Kettle在运行转换的时候，根据用户的设置，可以将数据以不同的方式发送到多个数据流中。 注意：有两种基本发送方式，即分发和复制，分发类似于发扑克牌，以轮流的方式将每行数据只发给一个数据流。...是ETL解决方法中最主要的部分，它处理抽取，转换，加载各阶段各种对数据行的操作。转换包括一个或者多个步骤（step）,如读取文件，过滤输出行，数据清洗或者将数据加载到数据库。...步骤将数据写到与之相连的一个或者多个输出跳（outgoing hops），再传送到跳的另一端的步骤。对另一端步骤来说这个跳就是一个输入跳（incoming hops），步骤通过输入跳接受数据。...轮流发送是将数据行依次发给每一个输出跳（这种方式也称为round robin），复制发送是将全部数据行发送给所有输出跳。...而是等一个作业项执行完了，再传递给下一个作业项。默认情况下，所有的作业项都是以串行方式执行的，只是在特殊情况下，以并行方式执行。 10、kettle启动脚本介绍（window版本）。
每个步骤要么是一个将要执行的 shell 脚本，要么是一个将要运行的动作。 步骤按顺序执行，并且相互依赖。 由于每个步骤都在同一运行器上执行，因此您可以将数据从一个步骤共享到另一个步骤。...例如，可以有一个生成应用程序的步骤，后跟一个测试已生成应用程序的步骤。 您可以配置作业与其他作业的依赖关系；默认情况下，作业没有依赖关系，并且彼此并行运行。...生成作业将并行运行，当它们全部成功完成后，打包作业将运行。 Steps(步骤) 步骤，某个任务下的多个步骤。步骤可以是操作，也可以是 shell 命令。...作业中的每个步骤都在同一个运行程序上执行，从而允许该作业中的操作彼此共享数据。 Actions(操作) 操作是用于 GitHub Actions 平台的自定义应用程序，它执行复杂但经常重复的任务。...job object 有关当前运行的作业的信息。 有关更多信息，请参阅 job 上下文。 jobs object 仅适用于可重用工作流，包含可重用工作流中的作业输出。
一、部署模式 Flink 支持使用多种部署模式来满足不同规模应用的需求，常见的有单机模式，Standalone Cluster 模式，同时 Flink 也支持部署在其他第三方平台上，如 YARN，Mesos...以下主要介绍其单机模式和 Standalone Cluster 模式的部署。 二、单机模式 单机模式是一种开箱即用的模式，可以在单台服务器上运行，适用于日常的开发和调试。...具体操作步骤如下： 2.1 安装部署 1. 前置条件 Flink 的运行依赖 JAVA 环境，故需要预先安装好 JDK，具体步骤可以参考：Linux 环境下 JDK 安装 2....2.2 作业提交 启动后可以运行安装包中自带的词频统计案例，具体步骤如下： 1. 开启端口 nc -lk 9999 2....查看控制台输出 可以通过 WEB UI 的控制台查看作业统运行情况： 也可以通过 WEB 控制台查看到统计结果： 2.3 停止作业 可以直接在 WEB 界面上点击对应作业的 Cancel Job
对于其它ERP和财务系统的数据抽取还需要其它解决方法。 （2）平台独立 一个ETL工具应该能在任何平台上甚至是不同平台的组合上运行。...转换包括一个或多个步骤（step），如读取文件、过滤输出行、数据清洗或将数据装载到数据库等等。...在本专题的（四）建立ETL示例模型 中将看到如何使用“生成记录”步骤生成日期维度数据。 步骤将数据写到与之相连的一个或多个输出跳（outgoing hops），再传送到跳的另一端的步骤。...轮流发送是将数据行依次发给每个输出跳，复制发送是将全部数据行发送给所有输出跳。...注意*前面要加一个“.”，否则报错。这一步骤会将包括文件名在内的文件的13个属性作为输出字段传递给后面的步骤。 3.
