在产品中，控制信息主要通过具有一定规则的文本实现，且该文本信息直接面向用户设计开发。因此，掌握该文本信息的组织规则是设计 TASKCTL控制器的根本前提。
In the consumption process, the system compares planned independent requirement quantities and dates with actual customer requirements. The consumption process is defined for every planning strategy in Customizing for Demand Management by combining a requirements
这是CDH/HDP/Apache Hadoop迁移到CDP系列的第一篇博客，如对迁移感兴趣，请关注该系列博客。
本文整理自移动软件开发工程师谢磊在 Flink Forward Asia 2021 平台建设专场的演讲。本篇内容主要分为四个部分：
CQRS由Greg Young提出，目前在DDD领域中被广泛使用。在我看来，它甚至可以被称为是一种架构风格，可以取得与MapReduce，REST同等的地位，对软件系统的整体架构产生重要影响。 CQRS即Command Query Responsibility Seperation（命令查询职责分离），其设计思想来源于Mayer提出的CQS（Command Query Seperation）。这种命令与查询的分离方式，可以更好地控制请求者的操作。查询操作不会造成数据的修改，因而它属于一种幂等操作，可以反复地
Quartz是一个完全由Java编写的开源任务调度的框架，通过触发器设置作业定时运行规则，控制作业的运行时间。其中quartz集群通过故障切换和负载平衡的功能，能给调度器带来高可用性和伸缩性。主要用来执行定时任务，如：定时发送信息、定时生成报表等
在日常业务中或多或少都会碰到这样的需求，需要在指定时间执行某个任务，或者周期性的执行某个任务。类似这种任务，一般可以归结为定时任务。正所谓：哪里有需求，哪里就有创造。为了满足定时任务这样的需求，各种任务调度框架应运而生。Timer、ScheduledThreadPoolExecutor（什么？你没看错，这个也可以做定时任务）、Quartz等等。但随着分布式、微服务的发展，以上的作业调度框架就有点不够看了。主要有以下几个问题：
cobra 是 golang 中非常流行的命令行库， 熟练掌握事半功倍。英语重要性就不多说了，搞技术必须强制习惯。
Elastic Job 提供了简单易用的运维平台，方便用户监控、动态修改作业参数、作业操作及查询作业。
数据复制在企业信息化建设中是非常重要的一环，不管是建设数据仓库，还是搭建灾备系统，都需要确定数据复制策略。
一、背景 1.1.什么是批量处理 1.2.批量处理拥有广泛的使用场景 1.3.批量处理需要良好的架构设计 二、批量处理中的关键设计 2.1从SpringBatch看批量任务设计模式 2.2任务调度设计 三、总结 一、背景 1.1.什么是批量处理 维基百科给批量处理的定义是指在没有人工干预的情况下，由一个计算机程序基于一份批量的输入执行一系列的任务的一种处理模式。这句话可能有点拗口，简单来说，批量处理是一种处理模式，这种模式在进行数据处理时，输入数据一般包含多条，处理过程中一般没有人工交互。而另一种主流的
不用怀疑，很多朋友都中招了，纷纷咨询如何才能给自己带上圣诞帽，真到要低下自己高贵的头颅，
Elastic-Job 是当当网开源的一个基于Quartz和ZooKeeper的分布式调度解决方案，由两个相互独立的子项目 Elastic-Job-Lite 和 Elastic-Job-Cloud 组成，一般我们只要使用 Elastic-Job-Lite 就好。
调研发现，很多人对BI的理解侧重于数据的分析和展示，BI更多地被等同于数据分析与数据可视化。因此在大多数企业中，BI更多地是指分析和前端展示工具，而不是一个完整的体系。
首先，我们应该明确进行需求分析的目的。我认为，进行业务需求分析的直接目的就是为了进行信息系统的开发，所谓的需求，就是信息系统建设的需求。如果一个业务不需要信息系统就能有效开展，就不需要进行需求分析，直接开展业务就行。进行需求分析，是为开发信息系统服务。是为了让系统开发者明白，需要开发一个怎样的信息系统。如，需要什么样的功能，有什么样的输入输出，有什么样的交互界面，业务处理的规则是什么等等。当然，在需求分析过程中，有可能使得业务人员更加清晰其原来对业务的考虑，进而对其业务进行重新定义。但归根结底，进行业务需求分析还是为了开发出一个信息系统，支持业务的开展。
