它可以保证执行事务的结果同时将与串行执行，一个接一个地执行。换句话说，即使事务交错，它们的综合效果也应该看起来似乎根本没有平行执行。...因此，序列化性是一个严格的正确性标准，该标准是数据库中努力执行的并发控制模型，为事务工作负载提供了可预测的环境。 例如，想象一个在线音乐会票务系统，其中多个客户试图同时购买同一音乐会的门票。...• 将写入就像是“后来快照”的一部分一样，确保事务所做的任何更改都与其他并发事务隔离，直到事务完成为止。 在我们的示例中，使用MVCC，每个客户都可以看到5张门票的一致快照。...如果找到任何此类完成的实例，则表明另一个写入端已经修改了目标文件组，导致冲突。在这种情况下，Hudi的OCC逻辑可以通过中止写入端的操作来防止当前事务进行，从而确保仅提交一个写入端的更新。...单一写入与异步表服务 对于需要更高吞吐量的工作负载而不会阻止写入端，Hudi支持异步表服务。在此模型中，单个写入端不断摄入数据，而表服务（例如压缩和聚簇）在同一过程中不同步运行。
执行环境：TuGraph Analytics可以运行在多种异构执行环境，如K8S、Ray以及本地模式。...物理执行计划中的每部分子图都会被转换为一个ExecutionCycle对象，调度器会向Cycle的头结点（Head）发送Event，并接收Cycle尾结点（Tail）的发回的Event，形成一个完整的调度闭环...对于流处理，每一轮Cycle调度会完成一个Window的数据的处理，并会一直不停地执行下去。对于批处理，整个Cycle调度仅执行一轮。对于图处理，每一轮Cycle调度会完成一次图计算迭代。...构建提交：平台通过任务和作业的独立抽象，实现研发态与运维态的分离。任务开发完成后执行发布动作，会自动触发构建流水线（Release Builder），生成发布版本。...执行环境TuGraph Analytics支持多种异构环境执行，以常见的K8S部署环境为例，其物理部署架构如下：图片在TuGraph Analytics作业的全生命周期过程中，涉及的关键数据流程有：研发阶段
在管理 K8S 集群的 Spark 作业上有一定的局限性 关于 K8S 的 Operator for Spark 一个将 Spark 作业提交给 K8S 集群的工具 一个典型的基于 K8S Operator...它也允许用户传递一些可选的参数给 Spark Master。以下是一个典型的提交 Spark 作业到 K8S 集群的命令。 ....Spark 作业的另一个表现形式可以是 ConfigMap，但是在实现 Spark 作业的这种情况下，还是建议用 CRD，原因在于，如果希望将 Spark 作业更好的集成到 K8S 集群里，那么使用 CRD...这种方案，可以使用现成的 K8S 的工具栈，比如 kubectl，这些工具可以更方便的去构建或者更新一个 Spark 作业。...解释式的执行。
ETL 和数据文件导出类型的作业，拉起 AdhocWorker 进程（Adhoc 任务在 AdhocWorker 进程中的线程池中执行），ETL 类型的作业通过子进程的方式完成； Client：客户端...，这个队列的作业就拥有一个更大的因子，也就意味着在队列权重相同时，这个队列中的作业应该被优先调度。...尝试从中选择足够多的作业运行，直到作业都被运行或是达到集群限制条件。...Client，直到收到确认信息，至此整个任务才算执行完毕。...人群服务通过调用数据服务执行。数据服务根据底表分区是否同步到 Alluxio 决定是否需要下推是用 Alluxio 表来完成计算。
作者：丁一背景TuGraph Analytics作业可以通过Console提交部署到K8S集群，但Console是一个独立的Web系统，部署形态上相对较重。...部署完成中，会向K8S集群注册一个名为geaflowjob的自定义资源。...（相对于K8S内置pod、service、deployment等系统资源而言）安装完成后，我们只需要编写一个CR的YAML配置文件提交给K8S，就可以自动拉起作业了。...提交作业K8S Operator成功部署并运行后，就可以编写CR的YAML文件进行作业提交了。...查看作业状态可以访问K8S Dashboard查看pod是否被拉起，执行以下命令可以查看CR的状态是否已经正常运行。
