Apache Spark提供的两种基于命令行的处理交互方式虽然足够灵活，但在企业应用中面临诸如部署、安全等问题。为此本文引入Livy这样一个基于Apache Spark的REST服务，它不仅以REST的方式代替了Spark传统的处理交互方式，同时也提供企业应用中不可忽视的多用户，安全，以及容错的支持。 背景 Apache Spark作为当前最为流行的开源大数据计算框架，广泛应用于数据处理和分析应用，它提供了两种方式来处理数据：一是交互式处理，比如用户使用spark-shell或是pyspark脚本启动Sp
进程相关的 ID 有多种，除了进程标识 PID 外，还包括：线程组标识 TGID，进程组标识 PGID，回话标识 SID。TGID/PGID/SID 分别是相关线程组长/进程组长/回话 leader 进程的 PID。
导读：Flink是由德国几所大学发起的的学术项目，后来不断发展壮大，并于2014年末成为Apache顶级项目。Flink如何在流处理中多得王者地位？带着问题在文章寻找答案吧。
下面，我们简要介绍 Flink 集群的构建块、它们的用途和可用的实现。 如果你只是想在本地启动 Flink，我们建议设置一个 Standalone Cluster。
我们经常会碰到这样的问题，用 telnet/ssh 登录了远程的 Linux 服务器，运行了一些耗时较长的任务， 结果却由于网络的不稳定导致任务中途失败。如何让命令提交后不受本地关闭终端窗口/网络断开连接的干扰呢？下面举了一些例子， 您可以针对不同的场景选择不同的方式来处理这个问题。
Apache Flink是用于分布式流和批处理数据处理的开源平台。Flink的核心是流数据流引擎，可为数据流上的分布式计算提供数据分发，通信和容错能力。Flink在流引擎之上构建批处理，覆盖了本机迭代支持，托管内存和程序优化。本文档适用于Apache Flink 1.10版。
进程是系统资源的使用者，系统的资源的大部分都是以进程为单位分配的。而用户使用计算机是为了实现一串相关的任务，通常把用户要求计算机完成的这一串任务成为作业。
我们经常会碰到这样的问题，用 telnet/ssh 登录了远程的 Linux 服务器，运行了一些耗时较长的任务， 结果却由于网络的不稳定导致任务中途失败。如何让命令提交后不受本地关闭终端窗口、网络断开连接的干扰呢？
本文介绍了Linux进程后台运行的几种方式，包括nohup、setsid、screen等工具的使用方法，以及这些工具在系统管理、运维方面的应用。同时还介绍了如何通过screen工具创建、管理、恢复会话，以及如何使用nohup、setsid等命令在后台运行进程。
通过上下两张计算机系统的层次结构图，我们快速的定位到了我们所学习操作系统的位置——硬件之上，软件之下
批处理在大数据世界有着悠久的历史。早期的大数据处理基本上是批处理的天下。批处理主要操作大容量的静态数据集，并在计算过程完成之后返回结果。所以批处理面对的数据集通常具有以下特征：
随着实时数据的日渐普及，企业需要流式计算系统满足可扩展、易用以及易整合进业务系统。Structured Streaming是一个高度抽象的API基于Spark Streaming的经验。Structured Streaming在两点上不同于其他的Streaming API比如Google DataFlow。 第一，不同于要求用户构造物理执行计划的API，Structured Streaming是一个基于静态关系查询（使用SQL或DataFrames表示）的完全自动递增的声明性API。 第二，Structured Streaming旨在支持端到端实时的应用，将流处理与批处理以及交互式分析结合起来。 我们发现，在实践中这种结合通常是关键的挑战。Structured Streaming的性能是Apache Flink的2倍，是Apacha Kafka 的90倍，这源于它使用的是Spark SQL的代码生成引擎。它也提供了丰富的操作特性，如回滚、代码更新、混合流\批处理执行。 我们通过实际数据库上百个生产部署的案例来描述系统的设计和使用，其中最大的每个月处理超过1PB的数据。
在实际的生产环境中，使用单用户模式直接运行命令的机会不是很多，通常是采用提交作业任务给集群计算的方式。这样一来既能节约资源和时间，又能申请到更大规模的计算资源，对于平台管理人员还是用户来说都是非常有利的。国家超算中心，地方超算中心，学校超算中心一般都对外提供这样的服务，不过需要按核时进行计费。所谓“核时”就是一个 CPU 核运行一个小时，这也是高性能计算中通常使用的资源衡量单位。作为超算中心或者高性能集群，必不可缺的就是集群作业管理系统，它可以根据用户的需求，统一管理和调度集群的软硬件资源，保证用户作业公平合理地共享集群资源，提高系统利用率和吞吐率。