在MapReduce中，Shuffle过程是指将Map函数的输出结果按照key进行分组和排序，然后将相同key的数据对传递给Reduce函数进行处理的过程。...下面我将通过一个具体的案例来解释Shuffle过程的具体步骤，并说明为什么它在性能上很关键。 假设我们有一个大型的电商网站，我们需要统计每个商品的销售数量。我们使用MapReduce来处理这个任务。...可能的运行结果如下： [('1', 30), ('2', 5), ('3', 15)] 在这个运行结果中，每个元组表示一个商品ID和它的总销售数量。...现在让我们详细解释Shuffle过程的具体步骤： 将Map函数的输出结果按照key进行分组：首先，将Map函数的输出结果按照key进行分组，即将相同key的数据对放在一起。...将分组和排序后的数据传递给Reduce函数：将分组和排序后的数据传递给Reduce函数进行进一步的计算和汇总。
这两个层次的最主要的在于数据的传递和运行方式 1.Transformation：定义对数据操作的容器，数据操作就是数据从输入到输出的一个过程，可以理解为比Job粒度更小一级的容器，我们将任务分解成Job...（定义对数据操作的容器，数据操作就是数据从输入到输出的一个过程，可以理解为比作业粒度更小一级的容器，我们将任务分解成作业，然后需要将作业分解成一个或多个转换，每个转换只完成一部分工作。...一个步骤有如下几个关键的步骤特性： 步骤需要有一个同一的名字，这个名字在转换范围内唯一 每个步骤都会读，写数据行（唯一的例外就是“生成记录”步骤，该步骤只写数据） 步骤将数据写到一个或者多个相关联的输出跳...的布尔值 Binary：二进制字段可以包含图片，声音，视频及其他类型的二进制数据 数据行–元数据： 每个步骤对在输出数据行时都有对字段的描述，这种描述就是数据行的元数据。...这个结果对象里面包含了数据行，他们不是以数据流的方式来传递到，二十等待一个作业执行完毕后再传递给下一个作业。 作业跳 作业的跳是作业项之间的连接线。他定义了作业的执行路径。
转换包括一个或多个步骤（step），如读取文件、过滤输出行、数据清洗或将数据装载到数据库等等。...一个步骤有几个关键特性： 步骤需要有一个名字，这个名字在转换范围内唯一。 每个步骤都会读写数据行。 步骤将数据写到与之相连的一个或多个输出跳，再传送到跳的另一端的步骤。...轮流发送是将数据行依次发给每个输出跳，复制发送是将全部数据行发送给所有输出跳。...终点是“文本文件输出”步骤，因为这个步骤将数据写到文件，而且后面不再有其它节点。 一方面，可以想象数据沿着转换里的步骤移动，形成一条行头到尾的数据通路。...这个结果对象里包含了数据行，它们不是以流的方式来传递的，而是等一个作业项执行完了，再传递给下一个作业项。
YARN框架下的Mapreduce工作流程如下图所示： 从图中可以看出YARN运行MapReduce的过程有11个步骤，我们分别来看看： （1） 客户端向集群提交作业，启动一个job。...（2） Job从资源管理器ResourceManager获取新的作业应用程序ID。 （3） 客户端检查作业的输出情况，计算输入分片，并将作业jar包、配置、分片信息等作业资源复制到HDFS。...（4）Job通过调用资源管理器ResourceManager的 submitApplication() 方法提交作业。 （5） ResourceManager接收到作业后，将作业请求传递给调度器。...（8）ApplicationMaster为本次作业的Map和Reduce以轮询的方式向ResourceManager申请container。master为作业向资源管理器请求一个容器来运行任务。...（10）container从HDFS中获取作业的jar包、配置和分布式缓存文件等，将任务需要的资源本地化。 （11）container启动Map或Reduce任务。
bash(10179) 容易理解 Bash 就是Shell进程，Shell 父进程是 sshd；ps 与 cat 通过管道符号一起运行，属于一个进程组，其父进程都是 Bash；一个进程组也被称为「作业...会话可以有一个进程组称为会话的「前台作业」，其它进程组为「后台作业」 一个会话可以有一个控制终端，当控制终端有输入和输出时都会传递给前台进程组，比如Ctrl + Z。...会话的意义在于能将多个作业通过一个终端控制，一个前台操作，其它后台运行。...其实这一步骤不是必须的，不过加上这一步骤会显得更加严谨。 4、设置当前目录为根目录 如果守护进程的当前工作目录是/usr/home目录，那么管理员在卸载/usr分区时会报错的。...守护进程的出错处理 由于守护进程脱离了终端，不能将错误信息输出到控制终端，即使 gdb 也无法正常调试。常用的方法是使用 syslog 服务，将错误信息输入到/var/log/messages中。
每个作业步骤都在单独的安全上下文中运行，尽管每个作业也都有一个拥有者来决定谁可以修改作业。本文将重点介绍组成SQL Server代理作业的作业步骤和子系统。...安全代理帐户使作业步骤能够与不同用户的安全上下文一起运行，并且通常用于不属于sysadmin角色成员的作业。 您选择的作业子系统将更改对话框其余部分的内容。...由于这是Transact-SQL作业步骤类型，因此可以将Transact-SQL命令的任何输出记录到输出文件（就像sqlcmd中的-o选项一样）。...您也可以将结果记录到一个表（MSDB中的sysjobstepslogs表）。 单击确定，然后单击新建以向作业添加第二步。 假定步骤1没有产生错误，则下一步作业将备份主数据库。...当您点击运行作业时，请注意，因为您现在被问到多个步骤，您想要从哪个步骤开始作业。 从第一步开始执行作业（如图6所示），并在第一步成功运行时观察作业流程，然后转到作业的第二步和最后一步。 ?
