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Big Whale: 离线任务调度与实时任务监控(基于Spark、Flink等)

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简介:
Big Whale是一款集成了离线任务调度和实时任务监控功能的大数据平台工具,支持Spark、Flink等多种计算引擎。 Big Whale巨鲸任务调度平台是美柚大数据研发的一款分布式计算任务调度系统,支持Spark、Flink等多种批处理任务的DAG调度以及流处理任务的运行管理和状态监控,并具备Yarn应用管理、重复应用检测及大内存应用检测等功能。该服务采用Spring Boot 2.0开发框架构建,在打包后即可直接部署使用。 概述如下: 1. 架构图 2. 特性 - 基于SSH脚本执行机制,便于快速部署。 - 利用Yarn Rest Api实现任务状态同步,兼容所有版本的Spark和Flink。 - 提供分布式环境下的失败重试功能。 - 支持任务依赖管理与复杂任务编排(DAG)配置。 - 实现了流处理作业运行监控及管理系统。 部署步骤: 1. 准备Java 1.8及以上版本,MySQL数据库5.1或更高版; 2. 下载项目源码或者通过git命令克隆代码库; 3. 配置hosts文件以解决github上README.md文档中的图片加载问题(此项操作视具体需求而定)。 4. 完成创建与安装。

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客服
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  • Big Whale: 线SparkFlink
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    Big Whale是一款集成了离线任务调度和实时任务监控功能的大数据平台工具,支持Spark、Flink等多种计算引擎。 Big Whale巨鲸任务调度平台是美柚大数据研发的一款分布式计算任务调度系统,支持Spark、Flink等多种批处理任务的DAG调度以及流处理任务的运行管理和状态监控,并具备Yarn应用管理、重复应用检测及大内存应用检测等功能。该服务采用Spring Boot 2.0开发框架构建,在打包后即可直接部署使用。 概述如下: 1. 架构图 2. 特性 - 基于SSH脚本执行机制,便于快速部署。 - 利用Yarn Rest Api实现任务状态同步,兼容所有版本的Spark和Flink。 - 提供分布式环境下的失败重试功能。 - 支持任务依赖管理与复杂任务编排(DAG)配置。 - 实现了流处理作业运行监控及管理系统。 部署步骤: 1. 准备Java 1.8及以上版本,MySQL数据库5.1或更高版; 2. 下载项目源码或者通过git命令克隆代码库; 3. 配置hosts文件以解决github上README.md文档中的图片加载问题(此项操作视具体需求而定)。 4. 完成创建与安装。
  • Flink
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    Flink任务调度器是用于管理Apache Flink作业生命周期的关键组件,负责将应用程序提交的任务分解为子任务,并智能地分配至集群中的各个节点执行。 这是一个强大的任务管理器,可以用来管理Flink的任务。
  • C#定
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    C#定时任务调度服务是一款利用C#编程语言开发的任务自动化管理工具,旨在帮助企业与个人用户实现高效、灵活的工作流程安排。通过设定特定的时间或条件触发执行预定操作,该服务能够显著提升工作效率和资源利用率。 Quartz.NET 作为任务调度核心,配合 Log4Net 进行日志输出,在 C# 中实现 Windows 服务并在后台定时执行任务。
  • C#定
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    C#定时任务调度服务是一款高效的任务管理工具,支持在Windows环境下通过C#编程语言设定并自动执行周期性或一次性任务。 Quartz.NET作为任务调度的核心组件,并使用Log4Net进行日志输出,在C#环境中实现一个Windows服务以在后台定时执行任务。
  • Java现的
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    本项目提供了一个使用Java语言开发的任务进度监控条解决方案,旨在实时展示应用程序中任务执行情况,提高用户体验。 我已经成功使用Java实现了监控任务进度条的功能,并想与有需要的朋友分享这个成果。
  • Node.js定管理
