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CNB 环境构建加速 -- 并行 job
利用 CNB 的并行 job 特性，可以在开发环境配置时间从 2 min 降低至46 s，实现高达 66%的开发环境配置时间优化的同时，确保 log 保持相应结构便于debug，从而提升云原生开发使用体验 串行/并行 jobCNB pipeline 中，stages 是串行执行的，但每个 stage 中的 job 可以串行/并行运行，因此可以将环境配置 script 拆解为多个 script，通过并行 job script: echo "job1" - name: job2 script: echo "job2" 并行 job： 展开 : echo "job2" 串行 job + 并行 job：
21410编辑于 2025-11-30 - 来自专栏大数据技术栈
关于spark job并行的问题
今天被同事问了一个简单又不简单的问题，一个spark app里面有两个job，那么，他们可以并行执行吗？ 首先我们要了解一点，我们写的代码同一个线程都是按照顺序执行的，那么我们的job应该都是串行一个个执行。。。但真是这样么？ 我们可以想想平时提交多job的任务，在webui上是不是一开始只看见一个job，一个执行完了才会有下一个。 那么如何并行呢？ 其实我们可以通过简单的多线程实现，只要我们的driver能读到多个action，那么他会把任务都提交上去，也就实现了我们job并行。 这样一来spark streaming就不局限于单个线程执行了，因为所有job都解析好了，我只是要去执行job，那我当然可以开启一个线程池，直接去执行任务了，而事实上，如果你看它底层实现，也确实是这样，
1.3K10发布于 2019-10-30 - 来自专栏暴走大数据
SparkSQL并行执行多个Job的探索
看看Spark的调度框架是否支持并行提交多个job(引用了些其他博主的内容) 讲解SparkSQL的ThriftServer入口，为后面SQL并行提交Job做铺垫 讲解在非自适应与自适应情况下SQL的并行提交 Job的机制 1 并行提交多个job 1.1 是否支持并行提交多个任务 df.write.partitionBy("type", "interval").mode("append").parquet(" 上述思路可以总结为：通过一个SparkContex并行提交多个Job，由Spark自己来调度资源，实现并行执行。针对这个思路，首先要搞清楚Spark是否支持这么玩，如果支持的话又是怎么支持的。 基本可以明确以下两点： Spark支持通过多线程在一个SparkContext上提交多个Job，每个线程里面的Job是顺序执行的，但是不同线程的Job是可以并行执行的，取决当时Executor中是否有充足的 Job数： 上图中看到明显开启spark.sql.adaptor.enabled=true情况下生成的并行Job更多，下面我们分析一下两种情况的执行计划。
1.8K20发布于 2021-11-16 - 来自专栏大数据学习与分享
SparkSQL并行执行多个Job的探索
看看Spark的调度框架是否支持并行提交多个job(引用了些其他博主的内容) 讲解SparkSQL的ThriftServer入口，为后面SQL并行提交Job做铺垫 讲解在非自适应与自适应情况下SQL的并行提交 Job的机制 1 并行提交多个job 1.1 是否支持并行提交多个任务 df.write.partitionBy("type", "interval").mode("append").parquet(" 上述思路可以总结为：通过一个SparkContex并行提交多个Job，由Spark自己来调度资源，实现并行执行。针对这个思路，首先要搞清楚Spark是否支持这么玩，如果支持的话又是怎么支持的。 Job数： 上图中看到明显开启spark.sql.adaptor.enabled=true情况下生成的并行Job更多，下面我们分析一下两种情况的执行计划。 以上就是对SparkSQL并行执行多个Job的所有探索，与一个Job转成DAG从而划分层多个Stage不是同层次的原理，希望能帮助到大家！
1.1K10编辑于 2022-05-19 - 来自专栏Hadoop数据仓库
利用job并行执行Oracle存储过程
SELECT TRUNC (DBMS_RANDOM.VALUE (p_min, p_max)) FROM DUAL; COMMIT; END p_parallel; / -- 建立job DECLARE x NUMBER; BEGIN sys.DBMS_JOB.submit ( job => x, what interval => 'trunc(sysdate+1)', no_parse => FALSE); SYS.DBMS_OUTPUT.put_line ('Job Number is: ' || TO_CHAR (x)); COMMIT; END; / -- 测试 TRUNCATE TABLE t; EXEC dbms_job.run
2.1K10发布于 2019-05-25 - 来自专栏Spark学习技巧
SparkSQL并行执行多个Job的探索