“ 大家好哇！前面我们对slurm作业调度系统进行了一个简单的介绍【科研利器】slurm作业调度系统（一），今天我们继续对如何用slurm提交批处理任务以及使用 sinfo、squeue、scontrol命令查询作业信息进行具体的介绍。”
客座文章作者：G-research 计算平台工程经理 Jamie Poole。博文最初在G-research 的博客[1]上发表
中文文档：https://docs.slurm.cn/users/shou-ce-ye
一些控制脚本的方式：向脚本发送信号、修改脚本优先级，在脚本运行时切换到运行模式 16.1 处理信号 linux利用信号与运行在系统中的进程进行通信。 也可以通过对脚本进行编程，使其在收到特定信号时执行某些命令。从而控制脚本的操作。 16.1.1 重温Linux信号 比如下面这些常见的： 信号 值 描述 1 SIGUP 挂起进程 2 SIGINT 终止进程 3 SIGOUT 停止进程 9 SIGKILL 无条件终止进程 15
系统管理员经常需要SSH 或者telent 远程登录到Linux 服务器，经常运行一些需要很长时间才能完成的任务，比如系统备份、ftp 传输等等。通常情况下我们都是为每一个这样的任务开一个远程终端窗口，因为它们执行的时间太长了。必须等待它们执行完毕，在此期间不能关掉窗口或者断开连接，否则这个任务就会被杀掉，一切半途而废了。
screen是GNU计划开发的用于终端命令行的管理工具，可以新建和管理多个终端命令行会话，并提供切换，分离，挂接等相应的功能。
Apache Flink 是一个框架和分布式处理引擎，用于对无边界和有边界的数据流进行有状态的计算。Flink被设计为可以在所有常见集群环境中运行，并能以内存速度和任意规模执行计算。目前市场上主流的流式计算框架有Apache Storm、Spark Streaming、Apache Flink等，但能够同时支持低延迟、高吞吐、Exactly-Once（收到的消息仅处理一次）的框架只有Apache Flink。
首先，熟悉spark开发的 人都知道spark的部署模式分为三种，分别为Local、Standalone、YARN，通过YARN又分为YARN-Client和YARN-Cluster，Local模式 一般就是在本地运 行Spark任务，需要Spark环境的，Standalone模式是Spark 自 身的 一种调度模式，也是需要Spark环境，YARN模式中，其实是将Spark JAR包提交到YARN上 面，由YARN去开启Contioner然后去执 行Spark的作业，这个其实只需要上传Spark Jar包和 一些依赖包。不需要在部署Spark环境（充当 一个Submit的功能，还占 用节点资源）
作者：Abdullah Gharaibeh（谷歌），Aldo Culquicondor（谷歌）
Screen是一款由GNU计划开发的用于命令行终端切换的自由软件。用户可以通过该软件同时连接多个本地或远程的命令行会话，并在其间自由切换。GNU Screen可以看作是窗口管理器的命令行界面版本。它提供了统一的管理多个会话的界面和相应的功能。
要想了解操作系统的一些基础概念，我们首先要了解操作系统的历史，因为每个概念的来源其实都是因为在操作系统的发展阶段中存在一些问题，包括所谓的“操作系统”这个大概念也是为了解决这些问题产生的。
对于早期计算机（20世纪40年代后期到20世纪50年代中期），因为没有操作系统，程序员都是直接与计算机硬件打交道。这些机器都在一个控制台上运行，控制台包括显示灯、触发器、某种类型的输入设备和打印机。用机器代码编写的程序通过输入设备载入计算机。如果程序因错误停止，错误原因由指示灯只是。如果程序运行结束，结果将出现在打印机中。
Linux系统为多用户多任务系统 生物软件运行时要能够查看运行状态 实时监控软件运行状态 例如 CPU 内存使用情况等 当运行出现错误时 要能够及时杀死任务 以及任务前后台切换 是否挂起等操作 。
导语 | 大数据计算分为离线计算和实时计算，其中离线计算就是我们通常说的批计算，代表技术是Hadoop MapReduce、Hive等；实时计算也被称作流计算，代表技术是Storm、Spark Streaming、Flink等。本文系统地介绍了流式计算的相关知识，并着重介绍了Flink的实现原理细节，便于大家快速地理解和掌握流式计算，并基于Flink完成业务开发。 一、流式计算和批处理 批处理在大数据世界有着悠久的历史。早期的大数据处理基本上是批处理的天下。批处理主要操作大容量的静态数据集，并在计算过
GNU Screen可以看作是窗口管理器的命令行界面版本。它提供了统一的管理多个会话的界面和相应的功能。
这篇文章主要是各个百科中的一些摘抄，简述了进程和线程的来源，为什么出现了进程和线程。