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    简介:本项目提供了一套基于Node.js的高效解决方案,用于管理和执行服务器端的定时调度任务,支持灵活的任务配置与监控。 Node.js定时调度任务可以通过内置的`node-cron`或`agenda`这样的第三方库来实现。这些工具允许开发者方便地创建、编辑和取消计划任务,并且可以配置复杂的执行时间表,如每天特定时刻运行或者每周某一天固定的时间点触发等。 使用时首先需要安装相应的npm包: ``` npm install node-cron # 或者 npm install agenda ``` 然后在应用程序中引入并设置定时任务。例如: ```javascript const cron = require(node-cron); cron.schedule(* * * * *, () => { console.log(Task is running every minute); }); // 对于agenda,初始化后添加job如下: agenda.define(my job name, function(job, done){ // 执行任务的代码 }); ``` 以上是实现Node.js定时调度的基本步骤。根据具体需求选择合适的库和配置方法来满足应用的功能要求。
  • Flink-Spark-Submiter:从本地IDEA向Yarn或Kubernetes集群提交FlinkSpark
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    Flink-Spark-Submiter是一款工具,旨在简化用户从本地IDE环境中将Flink及Spark作业部署至基于Yarn或Kubernetes的分布式计算平台的过程。 当提交Flink任务或Spark任务到集群时,通常需要将可执行的Jar包上传至集群,并手动执行任务提交指令;如果有配套的大数据平台,则需通过该平台上传Jar包,由调度系统进行任务提交。对于开发者而言,在本地IDEA中调试Flink和Spark任务不会遇到对象序列化及反序列化的相关问题,但当这些任务在分布式环境下运行时可能会出错。将任务直接提交到集群以供调试则会涉及繁琐的流程,严重影响开发效率。 因此,为了便于大数据开发人员能够快速进行开发与调试工作,我们创建了一款从本地IDEA中直接向Flink或Spark集群提交任务的工具类。稍作调整的任务提交代码便可以集成至上层调度系统,替代传统的脚本模式来进行任务提交。该工具支持在Flink的不同运行模式下(如yarnPerJob、Standalone和yarnSession)进行任务提交,并且能够以YARN Cluster模式将Spark作业提交至集群中运行;同时具备自动上传用户Jar包的功能,而依赖的Spark Jars需提前上传到Hadoop系统。
  • FreeRTOS的
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    本文介绍了FreeRTOS操作系统中基本的任务调度机制,探讨了其核心算法和工作原理,并提供了实际应用示例。 本次FreeRTOS任务调度通过S32K144实现。首先创建工程:选择file->new->S32DS Application Project,并填写项目名称;接着选择目标芯片为S32K144,点击下一步设置FPU Support选项为Hardware:-mfloat-abi=hard(否则添加FreeRTOS模块编译会失败),SDK版本可以选择2.0.0或更高版本。完成这些步骤后,工程创建完毕。 双击components文件夹,在弹出的界面中右键选择FreeRTOS并将其加入项目。点击生成代码按钮以配置FreeRTOS模块,此时FreeRTOS模块配置即已完成。
  • Cloudera YARNAPI
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    Cloudera YARN任务监控API是一套用于管理和监控运行在Cloudera Hadoop集群YARN上的应用程序接口集合,帮助用户实时跟踪和管理资源使用情况及任务状态。 Hadoop Yarn的API和Hadoop MapReduce的API使用总结。
  • 进程
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    进程任务调度是指在计算机操作系统中合理安排和分配各个程序或进程执行时间的技术,旨在提高系统资源利用率及响应速度。 操作系统课程设计要求使用VS2013和MFC工具完成以下任务: 1. 设计作业的数据结构。 2. 实现两种方式产生作业/进程:自动产生以及手工输入。 3. 在屏幕上显示每个作业/进程的执行情况。 4. 模拟时间流逝,可以通过按键盘(每按一次表示经过一个时间单位)或响应WM_TIMER消息来实现这两种方法都需支持。 5. 计算并展示一批作业/进程的周转时间、平均周转时间、带权周转时间和平均带权周转时间。 6. 将作业/进程执行情况保存到磁盘文件中,以便后续读取和重放。 7. 支持以下调度算法:先来先服务(FCFS)、短作业优先(SJF)、时间片轮转调度(RR)、优先级调度、高响应比优先(HRRN)以及多级反馈队列(MFQ)。