看看Spark的调度框架是否支持并行提交多个job(引用了些其他博主的内容) 讲解SparkSQL的ThriftServer入口，为后面SQL并行提交Job做铺垫 讲解在非自适应与自适应情况下SQL的并行提交 Job的机制 1 并行提交多个job 1.1 是否支持并行提交多个任务 df.write.partitionBy("type", "interval").mode("append").parquet(" 上述思路可以总结为：通过一个SparkContex并行提交多个Job，由Spark自己来调度资源，实现并行执行。针对这个思路，首先要搞清楚Spark是否支持这么玩，如果支持的话又是怎么支持的。 Job数： 上图中看到明显开启spark.sql.adaptor.enabled=true情况下生成的并行Job更多，下面我们分析一下两种情况的执行计划。 以上就是对SparkSQL并行执行多个Job的所有探索，与一个Job转成DAG从而划分层多个Stage不是同层次的原理，希望能帮助到大家！
2.2K40编辑于 2022-03-14 - 来自专栏开源部署
ORA-23421: job number XXXX is not a job in the job queue
检查一个数据库的alert日志时，查看一些job报错，由于是自己的测试库，考虑把job停止掉。 1 查看了资料说：不是job的owner的用户delete,remove，broken 一个job时，会报错:ORA-23421: job number XXXX is not a job in the job queue 只有job的owner才能够对job进行修改变更。 1029977.6] ORA-23421: job number is not a job in the job queue when dropping an existing job [ID 1214884.1 ] 当job$的索引INDEX I_JOB_JOB 损坏，也会导致此错误，对索引进行重建即可！
1.3K10编辑于 2022-08-17 - 来自专栏容器技术
【赵渝强老师】Job控制器多工作队列的并行方式
Job控制器的运行方式分为：单工作队列的串行方式和多工作队列的并行方式。 视频讲解如下： 下面通过一个具体示例来演示如何使用Job控制器的多工作队列的并行方式。 在创建多工作队列的Job并行方式时，需要指定两个重要的参数。 它们分别是：.spec.parallelism：作业并行并行执行的数量，即：队列的数量.spec.completions：作业需要完成数量，即：作业总数量 下面的例子中，需要完成的作业总数量是5个，并且创建了 3个队列，即：作业的并行度是3。 kubectl get job,pod# 提示：由于作业总数量是5个，但只要3个队列并行执行。# 因此这里就只看到了Job控制器启动了3个Pod。
25610编辑于 2024-09-29 - 来自专栏鸿的学习笔记
聊聊并行并行编程
并行编程主要聚焦于性能，生产率和通用性上。 所谓性能，更像是可扩展性以及效率。不再聚焦于单个CPU的性能，而是在于平均下来CPU的性能。 并行和并发有着小小的区别：并行意味着问题的每个分区有着完全独立的处理，而不会与其他分区进行通信。并发可能是指所有的一切事务， 这可能需要紧密的，以锁的形式或其他的互相通信的方式形成的相互依赖。 因为并行编程的相对较难，导致工程师的生产率不会太高，会聚焦于更精密的细节，花费大量的时间。 并行任务变得复杂不仅仅在于之上的原因，更因为： 1.对代码，对任务的分割，这会导致错误处理以及事件处理更为复杂。如果并行程序之间会牵扯到交互，通信的时间成本，共享资源的分配和更新更为复杂。 2.并行访问控制，单线程的应用程序可以对本实例中的所有资源具有访问权，例如内存中的数据结构，文件之类的。
1.4K10发布于 2018-08-06 - 来自专栏yaphetsfang
数据并行和任务并行
OpenCL并行加减乘除示例——数据并行与任务并行 版权声明：本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载。 https://blog.csdn.net/zhouxuanyuye/article/details/79949409 OpenCL并行加减乘除示例——数据并行与任务并行 关键词：OpenCL; data parallel; task parallel 数据并行化计算与任务并行化分解可以加快程序的运行速度。 这种办法对不同的数据使用相同的核函数，称为数据并行。 ? 图3. (task parallel) 另外还有一种就是任务并行化，可以使所有功能函数内部的语句并行执行，即任务并行化，如本文中的功能函数可以分解为“加减乘除”这四个任务，可以产生“加减乘除”四个核函数，让四个函数同时执行
2.3K30发布于 2020-07-30 - 来自专栏开源部署
Job 与 Cronjob
