job-admin 基本按源码引入就好,基本不需要改动   2、xxl-job-core 被

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    奇虎360开源深学习XLearning

    为了方便算法工程师使用各类深学习技术,减少繁杂的诸如运行环境部署运维等工作,提升GPU等硬件资源利用率,节省硬件投入成本,奇虎360系统部大数据团队与人工智能研究院联合开发了深学习——XLearning XLearning将大数据与深学习相融合,基于Hadoop Yarn完成了对TensorFlow、MXNet、Caffe、Theano、PyTorch、Keras、XGBoost等常用深学习框架的集成 XLearning从今年(2017)4月份正式开发上线运行,经多次版本迭代更新,为各学习框架的使用者提供了统一、稳定的,实现了资源共享,极大的提高了资源利用率,并且具有良好的扩展性和兼容性。 公司的Yarn版本是我们在社区版本上做了不少增强,比如支持GPU的资源、GPU通信亲和性的感知、DockerContainer支持等。 依赖于这些特性公司在用的版本多出了GPU资源支持、作业Docker化、临时GPU虚拟机、Container Metrics可视化图表展示等功能。

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    分布式任务 XXL-JOB 2.0.0 发布

    XXL-JOB是一个轻量级分布式任务,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。 ? HASH、最不经常使用、最近最久未使用、故障转移、忙碌转移等; 8、故障转移:任务路由策略选择” 故障转移” 情况下,如果执行器集群中某一机器故障,将会自动 Failover 切换到一正常的执行器发送请求 ” 通过 DB 锁保证集群分布式的一致性, 一次任务只会触发一次执行; 23、自定义任务参数:支持在线配置任务入参,即时生效; 24、线程池:系统多线程触发运行,确保精确执行 全异步:任务流程全异步化设计实现,如异步、异步运行、异步回等,有效对密集进行流量削峰,理论上支持任意时长任务的运行; 30、跨:原生提供通用 HTTP 任务 Handler(Bean 任务,”HttpJobHandler”);业务方只需要提供 HTTP 链接即可,不限制语言、; 31、国际化:中心支持国际化设置,提供中文、英文两种可选语言,默认为中文; 32、容器化:提供官方

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    .NET Core开源任务ScheduleMaster上新了

    节点支持配置最大并发数 HTTP任务支持自定义超时时间 修复了已知的bug 新功能可以做什么 项目最初使用的Mysql作为数据持久化方式,从发布开发,就有小伙伴一直问能不能支持其他数据库,因为对.NET的开发者来说使用 但是那时候更多的考虑到整个项目部署的便捷性和跨(docker一条龙服务),而且刚好那段时间沉迷于Mysql,所以毫不犹豫的选择了它。 在官网文档可以看到,在大任务量执行频率比较高时,建议高最大并发量的值: quartz.threadPool.maxConcurrency This is the number of concurrent 当你有大量高频率任务时,高这个参数能明显改善任务丢失情况,ScheduleMaster给它的默认值是20。 我在忙什么 6月底我从广州裸辞,回到武汉开始找工作。 目前从事云计算行业,有太多太多的专业知识要学习,而且还有好几门考证要求,实在应接不暇,初期曾一想放弃。

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    大数据Airflow(三):Airflow单机搭建

    python37环境】 conda remove -n python37 --all 【删除python37环境】 二、单机安装Airflow 单节点部署airflow时,所有airflow 进程都运行在一机器上 三、启动Airflow 1、启动webserver #前方式启动webserver (python37) [root@node4 airflow]# airflow webserver --port ps aux|grep webserver查看后进程 airflow webserver --port 8080 -D 2、启动scheduler 新开窗口,切换python37环境,启动Schduler : #前方式启动scheduler (python37) [root@node4 ~]# airflow scheduler #以守护进程方式运行Scheduler,ps aux|grep scheduler 查看后进程 airflow scheduler -D 3、访问Airflow webui 浏览器访问:http://node4:8080  输入前面创建的用户名:airflow 密码:123456

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    大数据Airflow(六):Airflow Operators及案例

    目录 Airflow Operators及案例 一、BashOperator及Shell命令及脚本 二、​​​​​​​SSHOperator及远程Shell脚本 三、​​​​​​​HiveOperator depends_on_past(bool,默认False):是否依赖于过去,如果为True,那么必须之前的DAG成功了,现在的DAG才能执行。 如下: 二、​​​​​​​SSHOperator及远程Shell脚本 在实际的任务中,任务脚本大多分布在不同的机器上,我们可以使用SSHOperator来用远程机器上的脚本任务。 SSHOperator远程节点脚本案例 按照如下步骤来使用SSHOperator远程节点脚本: 1、安装“apache-airflow-providers-ssh ”provider package python配置脚本 将以上配置好的python文件上传至node4节点$AIRFLOW_HOME/dags下,重启Airflow websever与scheduler,登录webui,开启结果如下

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    大数据分类大对比(OozieAzkabanAirFlowXXL-JobDolphinScheduler)

    大数据系统,是整个离线批处理任务和准实时计算计算任务的驱动器。这里我把几个常见的系统做了一下分类总结和对比。 总结起来的话,我们需要的就是一个工作流的器,而Azkaban就是能解决上述问题的一个器。 XXL-Job XXL-JOB是一个开源的,具有丰富的任务管理功能以及高性能,高可用等特点的轻量级分布式任务,其核心设计目标是开发迅速、学习简单、轻量级、易扩展、开箱即用。 类型支持 支持传统的shell任务,同时支持大数据任务:MR、Spark、SQL(mysql、postgresql、hive/sparksql)、python、procedure、sub_process 器使用分布式,整体的能力会随集群的规模线性正常,Master和Worker支持动态上下线,可以自由进行配置。 可以通过对用户进行资源、项目、数据源的访问授权。

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