git工具文档说明：https://docs.gitlab.com/ee/ci/yaml/gitlab_ci_yaml.html
在软件开发中经常会遇到使用任务调度的情况，比如需要定时，或者某个时刻执行某项任务。Quartz 是一个在java开中优秀的可选框架。
我将建议您通过对持续集成（CI）进行小的定义来开始此答案。这是一种开发实践，要求开发人员每天多次将代码集成到共享存储库中。然后，每个签入均由自动构建进行验证，从而使团队能够及早发现问题。 我建议您说明您在上一份工作中是如何实施的。您可以参考以下给出的示例：
ChatGPT的出现带动了Copilot等AI办公工具迅速出圈，Copilot基于大语言模型（LLM），相当于智能化的office办公助手。
MapReduce框架的优势是可以在集群中并行运行mapper和reducer任务，那如何确定mapper和reducer的数量呢，或者说Hadoop如何以编程的方式控制作业启动的mapper和reducer数量呢？在《Hadoop-2.4.1学习之Mapper和Reducer》中曾经提及建议reducer的数量为(0.95~1.75 ) * 节点数量 * 每个节点上最大的容器数，并可使用方法Job.setNumReduceTasks(int)，mapper的数量由输入文件的大小确定，且没有相应的setNumMapTasks方法，但可以通过Configuration.set(JobContext.NUM_MAPS, int)设置，其中JobContext.NUM_MAPS的值为mapreduce.job.maps，而在Hadoop的官方网站上对该参数的描述为与MapReduce框架和作业配置巧妙地交互，并且设置起来更加复杂。从这样一句含糊不清的话无法得知究竟如何确定mapper的数量，显然只能求助于源代码了。
年中时候，老板想看下上半年的销售报表数据，希望看到公司销售状况指标和其变动趋势的信息，以期了解产品、地域、行业发展情况，并为下半年的运营发展提供决策依据，衡量成本和广告投放渠道价值。
经常会有A.getb().getc().d()的方法调用，有没有什么方法将调用链变短比呢，联想到操作系统是通过消息触发一系列操作，我们也可以模仿这一操作，用事件的方式调用方法，当然也有弊端会让事件到处跑，不知道有哪些方法被调用了，我在写代码的时候就喜欢事件的方式（不过聚合根还是设计的简单一些，不要嵌套太深，从根源上避免这种太深的设计）
引言 CDA（Certified Data Analyst），是在数字经济大背景和人工智能时代趋势下，面向全行业的专业技能认证，旨在提升数字化人才的数据技能，助力企业数字化转型，推动行业数字化发展。CDA 具体指在互联网、金融、零售、咨询、电信、医疗、旅游等行业专门从事数据的采集、清洗、处理、分析并能制作业务报告、提供决策的新型数据人才。CDA 持证者秉承着先进商业数据分析的新理念，遵循着《CDA 职业道德和行为准则》新规范，发挥着自身数据科学专业能力，推动科技创新进步，助力经济持续发展。 CDA 是一套科学化，专业化，国际化的人才考核标准，共分为 CDA LEVEL Ⅰ ，LEVEL Ⅱ，LEVEL Ⅲ 三个等级，涉及行业包括互联网、金融、咨询、电信、零售、医疗、旅游等，涉及岗位包括大数据、数据分析、市场、产品、运营、咨询、投资、研发等。CDA 认证标准由数据科学领域的专家、学者及众多企业共同制定并每年修订更新，确保了标准的中立性、共识性、前沿性。通过 CDA 认证考试者可获得 CDA 中英文认证证书。 1. 第1章 数据分析概述与职业操守
序号名称软件性质数据同步方式作业调度1Informatica（美国） 入华时间2005年 http://www.informatica.com.cn商业 图形界面 支持增量抽取，增量抽取的处理方式，增量加载的处理方式，提供数据更新的时间点或周期工作流调度，可按时间、事件、参数、指示文件等进行触发，从逻辑设计上，满足企业多任务流程设计。相当专业的ETL工具。IInformatica PowerCenter用于访问和集成几乎任何业务系统、任何格式的数据，它可以按任意速度在企业内交付数据，具有高性能、高可扩展
https://docs.gitlab.com/omnibus/update/gitlab_13_changes.html
Flink是一个分布式系统，需要有效地分配和管理计算资源才能执行流应用程序。它集成了所有常见的集群资源管理器，如Hadoop YARN和Kubernetes，但也可以设置为作为一个独立的集群运行，甚至作为一个库。
