在Quartz JDBC支持的集群的每个节点上运行作业
不幸的是，我有一个工作是对RAM中的数据进行操作，但没有同步设置。我能看到的最简单的解决方案是让一个作业在所有节点上运行而不进行协调，就像使用RamJobStore一样。
是否有方法将作业配置为在LocalDataSourceJobStore下的所有节点上运行？
精确的定时并不重要，但作业必须每30分钟在每个节点上运行一次
共有1个答案
我没有尝试过这一点，但我认为您可以配置两个调度器，一个用于集群作业，另一个用于RAM作业存储。如果使用spring，您可以这样配置。
对于群集存储
<bean class="org.springframework.scheduling.quartz.SchedulerFactoryBean">
<property name="configLocation" value="classpath:quartz.properties" />
...... configure your clustered triggers here
</bean>
然后对于RAM存储，使用不同的quartz.properties文件设置另一个调度程序。
<bean class="org.springframework.scheduling.quartz.SchedulerFactoryBean">
<property name="configLocation" value="classpath:quartz_ram.properties" />
...... configure your RAM store triggers here
</bean>
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问题内容： 我在集群环境中将Quartz Scheduler用作Spring bean。 我有一些用@NotConcurrent注释的作业，它们每个集群运行一次（即，仅在一个节点中，仅在一个线程中）。 现在，我需要在集群的每个节点上运行一项作业。我删除了@NotConcurrent批注，但是它仅在一台计算机上的每个线程上运行。它不会在其他节点上触发。 我应该用什么来注释作业？ 示例：带注释的Job
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我想知道对于quartz是否有一个简单的解决方案/hack来触发一个在集群中的每个节点上都被删除的作业。 我的情况：我的应用程序正在缓存一些东西，并且运行在一个没有分布式缓存的集群中。现在，我需要刷新作业触发的所有节点上的缓存。
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并编写下面的查询，它是只在我的master上运行，还是将所有10个节点都用作worker？ 如果不是，我必须做什么才能让我的Spark Sql使用完整的集群？
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我有一些用@NotConcurrent注释的作业，它们每个集群运行一次（即，只在一个节点中，只在一个线程中）。 现在我需要在集群的每个节点上运行一个作业。我删除了@NotConcurrent注释，但它只在一台机器上的每个线程上运行。它不会在其他节点上被激发。 我应该用什么来注释这份工作？
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我的问题是我的pyspark作业没有并行运行。 代码和数据格式: 我的PySpark如下所示（显然是简化的）： PySpark的全部要点是并行运行这个东西，显然不是这样。我在各种集群配置中运行了这些数据，最后一个配置是大量的，这时我注意到它是单一节点使用的。因此，为什么我的工作需要很长时间才能完成，而时间似乎与集群规模无关。 所有较小数据集的测试在我的本地机器和集群上都没有问题。我真的只是需要高档
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我们有一个项目，其中我们有几个Jenkins作业：一种类型的作业运行交付（a）， 一个只进行编译和单元测试的程序（B） 和 运行集成测试、静态代码分析等（C）的人。 我们在四个 Jenkins 节点（主节点三个从节点）上运行，我们的作业是声明性管道作业的混合，并在 Jenkins 作业中手动单击。 我们一次只想为每个节点运行一个集成测试构建。然而，我们希望运行尽可能多的交付（A）和代码质量（B）构