单工作队列(work queue)：串行式Job，N个作业需要串行运行N次，直至满足期望的次数。如下图所示，这次Job也可以理解为并行度为1的作业执行方式，在某个时刻仅存在一个Pod资源对象。...多工作队列：并行式Job，这种方式可以设置工作队列数量，即为一次可以执行多个工作队列，每个队列负责一个运行作业，如下图所示，有五个作业，我们就启动五个工作队列去并行执行，当然五个作业，我们也可以只启动两个工作队列去串行执行...，两个队列每次各执行一个作业，则一个队列需要执行三次，另一个执行两次。...，每次一个Pod执行一个任务，依次执行，执行成功后的Pod即为完成状态：kubectl get pods -l job-name=busybox-job NAME READY...= "Never"：容器不会重启，Pod的状态转为Failed 当Pod执行失败时，Job会不断创建一个新的Pod进行重试，直到失败次数达到.spec.backoffLimit指定的数值
三、近期 Dlink 将于一月中旬发行 0.5.0 版本，相比如此前的 0.5 规划，其完成了 K8S 多种执行模式的支持、OpenAPI 的实现、外部数据源的SQL 操作、FlinkSQLEnv、UDF...K8S 多种执行模式的支持 Dlink 在 0.5 中支持了外部 K8S 集群的 FlinkSQL 提交。...最后通过 FlinkSQL 中的 set 语法（推荐）或者右侧的自定义参数配置 K8S 执行 Application 所需要的参数即可，如下所示： set kubernetes.namespace =...离线方面，Dlink 通过界面配置库表同步的作业配置，作业启动后，Dlink 从配置中获取数据源信息及库表选择信息等其他配置项，自动构建 Flink 批作业并交由 Daemon 依赖调度托管大量任务的有序稳定执行...多版本 Flink-Client Server 在单机版本中，dlink-client 的执行环境所需要的依赖均从项目的 lib 和 plugins 目录下加载，一个 Dlink 实例只能部署一个版本的
对于Kettle转换，不可能定义一个步骤在另一个步骤之后执行，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，直到输入跳不再有数据，...这种回溯算法有两个重要特征： 因为作业可以是嵌套的，除了作业项有运行结果，作业也需要一个运行结果，因为一个作业可以是另一个作业的作业项。一个作业的运行结果，来自于它最后一个执行的作业项。...图5 在这个例子中，作业项[A、B、写日志]和[C、D、清空表]是在两个线程里并行执行的。通常设计者也是希望以这样的方式执行。...但有时候，设计者希望一部分作业项并行执行，然后再串行执行其它作业项。这就需要把并行的作业项放到一个新的作业里，然后作为另一个作业的作业项，如图6所示。 ? 图6 5....尽管这样在很多情况下会提高性能，但当不同步骤更新同一个表时，也会带来锁和参照完整性问题。 为了解决打开多个连接而产生的问题，Kettle可以在一个事务中完成转换。
Upsert-kafka connector 产生一个changelog 流，changelog 流中的数据记录可以理解为 UPSERT 流，也就是INSERT/UPDATE，因为具有相同键的任何现有行都会被覆盖...作业 On k8s 的生产级别能力 3.1 背景： 之前我们内部 Flink Jar 作业已经全部 K8s 化，Flink SQL 作业由于是推广初期，还是在 Yarn 上面进行运行，为了将实时计算...利用 Multi-input 算子进行 Join 优化 (FLINK-19621)，Shuffling 是一个 Flink 作业中最耗时的操作之一。...为了消除不必要的序列化反序列化开销、数据 spilling 开销，提升 Table API / SQL 上批作业和流作业的性能， planner 当前会利用上一个版本中已经引入的N元算子（FLIP-92...），将由 forward 边所连接的多个算子合并到一个 Task 里执行。