Apache Flink 诞生于柏林工业大学的一个研究性项目，原名 StratoSphere 。2014 年，由 StratoSphere 项目孵化出 Flink，并于同年捐赠 Apache，之后成为 Apache 的顶级项目。2019 年 1 年，阿里巴巴收购了 Flink 的母公司 Data Artisans，并宣布开源内部的 Blink，Blink 是阿里巴巴基于 Flink 优化后的版本，增加了大量的新功能，并在性能和稳定性上进行了各种优化，经历过阿里内部多种复杂业务的挑战和检验。同时阿里巴巴也表示会逐步将这些新功能和特性 Merge 回社区版本的 Flink 中，因此 Flink 成为目前最为火热的大数据处理框架。
如今微服务架构讨论的如火如荼。但在企业架构里除了大量的OLTP交易外，还存在海量的批处理交易。在诸如银行的金融机构中，每天有3-4万笔的批处理作业需要处理。针对OLTP，业界有大量的开源框架、优秀的架构设计给予支撑；但批处理领域的框架确凤毛麟角。是时候和我们一起来了解下批处理的世界哪些优秀的框架和设计了，今天我将以Spring Batch为例，和大家一起探秘批处理的世界。 初识批处理典型场景 探秘领域模型及关键架构 实现作业健壮性与扩展性 批处理框架的不足与增强 批处理典型业务场景 对账是典型的批处理业务
批处理是企业级业务系统不可或缺的一部分，spring batch是一个轻量级的综合性批处理框架,可用于开发企业信息系统中那些至关重要的数据批量处理业务.SpringBatch基于POJO和Spring框架,相当容易上手使用,让开发者很容易地访问和利用企业级服务.spring batch具有高可扩展性的框架,简单的批处理,复杂的大数据批处理作业都可以通过SpringBatch框架来实现。
普通刀片节点配备 两颗 Intel(R) Xeon(R) CPU E5-2692 v2 @ 2.20GHz 共24物理核，内存为64G 调度系统为 Slurm， 以下为常用指令
原文地址：http://mechanitis.blogspot.com/2011/07/dissecting-disruptor-writing-to-ring.html 作者是 Trisha Gee, LMAX 公司的一位女工程师。 这是 Disruptor 全方位解析（end-to-end view）中缺少的一章。当心，本文非常长。但是为了让你能连在一起联系上下文的阅读，我还是决定把它们写进一篇博客里。 本文的 重点 是：不要让 Ring 重叠；如何通知消费者；生产者一端的批处理；以及多个生产者如何协
今天就给大家介绍 linux 中几种后台任务的执行方法避免上述问题。1. 问题的引入程序员最不能容忍的是在使用终端的时候往往因为网络，关闭屏幕，执行 CT 今天就给大家介绍 linux 中几种后台任务的执行方法避免上述问题。 1. 问题的引入 程序员最不能容忍的是在使用终端的时候往往因为网络，关闭屏幕，执行 CTRL+C 等原因造成 ssh 断开造成正在运行程序退出，使得我们的工作功亏一篑。 其背后的主要原因在于上述的相关操作，shell 默认会发送中断信号给该终端 session 关联的进程，从而导致进
缺点:限定了最大进程数目;降低调度效率，挑选一个适合运行的PCB须对表项扫描，平均要花费查半个PCB表长的时间;不适合频繁进程调度。
首先我们要清楚一个概念，那就是科技的发展是以国家之间的对抗为背景的，一个国家要想强大，只能通过不断的提升自己的技术。在现在的核武器时代，如果我们还像原始人一样去拿着石头、木棍去和其他国家进行对抗的话，只会有一个结果，惨败。
要想熟练掌握一个大数据框架，仅仅是学习一些网络上的样例程序是远远不够的，我们必须系统地了解它背后的设计和运行原理。
有感而发，这里简单的整理了一下我们《生信技能树》团队七八年的资源的十分之一推荐给大家。
多道:用户看上去多个程序在同时运行,有多个程序同时处于开始到结束之间的状态,若干个程序存储在in诶存中,在管理程序的控制下,穿插,依次,交错着运行,这些程序在计算机系统中同时处于开始~结束的状态. 就是程序A可以先执行一会儿,然后交给程序B接着执行,接着程序A再回来接着运行
上一篇博客博主已经为大家介绍了 Flink的简介与架构体系，本篇博客，我们来学习如何搭建Flink集群。
在本文中，我们将深入探讨Flink新颖的检查点机制是如何工作的，以及它是如何取代旧架构以实现流容错和恢复。我们在各种类型的流处理应用程序上对Flink性能进行测试，并通过在Apache Storm（一种广泛使用的低延迟流处理器）上运行相同的实验来进行对比。
从业从进入系统（进入外存就叫进入系统了）开始到完成并退出系统经历的时间。通常几小时，甚至几天。
我现在经常在实验室服务器上跑程序，而老师要求我们使用SLURM作业管理系统，网上资料零零散散，这篇文章算是一个简单的汇总
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