如作业控制容器（定时器/作 业流）的管理，作业关系、属性编辑，变量管理，作业组织模块管理等。 运行监控（Monitor）：作业运行监控维护平台。对设计好的调度元信息进行 运行监控以及人工操作干预。...如上图所示：输入正确的用户名、密码点击 “登录” 按钮，登录成功后，taskctl-web-application 将根据登录用户进行一系列的初始化操作，加载基本的运行信息。...设计案例描述 （一）作业程序清单 （二）依赖关系 （三）驱动方式 文件到达驱动。...单击编译按钮，进行服务远程编译并结果输出，如下图所示: 调试 当控制容器编译成功后，可以选中作业节点进行运行调试。...请注意：如果在线平台被非法关闭（如浏览器崩溃），当前签出的资源将丢失编辑权限，系统将在 30 分钟后自动签入，届时才能再次签出。
一个步骤有如下几个关键特性： 1.步骤需要有一个名字，这个名字在同一个转换范围内唯一 2.每个步骤都会读、写数据行(唯一例外是 “生成记录”步骤，该步骤只写数据 3.步骤将数据写到与之相连的一个或多个输出跳...对于 kettle 的转换，不能定义一个执行顺序，因为所有步骤都以并发方式执行：当转换启动后,所有步骤都同时启动，从它们的输入跳中读取数据，并把处理过的数据写到输出跳，直到输入跳里不再有数据,就中止步骤的运行...XML用来传输和存储数据，就是以一个统一的格式，组织有关系的数据，为不同平台下的应用程序服务。...输出控件 输出是转换里面的第二个分类，输出控件也是转换中的第二大控件，用来存储数据。...： 5.2 作业案例 案例二：使用作业执行上述转换，并且额外在表stu2中添加一条数据，整个作业运行成功的话发邮件提醒 (1)新建一个作业 (2) 按图示拉取组件 (3) 双击
3、第二个阶段的ReduceTask并发实例互不相干，但是他们的数据依赖于上一个阶段的所有MapTask并发实例的输出。...MapTask解析每条数据记录，传递给用户编写的map函数并执行，最后将输出结果写入HDFS；ReduceTask从MapTask的执行结果中，对数据进行排序，将数据按分组传递给用户编写的reduce函数执行...（3）被分配了Map作业的Worker，开始读取对应分片的输入数据，Map作业数量是由输入文件划分数M决定的，和分片一一对应；Map作业将输入数据转化为键值对表示形式，传递给map函数，map函数产生的中间键值对被缓存在内存中...（6）Reduce Worker遍历排序后的中间键值对，对于每个唯一的键，都将键与关联的值传递给reduce函数，reduce函数产生的输出会写回到数据分区的输出文件中。...Yarn是一个资源调度平台，负责为运算程序提供服务器运算资源，相当于一个分布式的操作系统平台，而MapReduce等运算程序则相当于运行于操作系统之上的应用程序。
目录 一、数据分发方式与多线程 1. 数据行分发 2. 记录行合并 3. 记录行再分发 4. 数据流水线 5. 多线程的问题 6. 作业中的并行执行 二、Carte子服务器 1....也就是第一表输出步骤获取第一条记录，第一表输出步骤获取第二条记录，如此循环，直到没有记录分发为止。 复制方式是将全部数据行发送给所有输出跳，例如同时往数据库表和文件里写入数据。...转换执行后，t2、t3表的数据如下。输出为四线程，因此输入的第一个线程将前四行发送到输出1，然后将接着的四行发送到输出2，然后再将接着的四行（此时只剩两行）发送到输出1。...该步骤的默认配置是丢弃最后一行以外的所有数据，然后把最后一行数据传递给下一个步骤。这条数据将触发后面的步骤执行某个操作，这样就能确保在后面步骤处理之前，所有数据行已经在前面步骤处理完。 6....多份拷贝的步骤也可以在集群方式下运行。在这种情况下，远程输入和输出步骤将分发给不同的步骤拷贝。因为拷贝在远程机器上运行，所以太多的步骤拷贝没有意义。
从此，该框架被广泛用于许多软件平台，现在是Hadoop生态系统中不可缺少的一部分。 MapReduce被用于解决大规模计算问题，它经过特殊设计可以运行在普通的硬件设备上。...一般情况下，reducer将输入的key/value转化成输出键值对（k3，v3）。...下面将介绍MapReduce执行时两个可选的组件（图3-2中并没有展现） ★ Combiner：这是一个可以优化MapReduce job执行的可选执行步骤。...第二部分包含了关于给定作业的mapper和reducer的汇总信息。它告诉这个作业有多少个mapper和reducer。根据他们的状态进行分割-挂起，运行，完成和死亡。...第二部分包含了关于给定作业的mapper和reducer的汇总信息。它告诉这个作业有多少个mapper和reducer。根据他们的状态进行分割-挂起，运行，完成和死亡。