原语:由若干条机器指令构成的一段程序，用以完成特点的功能，这段程序在执行期间不可分割。原语的执行不能被中断。 处理机三级调度 一个作业从提交开始直到完成要经历三级调度。...非抢占式：一个进程正在处理机上执行，若有某个优先级更高的进程进入就绪队列，仍然让正在执行的进程继续执行，直到该进程自动释放处理机（时间片用完，进入阻塞，完成），才将处理机分配给新的进程。...注意，在进程调度中，一旦一个进程占用处理器，他就一直运行下去，直到该进程完成或变为等待状态（这里处理机没有分时间片，不存在执行到就绪的转换）。非抢占式。...短作业优先（作业，进程） 选择能最快完成的作业或进程（会出现饥饿现象） 一直独占处理机 优先级调度（作业，进程） 调用优先级最高的，一直独占处理机 细分为抢占式和非抢占式 时间片轮转法（进程） 每个进程不能一直占处理机直到完成...进程同步与互斥 两种制约关系 间接制约（互斥）：某一个进程要求使用某种资源，而该资源正在被另一个进程使用，并且这一个资源不允许两个进程同时使用，那么该进程只能等待已占用资源的进程释放后再使用。
图4 推送订阅 对于每一个订阅服务有一个额外的作业，这个作业表示了分发代理，以防推送订阅的作业出问题。你能看到一个实例在图5中。...取决于这次涉及的表的大小可能锁的时间是相当大的。在快照复制中这是唯一的方式去保证事务一致性。 事务处理的一致性通过以下几点来保证： 一旦快照的进程开始，一个表锁将被加到所有发布包含的表上。...BCP文件创建完成后，另一个标记被写入到发布数据库的日志文件中，它标识着快照进程的结束。...在复制数据库中首次配置复制发布的期间，SQLServer将创建一个单一的SQL代理作业来执行日志-读代理。...按照默认模式，SQLServer创建一个作业为每个订阅去执行分发代理。这个作业有两种执行模式。
以 CPU 为例，YARN 可以在集群层面设置 vCore 与物理 Core 的比例，即 CPU 的超售比，但 K8s 却可以支持作业级别的 CPU 超售比；集群中的任务对 CPU 的利用率不尽相同，这对很多以数据传输为代表的...动态资源分配是 Spark 作业提升资源利用率的一个非常重要的特性，在 Spark on YARN 中，External Shuffle Service 作为插件常驻在每个 NodeManager 进程中...另一个自然的想法是，在 K8s 上复刻 YARN 上的方案，即通过 DaemonSet 在每个 K8s Node 启动一个 External Shuffle Service 进程提供 Shuffle 读取服务...Kyuubi 以 StatefulSet 的形式部署在 K8s 集群中3. Kyuubi 使用 MySQL 存储状态数据 4. Spark 作业以 Cluster 模式运行 5....Pod 分配策略是另一个有趣的话题，比如在以下两个场景中，我们需要使用不同的分配策略。
另一个技术选择就是修改 Hive 的底层执行引擎，让 Hive SQL 程序以 Spark 作业的方式运行在 K8s 上。这个选择看上去不错，但也面临一些技术挑战。...Spark Job Manager Server 服务会根据用户提交的参数完成 Spark 作业的 Yaml 文件渲染，将作业提交到 K8s 集群。...K8s API Server，之后的 Spark 作业执行就交给 Spark on K8s Operator 去执行了。...作业的执行结果。...运行在 K8s 集群的 Spark Driver Pod 会和 RPC Server 通信，来完成 SQL 任务的交互执行。
例如，如果一个团队需要Java 8，而另一个团队则需要Java 13，则Jenkins主机不需要同时安装两者，因为每个团队管道都将在自己的Jenkins代理上运行，并且每次运行都按需部署。...此外，为了加快构建过程，不要忘记为maven〜/ .m2文件夹创建一个卷，以便在作业运行之间共享下载的依赖项。...但是，如果我们要执行更高级的任务，那么限制性更强的语法可能会成为限制。对于此类情况，可以在声明性管道中定义脚本块。...为此，请转到Jenkins并使用以下配置创建一个新的 Multibranch Pipeline 作业： ?...保存 Jenkins 作业后，您应该能够在列表中看到它，浏览它的几个分支，并检查为每个分支执行的管道： ?