Flink和传统的Spark Streaming是两种流处理框架，它们在设计理念、功能特性和处理模型上存在一些区别。
时间回到2011年，Hadoop作为新生事物，在阿里巴巴已经玩得风生水起，上千台规模的"云梯"是当时国内名声显赫的计算平台。 这一年，Hadoop的好兄弟HBase由毕玄大师带入淘宝，开启了它的阿里之旅。从最初的淘宝历史交易记录，到去年的支付宝消费记录存储在线历史存储统一；从蚂蚁安全风控的多年存储演进，到HBase、TT、Galaxy的大数据激情迭代；HBase在阿里经历过年轻的苦涩，释放过青春的活力，也付出过成长的代价。几代人的不懈努力下，五年陈的HBase开始表现出更成熟、更完善、更丰富的一面，成为公司内部被广泛使用的存储产品之一。 经过阿里集团内部的锤炼，集团将这个技术红利输送给广大阿里云客户。现已推出云数据库HBase产品，支持海量的PB级的大数据存储，适用于高吞吐的随机读写的场景。
批处理阶段 单道批处理系统 由监督程序控制作业输入输出 缓解了一定程度人机矛盾，资源利用率有所提升 缺点 内存中仅有一道程序运行 CPU有大量时间等待IO完成
可以通过设置mapred.job.priority属性或JobClient的setJobPriority()方法来设置优先级（在这两种方法中，可以选VERY_HIGH,HIGH,NORMAL,LOW,VERY_LOW中的任何值作为优先级）。在作业调度器选择要运行的下一个作业时，选择的是优先级最高的作业。然而，在FIFO调度算法中，优先级并不支持抢占，所以高优先级的作业任然受阻于此前已经开始的，长时间运行的低优先级的作业。MR1的默认调度器是最初基于队列的FIFO调度器，还有两个多用户调度器，分别为公平调度器和容量调度器。
可以通过设置mapred.job.priority属性或JobClient的setJobPriority()方法来设置优先级（在这两种方法中，可以选VERY_HIGH,HIGH,NORMAL,LOW,VERY_LOW中的任何值作为优先级）。在作业调度器选择要运行的下一个作业时，选择的是优先级最高的作业。然而，在FIFO调度算法中，优先级并不支持抢占，所以高优先级的作业任然受阻于此前已经开始的，长时间运行的低优先级的作业。MR1的默认调度器是最初基于队列的FIFO调度器，还有两个多用户调度器，分别为公平调度器
今天杨小杰带来一个最基础的网站搭建教程，希望大家看了不要吐槽： 首先制作一个网站总得来说分四步：申请一个域名、找一个虚拟主机（或者用自己的服务器）、编写网页源码，网站宣传推广！ 详细的教程马上带给您： 1、申请域名：最好用COM，没有的话就CN和NET吧，域名简短为宜.初学者建议也买一级域名，本人认为域名是可以升值的。打开任一域名注册商的首页，现在域名频道，选择域名类型（com、cn等），填写自己想要的名称，包括拼音字母、英文字母、数字、标点符号等等 搜搜看，是否被抢注，如果没有
需要在配置文件中设置这些参数。如果用户更新它们harbor.cfg并运行install.sh脚本以重新安装Harbor，它们将生效。
系统角度：由程序、数据和作业说明书组成，系统通过作业说明书控制文件形式的程序和数据，使之执行和操作。
本系统中将业务逻辑拆成单个算子服务，按照数据流向编排成一个DAG有向无环图，也就是我们下面讲到的拓扑图，任务算子之间可能相互依赖，依赖数据驱动任务流向，最终按照算子编排流程（拓扑图）依次执行每个Task任务。可参照下图：
WMS是仓库管理系统的缩写，是对批次管理、物料对应、库存盘点、质检管理、虚仓管理和即时库存管理等功能综合运用的管理系统。不同的仓库，不同的货主有不同的需求，应该如何应对这些五花八门的业务场景呢？
作者 | 中国工商银行金融科技研究院云计算实验室 工商银行早在 2018 年便启动了 Serverless 技术的研究，通过将业界主流 Serverless 技术栈与行内“云计算 + 分布式”体系融合，建设了具备极致弹性伸缩能力的全托管 Serverless 平台，并在 AI 模型、批量任务、接口聚合等多个场景落地，有效提升了云上资源利用率和业务迭代效率。我们在这篇文章里分享了工商银行 Serverless 实践至今的经过、效果和经验，希望对大家有所帮助。 1 Serverless 的发展历程和业界现状
TASKCTL调度管理平台系统Admin给具有管理员权限的用户，提供了平台级的调度节点管理，系统工程管理，作业类型管理，用户（组）权限管理，常量管理等功能；另外还提供了短信、邮件等平台消息接口配置维护，强制签入（流程）维护，以及平台调度元信息的导出导入等维护功能。