，我们将讨论运行作业阶段，以及它如何使团队能够使用Kubernetes和容器的功能扩展Spinnaker。...它们通常由一些事件触发；例如，批处理作业可以在CRON调度上运行，或者由输入数据集中的新数据触发。 它们对一些输入进行操作，并将其转换为一组不同的输出。 它们是参数化的，这使得它们可以用于许多用例。...这些作业将源代码转换为可部署的工件，如二进制文件、JAR或Docker镜像。它们是由源代码存储库中的更改触发的。...使用Kubernetes作业，我们将执行两个步骤 从Github中取出应用程序的源代码 构建并将Docker镜像推送到Dockerhub 下面是我们将用来完成此任务的作业规范。...首先，我们有一个alpine/git容器，它对源repo运行git克隆，并将其内容写入共享的emptyDir卷。我们这样做是为了我们工作的下一个步骤，Kaniko构建步骤，可以访问源代码。
同时，根据这些特征，我们可以推导出，采用分治法解决问题的核心步骤是： 分解原问题。将原问题分解为若干个规模较小，相互独立，且与原问题形式相同的子问题。 求解子问题。...step3：被分配了 Map 作业的 Worker，开始读取子任务的输入数据，并从输入数据中抽取出 键值对，每一个键值对都作为参数传递给 map() 函数。...在前面的文章中我也提到过，电商往往会在每个省份、多个城市分布式地部署多个服务器，用于管理某一地区的平台数据。...我们来看看具体的统计步骤吧。 任务拆分（Splitting 阶段）。根据地理位置，分别统计苏州、无锡、常州第二季度手机订单 Top3 品牌，从而将大规模任务划分为 3 个子任务。...由上述流程可以看出，Map/Reduce 作业和 map()/reduce() 函数是有区别的： Map 阶段由一定数量的 Map 作业组成，这些 Map 作业是并发任务，可以同时运行，且操作重复。
输出 作业列表栏中新增刚添加的作业，并且给学生消息提醒 前置条件 用户是教师并且处于发布作业 后置条件 用户发布作业成功 活动步骤 用户点击“发表作业”按钮 用户输入作业信息...输出 系统提示作业删除成功 前置条件 用户是教师并且处于个用户列表页面 后置条件 用户删除作业成功 活动步骤 用户点击“删除作业”按钮 评论成功，返回原界面 异常处理...系统响应 将批阅信息写入数据库 输出 系统提示作业批阅成功 前置条件 用户是教师并且处于批阅页面 后置条件 批阅作业成功 活动步骤 教师选择需要批阅的作业并点击批阅选项...输出 系统提示作业提交成功 前置条件 用户是学生并处于完成作业页面 后置条件 作业提交成功 活动步骤 用户点击“完成作业”按钮 用户输入作业内容或上传附件 用户完成输入...对于浏览，我一开始打算用Jquery传Jason放到Html容器里，后来还是采用老师上课用的jsp方法，那我直接用JSP输出成一个表格就很方便，这里通过DAO，在JSP页面获得一个List，通过JSP的
sap后台作业管理: 后台作业，主要用于运行需要处理大量数据，对交互没有要求的程序。个人认为，简单的创建，配置和监控后台作业没有什么难度。...这极有可能是一种严重的重复运行的性能问题。再比方说，用户获得授权随意创建后台作业，结果导致后台作业失控，在业务繁忙的时候，因为大量的后台作业导致整个系统的停顿，会造成实实在在的经济损失。...sap得后台作业的启动方式可以是定时地，也是可以是事件触发的。后台作业里面包含一个或者多个步骤，每一个步骤则包含调用的程序，外部shell命令以及外部程序，也包含了调用者以及变量，还可以定义打印参数。...U和S分别针对unix平台和windows平台的远程打印，远程打印的意思是sap print process和os spooler不在同一服务器。...请注意打印配置，实际上不同类型的打印机，比如L和C得，代表着不同的接口。L类型打印机，sap传递给os得是lp/lpr命令，C类型的，则是调用windows平台的saplpd。
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