（负责将[转换]组织在一起进而完成某一块工作，通常我们需要把一个大的任务分解成几个逻辑上隔离的作业，当这几个作业都完成了，也就说明这项任务完成了。...在Kettle中Job中的JobEntry是串行执行的，故Job中必须有一个Start的JobEntry；Transformation中的Step是并行执行的。...数据库连接可以执行两个数据库的查询，和单参表的表输入 Kettle 脚本控件（重点） 脚本就是直接通过程序代码完成一些复杂的操作。...SQL脚本（控件）可以执行一个update语句用来更新某个表的信息 作业 简介：大多数ETL项目都需要完成各种各样的维护工作。 例如，如何传送文件；验证数据库表的存在，等等。...而这些操作都是按照一定顺序完成的。因为转换以并行方式执行，就需要一个可以串行执行的作业来处理这些操作。 一个作业包含一个或者多个作业项，这些作业项以某种顺序来执行。
SQL Server代理作业由一系列一个或多个作业步骤组成。作业步骤被分配给特定的作业子系统，该作业子系统标识作业步骤要执行的作业种类。...快速审查工作 思考SQL Server代理作业的最佳方法是将一组其他组件关联起来，这些组件是执行给定任务所需的。工作的主要组成部分是工作步骤，时间表，警报和通知。 创建作业时，将所有者分配给作业。...图2 - 创建一个新的工作步骤 我已经完成了这个工作中的步骤，在开始备份之前对master数据库进行完整性检查。我可以一步完成所有工作，但是要在步骤之间向您展示工作流程。...如果您点击下拉菜单，您将看到其他选项 - 包括退出作业（通过成功或失败通知）或跳转到另一个步骤。请注意，最后一个选项，跳到另一个步骤，直到你至少在工作中的第二步，才会显示出来。 ?...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。
K8s 进行作业调度实战分享」这篇文章中已经详细描述其中的实现。...3、Task Job 的最小执行单元，一个 Job 可根据 Reader 端切分策略，且分成若干个 Task，以便于并发执行。...调度流程 DataX 将用户的 job.json 同步作业配置解析成一个 Job，DataX 通过 JobContainer 完成全局切分、调度、前置语句和后置语句等工作，整体调度流程用如下图表示： ?...求出 TaskGroup 的数量之后，就会执行公平分配策略，将 Task 平均分配个每个 TaskGroup，最后执行调度，完成整个同步作业。...用户构建了一个数据同步作业，该作业的目的是将 MySql 的 100 张表同步到 Oracle 库中，假设此时用户设置了 20 个并发（即 channelNumber=20）： DataX 根据表的数量切分成
复杂的使用场景和超大的数据量，导致我们在实时数仓的建设与使用过程中遇到许多挑战。 时效性 数仓使用者对时效性有非常强烈的诉求：希望查询响应更快，看板更新更及时，指标开发更快完成。...Kappa 架构基于消息队列的数据回放能力以及流处理引擎提供的 Exactly-Cnce 语义完成历史数据的回溯，然而回溯过程中，流处理引擎的吞吐量是比不上批处理的，这可能导致一些延迟。...调优诊断困难 在 K8s 环境下，一旦 Flink 作业出现故障，需要面对的是成千上万个运行中的容器和复杂的网络环境。而且随着 pod 的退出，故障现场很可能丢失。...分析整个作业的调度流程，发现所有 TaskManager 的 Slot 分配并注册完成后，作业才能启动，而根据木桶效应，耗时最长的 TaskManager 就会成为短板，影响作业的整体启动时间。...引擎表中，实现数据更新的语义。
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