作业配置

持续集成平台接入扫描作业是一项繁琐而又需要细致的工作,于是趁着闲暇时间,将代码扫描作业用Python代码实现了配置自动化. 每次配置作业的过程中,都会在checkcode1或者checkcode3上 E:\jenkins\workspace\CHECKSTYLE目录下建立一个对应的文件夹,将build.xml文件放进去,然后将规范扫描安全脚本中作业名称进行3次替换.这个过程常常被弄错,或者被遗忘. 但是,有了下面的脚本,一切都不是问题. 先看流程图: Python代码如下: 1 #!usr/bi

趁着上一篇文章的余温,我们继续研究一下SSIS中多个包如何调度,难道需要一个包一个包的配置调度程序吗?显然不是的,接下来我们就说一说在SSIS应用中如何批量的调度所有的作业,本文只讲述一个基本的逻辑过程以及简单测试. 1:发布SSIS包 调度包,就需要我们首先将SSIS包发布到SQLServer的集成服务下面 下面我们就着手把SSIS实践入门1中创建的两个包sqltosql.dtsx和oratosql.dtsx发布到SQLServer服务中的Integration Services下面 1.1:

? 使用Oracle Enterprise Manager 配置备份设置 ? 启用控制文件自动备份 ? 配置备份目标 ? 为磁带目标分配通道 ? 配置备份优化 ? 创建压缩备份 ? 创建加密备份 配置RMAN 的永久性设置 ? RMAN 有预设的默认配置设置. ? 使用CONFIGURE命令可以: – 配置自动通道 – 指定备份保留策略 – 指定要创建的备份副本数 – 将默认备份类型设置为BACKUPSET或COPY – 限制备份片段的大小 – 在备份中排除表空间 – 启用和禁用备份优化 – 配

前言 从运行我们的 Map/Reduce 程序,到结果的提交,Hadoop 平台其实做了很多事情. 那么 Hadoop 平台到底做了什么事情,让 Map/Reduce 程序可以如此 "轻易" 地实现分布式运行? Map/Reduce 任务执行总流程 经过之前的学习,我们已经知道一个 Map/Reduce 作业的总流程为: 代码编写  -->  作业配置  -->  作业提交  -->  Map任务的分配和执行  -->  处理中间结果(Shuffle)  --&

首先是一张Spark的部署图: 节点类型有: 1. master 节点: 常驻master进程,负责管理全部worker节点.2. worker 节点: 常驻worker进程,负责管理executor 并与master节点通信.dirvier:官方解释为: The process running the main() function of the application and creating the SparkContext.即理解为用户自己编写的应用程序 一.Application ap

对于简单的分析程序,我们只需一个MapReduce就能搞定,然而对于比较复杂的分析程序,我们可能需要多个Job或者多个Map或者Reduce进行计算.下面我们来说说多个Job或者多个MapReduce的编程形式 MapReduce的主要有以下几种编程形式 1.迭代式MapReduce MapReduce迭代方式,通常是将上一个MapReduce任务的输出作为下一个MapReduce任务的输入,可只保留MapReduce任务的最终结果,中间数据可以删除或保留,如下所示 迭代式MapReduce的示

包含四个独立的实体: ·  Client Node 客户端:编写 MapReduce代码,配置作业,提交MapReduce作业. ·  JobTracker :初始化作业,分配作业,与 TaskTracker通信,协调整个作业的运行. jobtracker是一个Java 应用程序,它的主类是 JobTracker. ·  TaskTracker :保持与 JobTracker通信,在分配的数据片段上执行 Map或Reduce 任务.tasktracker是 Java应用程序,它的主类是TaskT

MaxCompute里的MR作业,很少是只要跑一次就好了的.如果需要周期性调度,目前MaxCompute(原名ODPS)只提供了计算引擎,任务调度可以使用大数据开发套件来实现.这篇帖子从基础开始,介绍了3种周期性调度的方法.同时还介绍了如何使用资源文件. 代码开发 代码以文档里的WordCount 作为例子.在这个基础上,增加资源文件的读取方法,修改Reduce类.主要的逻辑是读取资源文件,资源文件里的数据格式是字符串1,字符串2.代码逻辑是如果word count里的word如果有在字符串1里

前言 从运行我们的 Map/Reduce 程序,到结果的提交,Hadoop 平台其实做了很多事情. 那么 Hadoop 平台到底做了什么事情,让 Map/Reduce 程序可以如此 "轻易" 地实现分布式运行? Map/Reduce 任务执行总流程 经过之前的学习,我们已经知道一个 Map/Reduce 作业的总流程为: 代码编写  -->  作业配置  -->  作业提交  -->  Map任务的分配和执行  -->  处理中间结果(Shuffle)  --&