一、Job Job 负责批处理任务，即仅执行一次的任务，它保证批处理任务的一个或多个 Pod 成功结束。 4、spec.completions 标志 Job 结束需要成功运行的 Pod 个数，默认为 1 5、spec.parallelism 标志并行运行的 Pod 的个数，默认为 1 6、spec.activeDeadlineSeconds ： Job 模板，必需字段，指定需要运行的任务，格式同 Job spec.startingDeadlineSeconds： 启动 Job 的期限（秒级别），该字段是可选的。 它指定了如何处理被 Cron Job 创建的 Job 的并发执行。 注意，当前策略只能应用于同一个 Cron Job 创建的 Job。
89230编辑于 2022-09-15 - 来自专栏朱永胜的私房菜
XXL-JOB
分布式任务调度平台XXL-JOB 初始化数据库 执行官方提供的SQL即可 /xxl-job/doc/db/tables_xxl_job.sql 源码编译 xuxueli/xxl-job 下载好源码后 ，需要对部分配置进行修改 xxl-job-admin：调度中心 xxl-job-core：公共依赖 xxl-job-executor-samples：执行器Sample示例（选择合适的版本执行器，可直接使用 xxl.job.admin.addresses=http://127.0.0.1:18301/xxl-job-admin ### xxl-job, access token xxl.job.accessToken = ### xxl-job executor appname xxl.job.executor.appname=pension-job ### xxl-job executor registry-address = ### xxl-job executor server-info xxl.job.executor.ip= xxl.job.executor.port=9999 ### xxl-job executor
58920编辑于 2023-08-17 - 来自专栏菩提树下的杨过
oracle: job使用
下面是使用过程： 这里我们模拟一个场景：定时调用存储过程P_TEST_JOB 向表TEST_JOB_LOG中插入数据 表结构： 1 create table TEST_JOB_LOG 2 ( 3 rec_id test_job_log(rec_id, occr_time) values(seq_test_job_log.nextval,sysdate); 4 commit; 5 end P_TEST_JOB (job_id, 'P_TEST_JOB;', sysdate, 'sysdate+1/1440'); --马上运行，然后每分钟运行一次 5 sys.dbms_output.put_line(job_id ); --输出job Id 6 end; 每个job创建后，都会对应一个唯一的数字，在pl/sql的output面板里，可以看到dbms_output.put_line输出的job id值。 job的小例子： a、带参数的存储过程调用 1 declare 2 job_id number; 3 begin 4 sys.dbms_job.submit(job_id, 'P_JOB_XXX
1.1K50发布于 2018-01-19 - 来自专栏小手冰凉
Job 资源对象
//举个栗子 kind: Job apiVersion: batch/v1 metadata: name: test-job spec: template: metadata: : ["echo","hello k8s job!"] logs test-job-hsl9z hello k8s job! 提高Job的执行效率 我们可以在Job.spec字段下加上parallelism选项。表示同时运行多少个 Pod执行任务。 我们可以在Job.spec字段下加上completions选项。 将上述Job任务进行更改。提示，更改Job任务的时候，需要先将原来的Job资源对象删除。
81910发布于 2020-09-10 - 来自专栏迁移内容
日常问题——hadoop 任务运行到running job就卡住了 INFO mapreduce.Job: Running job: job_1595222530661_0003
执行mapreduce没报错，可是任务运行到running job就卡住在 INFO mapreduce.Job: Running job: job_1595222530661_0003 解决方法 mapred-site.xml mapreduce.framework.name</name> <value>yarn</value> </property> 改成 <property> <name>mapreduce.job.tracker
1.5K40编辑于 2022-12-01 - 来自专栏计算机技术-参与活动
算力共享：数据并行，模型并行，流水线并行，混合并行策略
