要提速路豪,首先要检查路豪的硬件、软件和网络配置,如果有不足之处,就需要升级,以提高路豪的性能。其次,要检查路豪的系统设置,比如自动更新、自动清理等,如果这些设置不合理,那么就需要调整,以提高路豪的性能。最后,要检查路豪的网络环境,比如网络状况、网络安全等,如果这些环境不安全,那么就需要采取措施,以提高路豪的性能。
总之,要提速路豪,需要检查路豪的硬件、软件、系统设置和网络环境,如果有不足之处,就需要升级或调整,以提高路豪的性能。大数据调度系统,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调度系统做了一下分类总结,结合目前阿里云上的MaxCompute中的调度系统,做个对比。
Oozie是一个workflow(工作流)协调系统,是由Cloudera公司贡献给Apache的,主要用来管理Hadoop作业(job)。
统一调度hadoop系统中常见的mr任务启动、Java MR、Streaming MR、Pig、Hive、Sqoop、Spark、Shell等。
配置相关的调度任务复杂,依赖关系、时间触发、事件触发使用xml语言进行表达。
任务状态、任务类型、任务运行机器、创建时间、启动时间、完成时间等。
支持启动/停止/暂停/恢复/重新运行:支持启动/停止/暂停/恢复/重新运行。
可以通过DB支持HA(高可用)。调度任务时可能出现死锁,依赖当前集群版本,如更新最新版,易于现阶段集群不兼容。
Azkaban是由Linkedin公司推出的一个批量工作流任务调度器,主要用于在一个工作流内以一个特定的顺序运行一组工作和流程,它的配置是通过简单的key:value对的方式,通过配置中的dependencies 来设置依赖关系,这个依赖关系必须是无环的,否则会被视为无效的工作流。Azkaban使用job配置文件建立任务之间的依赖关系,并提供一个易于使用的web用户界面维护和跟踪你的工作流。
command、HadoopShell、Java、HadoopJava、Pig、Hive等,支持插件式扩展。
实际项目中经常有这些场景:每天有一个大任务,这个大任务可以分成A,B,C,D四个小任务,A,B任务之间没有依赖关系,C任务依赖A,B任务的结果,D任务依赖C任务的结果。一般的做法是,开两个终端同时执行A,B,两个都执行完了再执行C,最后再执行D。这样的话,整个的执行过程都需要人工参加,并且得盯着各任务的进度。但是我们的很多任务都是在深更半夜执行的,通过写脚本设置crontab执行。其实,整个过程类似于一个有向无环图(DAG)。每个子任务相当于大任务中的一个流,任务的起点可以从没有度的节点开始执行,任何没有通路的节点之间可以同时执行,比如上述的A,B。总结起来的话,我们需要的就是一个工作流的调度器,而Azkaban就是能解决上述问题的一个调度器。
提供job配置文件快速建立任务和任务之间的依赖关系,通过自定义DSL绘制DAG并打包上传。
只能看到任务状态。
只能先将工作流杀死在重新运行。
通过DB支持HA,任务太多时会卡死服务器。
Airflow 是 Airbnb 开源的一个用 Python 编写的调度工具。于 2014 年启动,2015 年春季开源,2016 年加入 Apache 软件基金会的孵化计划。Airflow 通过 DAG 也即是有向非循环图来定义整个工作流,因而具有非常强大的表达能力。
支持Python、Bash、>之所以将UPS设计成机架安装,目的就是为了能够和服务器等IT设备安装在一起,以减少安装空间和便于配电。机架式UPS不仅仅是将UPS的外形设计成机架安装的型式,还需要有电磁兼容性等方面的诸多考虑,因此,需要购买正规厂家的产品才能保证机架式ups能和服务器一起安装在同一个机柜里,而不会干扰服务器等IT设备的正常运行。
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