Windows环境下，采用yarn-cluster模式提交Spark任务。-ITADN社区

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本文将介绍如何在Windows操作系统下配置和使用Yarn-Cluster模式来提交Spark作业，帮助用户充分利用资源进行大数据处理。在Windows环境中使用yarn-cluster模式提交Spark任务可能会遇到一些困难，因为这方面的资料比较少。确保使用的Spark版本是正确的也是非常重要的。可以参考这篇博客文章来了解更简单的方法：https://blog..net/u013314600/article/details/96313579，但请注意，在实际操作中要保证使用合适的Spark版本。

Spark在Yarn集群模式下的环境搭建

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本教程详细介绍了如何在YARN集群环境中部署和配置Apache Spark，适合希望提升大数据处理能力的技术人员学习。本篇博客由Alice撰写，内容是关于如何搭建Spark的on yarn集群模式的教程。文章目录：准备工作 cluster模式 client模式[了解] 两种模式的区别官方文档提供了详细的指导：http://spark.apache.org/docs/latest/running-on-yarn.html 准备工作包括安装和启动Hadoop（需要使用HDFS和YARN，已经完成）以及安装单机版Spark（也已完成）。需要注意的是，虽然不需要集群环境来运行Spark程序，但必须有一个工具将任务提交给YARN上的JVM执行。因此，我们需要一个包含spark-shell的单机版Spark。

Spark-SQL 在 Yarn 上的 Cluster 模式改造

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本项目专注于在Yarn集群环境中对Spark-SQL进行Cluster模式下的优化与改进，旨在提升大数据处理任务中的性能及资源利用率。将spark-sql的sql on yarn --deploy-mode cluster 改造为支持在cluster模式下提交。

Flink-Spark-Submiter：从本地IDEA向Yarn或Kubernetes集群提交Flink和Spark任务

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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。

Windows环境下FastAdmin定时任务的应用.zip

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本资源提供在Windows系统中利用FastAdmin框架实现网站后台定时任务的方法与实例，适用于需要自动化处理业务需求的开发者。 FastAdmin是一款基于ThinkPHP5框架开发的开源后台管理系统，它为开发者提供了快速开发后台应用的能力。在Windows环境下实现FastAdmin定时任务是一项常见的需求，主要用于执行数据备份、清理缓存、发送邮件等周期性工作。为了设置定时任务，在FastAdmin中需要创建一个可执行文件来调用相关功能或API接口，并确保该文件包含了所有必要的依赖和配置。 1. **编写任务逻辑**：在FastAdmin的控制器或服务中，定义具体的任务操作。例如，可以创建`TaskController`并定义其内部方法以实现所需的功能；同时添加适当的权限控制及异常处理机制。 2. **生成命令行入口文件**：使用ThinkPHP5提供的工具来创建一个可执行的入口文件（如schedule.exe）。通过在命令行中运行相应指令（例如：php think command:make:job YourTaskName）可以生成任务类，然后编辑这个类实现具体的任务逻辑。 3. **配置Windows计划任务**：打开“任务计划程序”，点击右侧的“创建基本任务”开始设置。首先输入名称和描述信息后进入下一步；选择触发频率（比如每天），再设定具体的执行时间点，并继续前进至下一页。 - 选定操作类型为启动程序，然后在弹出窗口中定位到之前生成的任务入口文件位置并确认无误； - 最终检查所有设置是否正确无遗漏地完成创建过程。 4. **传递额外参数**：如果任务需要特定的URL或其他参数，在计划任务的“启动程序参数”字段内进行填写即可。例如，可以指定FastAdmin应用中的API接口地址及相应的查询字符串（如：http://yourdomain.com/api/task/run?task_id=123）。 5. **测试与监控**：完成设置后立即执行一次任务以确保其正常运行，并启用系统日志记录以便于追踪任何可能出现的问题或错误信息。 6. **安全考量**：定时任务往往涉及敏感操作，因此应保证只有授权用户才能访问和修改这些配置；另外还需定期更新FastAdmin版本来减少潜在的安全威胁风险。综上所述，在Windows操作系统下利用FastAdmin进行自动化作业的设置流程主要包括编写任务逻辑、生成可执行文件入口以及通过“计划任务”功能实现周期性运行等步骤。这一系列操作可以帮助开发者更高效地管理后台应用中的日常维护工作。