# 算力共享：混合并行策略混合并行策略是在深度学习模型训练过程中，综合运用多种并行技术来加速训练过程的方法。以下是常见的并行技术以及混合并行策略的举例： 一、常见并行技术1. **DeepSpeed和Alpa框架的混合并行** - **策略**：在单机多卡场景下，优先采用张量并行（一种模型并行方式），将模型的计算密集型部分（如大规模矩阵运算）在多个GPU上并行执行，充分利用单机的计算资源 **Megatron - LM的混合并行** - **策略**：结合了**数据并行和模型并行**。 通过数据并行来利用多个GPU处理不同的数据子集，同时采用模型并行（如张量并行和流水线并行）来处理模型过大无法在单个GPU上运行的问题。 - 在模型并行方面，对于Transformer架构中的矩阵乘法等操作，采用张量并行进行切分计算。
1.3K10编辑于 2025-01-01 - 来自专栏苏三说技术
xxl-job 和 elastic-job，哪个更好？
前言 今天我们来探讨一个让许多技术团队纠结的问题：在分布式任务调度领域，XXL-JOB和Elastic-Job，到底哪个更好？ 02 核心架构深度剖析 XXL-JOB：简洁优雅的中心化设计 XXL-JOB的架构非常清晰，主要由三部分组成： 1. XXL-JOB：灵活的手动分片 XXL-JOB采用手动分片策略，调度中心将分片参数传递给执行器，执行器根据这些参数处理对应的数据。 报表统计：调度次数、成功率等统计信息 Elastic-Job：基于事件追踪的监控 Elastic-Job没有官方的Web管理界面，但提供了完善的事件追踪和监控API： // Elastic-Job的事件追踪配置 如果你需要一个开箱即用、管理方便的调度系统，选XXL-JOB；如果你要处理海量数据、需要弹性伸缩，选Elastic-Job。
20110编辑于 2026-01-30 - 来自专栏Java实战博客
XXL-Job
于是就诞生了XXL-Job分布式、轻量级、易拓展、具有可视化Dashboard的定时任务。 官网：https://www.xuxueli.com/xxl-job/ Github地址：https://github.com/xuxueli/xxl-job/ Gitee地址：https://gitee.com /xuxueli0323/xxl-job/ 似乎不更新了 去Github下载发布包，解压 模块分为： xxl-job-admin：调度中心 xxl-job-core：公共依赖 xxl-job-executor ：执行器Sample示例（选择合适的版本执行器，可直接使用，也可以参考其并将现有项目改造成执行器） xxl-job-executor-sample-spring：Spring版本，通过Spring 容器管理执行器，比较通用，推荐这种方式； xxl-job-executor-sample-springboot：Springboot版本，通过Springboot管理执行器； xxl-job-executor-sample-jfinal
97720编辑于 2022-09-26 - 来自专栏golang云原生new
replicaSet，DaemonSet and Job
再来介绍一下 k8s 中的 Job 资源 Job 资源是运行我们运行一种 pod，一旦程序运行 ok，pod 就会推出，job 就结束了，他不会重启 pod 当然，job 管理的 pod ，如果在运行过程中 ，发生了异常，我们是可以配置 Job 重启 pod 的 如下画了一个 ReplicaSet 和 Job 管理 pod 的简图： 上图中我们可以看到，被 ReplicaSet 和 Job 资源管理的 pod ，当节点发生异常或者 pod 自身发生异常的时候，这些 pod 是会被重启的，不需要人为的去操作 但是没有被上述资源管理的 pod，一旦发生异常，就没有人负责重启了 Job 案例 创建一个 Job 的资源 也结束了 上述说到的 Job 资源，也可以设置多个 pod 实例，可以设置多个 pod 实例并行运行，也可以设置串行运行，就看我们的业务需求是什么样的了 串行的话，我们可以这样来写 yaml： 在定义 并行的话我们可以这样来写 yaml： 设置并行的话，我们只需要在上面的 yaml 上加入 parallelism 配置即可，表示并行运行多少个 pod apiVersion: batch/v1 kind
50510编辑于 2023-09-01 - 来自专栏Java开发
XXL-JOB
Github 地址： https://github.com/xuxueli/xxl-job/ 。 官⽅介绍： https://www.xuxueli.com/xxl-job/ 。 关于XXL-JOB的特性可以参考下图（图片来自JavaGuid） XXL-JOB的架构图如下： 从上图可以看出， XXL-JOB 由 调度中⼼ 和 执⾏器 两⼤部分组成。 不要被 XXL-JOB 的架构图给吓着了，实际上，我们要⽤ XXL-JOB 的话，只需要重写 IJobHandler ⾃定义任务执⾏逻辑就可以了，⾮常易⽤！ }/xxl-job logretentiondays: 30 admin: addresses: http://127.0.0.1:8080/xxl-job-admin accessToken: default_token ### xxl-job executor log-retention-days xxl.job.executor.logretentiondays
86010编辑于 2024-11-15
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