背景 随着小程序业务的飞速发展，也诞生了很多垂直形态的搜索推荐场景。由于业务场景和内容形态的双向增长，给现有搜索推荐架构带来了较大压力，每一个场景每一类形态都需要完整走一遍数据采集、特征处理、索引构建、召回、粗/精排、异构混排等全流程，在架构上形成了一定的冗余，各个场景、形态之间的策略、规则长期堆积，也增加了架构的负担。因此，我们构建了统一排序服务，将排序能力算子化，与整体搜索推荐的架构进行解耦，在追求业务敏捷迭代的同时，也保证了架构的稳定性、扩展性和服务能力。 传统流程 一般而言，算法工程师在构建开发与
如上图 有一个Action需要调用很多Service 然后 Service之间又相互调用，在开启Action时 其实是想开启一个事务，但是某些内部代码有可能自己去开启了事务。相互之间调用管理起来非常麻烦。经常出现不可估计的问题。如果有一个集中管理的地方就好很多。比如在Action这里启动一个工作单元，后续所有的业务都使用同一个事务 和 DbContext，这才是我们的预期的。
根据国家烟草公司对行业物流提出的精益高效、协调共享、绿色循环的发展方向以及重庆市烟草公司“数智渝烟”的数字化转型发展蓝图，重庆烟草公司物流分公司率先从卷烟物流的源头工商交接业务入手，开展“数智工商交接”转型实践，探索卷烟物流数字化转型的道路，实现高确定性的烟草物流。
泛指一群有关联的个体组成的，根据某种规则运作，能完成单个组件不能单独完成的工作的群体。他的意思是总体，整体，或联盟。
在Unity步入2019.4以后，新版的SpriteAtlas日趋完善，已经完全可以在商业项目中使用了。但是纵观网络平台上，许多关于SpriteAtlas的文章还停留在2018的初版时期，其中许多解释在现在看来都是过时的，甚至近期UWA问答上的一篇Q&A也是错误的结论，传送门。（笔者文章写于2020.9月）如果还按照CSDN或者UWA上的这种错误的教程来使用SpriteAtlas的话，一来有可能造成图集和资源的冗余，二来会导致享受不到新版图集带来的开发便利从而影响了效率。因此进行SpriteAtlas和AssetBundle的正确配合使用调研实在必行。
一旦你将一个非并行作业（Job[1]）容器化，就很容易在 Kubernetes 上启动并运行它，而无需修改二进制文件。在大多数情况下，当运行并行分布式作业时，你必须设置一个单独的系统来在工作资源之间划分工作。例如，你可以设置一个任务队列，将一个工作项分配给每个 Pod[2]，或将多个项分配给每个 Pod，直到队列清空为止[3]。
10月26日，CDA数据分析师董事长赵坚毅访问社科大，并与中国社会科学院大学经济学院签署战略合作框架协议。社科大经济学院执行院长何辉、党委书记钟德寿出席仪式。双方将充分发挥各自优势，共同探索产学研合作新模式，树立校企合作发展新标杆，推动双方新一轮共同发展。
工业4.0”概念的提出，智能制作成为全球制作业的研讨热门，柔性制作、灵敏制作、数字化车间等先进的制作理念层出不穷。为此，我国拟定了以工业化、信息化交融为主线的“中国制作2025”计划”，以完成制作业由工业化、自动化向信息化、智能化的转型晋级。
实时流计算服务（Cloud Stream Service，简称CS），是运行在公有云上的实时流式大数据分析服务，全托管的方式用户无需感知计算集群，只需聚焦于Stream SQL业务，即时执行作业，完全兼容Apache Flink（1.5.3版本）API和Apache Spark（2.2.1版本）API。
Alluxio 是世界上第一个面向基于云的数据分析和人工智能的开源的 数据编排技术 。 它为数据驱动型应用和存储系统构建了桥梁, 将数据从存储层移动到距离数据驱动型应用更近的位置从而能够更容易被访问。 这还使得应用程序能够通过一个公共接口连接到许多存储系统。 Alluxio内存至上的层次化架构使得数据的访问速度能比现有方案快几个数量级。
为培养高素质大数据分析与应用型人才，提升企业服务地方产业转型升级的能力。12月12日上午，商丘学院副校长单伟龙，商学院院长于世良，副院长袁凯，经济系主任孙双利与CDA数据分析师副总经理刘进，CDA北方区院校事业部总监任重开于商丘学院进行签约授牌仪式。
小明是一家大型公司的运维支持经理，凌晨三点他收到了批量中断的报警信息，他不得不拖着疲惫的身体来到电脑前，点开报警信息，又是熟悉的数据库异常，他点了点鼠标，重新启动批量作业处理。经常需要半夜处理的批量中断使他感到非常沮丧，他想这种情况能否有所改变？
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