在Windows环境下用PHP实现定时任务脚本

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本文将介绍如何在Windows操作系统中利用PHP编写和设置定时执行的任务脚本，涵盖相关工具安装及配置方法。在Windows系统下使用PHP定时执行脚本是一个常见的需求，并且可以通过设置Windows计划任务来实现这一目标。下面将详细介绍具体的步骤。 **目标：** 根据设定的时间自动运行PHP脚本，无需手动干预（例如定期创建一个文本段落件并写入内容）。 **解决方法如下：** 1. **建立PHP脚本：** 创建一个新的PHP文件，如`go.php`，示例代码如下： ```php ``` 注意，在路径中使用了绝对路径。这是因为在命令行调用PHP脚本时，CMD.exe的当前目录和web根目录可能不同，而PHP文件函数只能在相对web根目录内操作。 2. **创建批处理文件（.bat）：** 创建一个名为`run.bat`的批处理文件，并添加以下内容： ``` D:\Program Files (x86)\Web\PHP\php.exe -f D:\Program Files (x86)\Web\www\root\go.php ``` 如果路径中包含空格，需要使用引号将整个路径括起来以避免运行错误。根据你的实际情况决定是否需要用引号。 3. **设置Windows计划任务：** 打开控制面板中的“创建基本任务”功能，按照提示填写相关信息： - 输入任务名称和描述。 - 选择执行频率（如每天、每周等）并点击下一步。 - 设置具体的运行时间，并继续进行到下一步。 - 在启动程序的选项中浏览至刚才建立的`run.bat`文件。 4. **检查脚本是否正确执行：** 根据设定的时间，系统会自动调用计划任务。如果想立刻测试可以手动双击计划任务列表中的该任务来运行它。成功的话你会看到cmd对话框一闪即逝，并且在指定的目录下应该能看到创建的新文件。以上就是在Windows环境下使用PHP实现定时执行脚本的方法，希望对大家有所帮助。

在Windows环境下用C语言开发任务计划小程序

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本项目旨在介绍如何在Windows操作系统下利用C语言开发一个简单的任务计划程序，帮助用户了解定时执行任务的基本原理和技术实现。该程序常驻运行，占用资源小，并且无控制台界面。通过配置文件可以实现三种任务模式：一次定时执行、循环执行以及开机（延后）执行。

Spark安装指南（独立模式、高可用性模式和Yarn模式）

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本指南详细介绍了如何在不同环境下安装Apache Spark，包括独立模式、高可用性和Yarn集群管理器模式，适用于开发者快速上手。目录：Spark的Standalone模式安装一、安装流程： 1. 将spark-2.2.0-bin-hadoop2.7.tgz上传到/usr/local/spark/下，然后解压。 2. 进入conf文件夹中修改配置文件的名字为.sh结尾的形式。 3. 编辑spark-env.sh文件进行必要的设置。 4. 修改slaves的名称，并编辑该文件以包含集群节点信息。 5. 将上述步骤完成后的配置发送到其他两台虚拟机上，确保所有机器上的Spark安装保持一致。 6. 在/etc/profile中修改环境变量以便系统能够识别新的Spark路径和相关参数设置。 7. 进入spark的sbin目录下并编辑启动命令文件以适应集群部署需求。 8. 完成以上步骤后可以尝试启动服务，并通过jps命令检查正在运行的服务进程数目，验证安装是否成功。二、检测是否安装成功： 1. 打开浏览器访问相应端口查看状态（注意Spark的默认监控页面与Tomcat使用的同一端口号为8080，在同时部署多个应用时需避免冲突）。 2. 通过其他方式进一步确认服务运行情况。

BERT多任务学习：应用于多任务环境的BERT模型

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本文探讨了在多任务环境中应用预训练语言模型BERT的方法和技术，通过优化其多任务学习能力以提升各种自然语言处理任务的表现。从0.4.0版本开始，tf版本必须大于等于2.1。安装方法为：pip install bert-multitask-learning。这个项目使用变压器（基于拥抱面部变压器）进行多模式多任务学习。为什么需要它呢？因为在原始的BERT代码中，多任务学习或多GPU训练都不可行，并且该项目最初是为了命名实体识别（NER），而在原始BERT代码中没有有效的脚本支持这一功能。总之，与原始bert仓库相比，此项目具有以下改进： - 多模式多任务学习：这是重写大部分代码的主要原因。 - 支持多GPU训练 - 序列标记（例如NER）和Encoder-Decoder Seq2Seq（带变压器解码器）。

Cloudera YARN任务监控API

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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。

是否确定退出登录?

Windows环境下，采用yarn-cluster模式提交Spark任务。

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