《就业》专题

我在第1天17:00之前开始我的路由，作业将在第1天17:00触发 我在第1天17:00后开始路由，作业应在第2天17:00触发 和我选择了一份全州的工作有关吗？我选择了一个有状态的作业，以避免并发执行相同的作业。

我想运行一个Python谷歌云数据流作业与自定义Docker图像。 根据文件，这应该是可能的：https://beam.apache.org/documentation/runtime/environments/#testing-自定义图像 为了尝试此功能，我使用此公共repo中的文档中的命令行选项设置了基本wordcount示例管道https://github.com/swartchris8/b

我们的一些数据流作业在读取源数据文件时随机崩溃。 作业日志中写入了以下错误（workers日志中没有任何内容）： 我们有时也会遇到这种错误（登录在工人日志中）： 源数据文件存储在谷歌云存储中。 数据路径正确，作业通常在重新启动后工作。我们直到一月底才遇到这个问题。 使用以下参数启动作业：--tempLocation='gstoragelocation'--stagingLocation='Othe

我已经开始使用Scala SDK Scio开发我的第一个DataFlow工作。数据流作业将以流模式运行。 有谁能建议最好的部署方法吗？我已经在Scio文档中阅读了他们使用的，然后将其部署到Docker容器中。我也读过关于使用数据流模板的内容（但不是很详细）。 什么是最好的？

我正在运行一个带有分区步骤的Spring批处理作业，如果其中一个分区失败或抛出异常，我需要立即停止作业，如何停止作业，一旦任何一个分区步骤抛出异常，因为目前其他分区步骤一直运行到结束，在它们完成后，作业停止，返回代码不成功。 代码：：stepBuilderFactory.get（“masterStep”）.AllowStartifComplete（true）.Partitioner（multith

我正在尝试使用Java中的spark读取json文件。我尝试的几个更改是： SparkConf conf=新SparkConf（）。setAppName（“搜索”）。setMaster（“本地[*]”）； DataFrame df=sqlContext。读取（）。json（“../Users/pshah/Desktop/sample.json/*”）； 代码： 错误：

我已经创建了Spring Batch(RESTReader、自定义处理器和自定义ItemWriter)，我计划了它。Spring批工作良好。当监听器在每个计划的间隔内完成打印作业时，计划似乎可以工作，但似乎不读或写。 我的Sprint启动应用程序 BATCH_STEP_EXECUTION 控制台日志的一部分 BatchApplication-在27.638秒内启动BatchApplication（

当我们运行多个具有不同参数的并发作业时，如何控制（停止、重新启动）适当的作业？我们的内部代码提供了jobExecution对象，但是jobOperator使用作业名称来获取作业实例。

我最近使用。我对DB表进行了必要的更改，并对一些与参数API相关的微小代码进行了更改。 现在，当我运行应用程序时，它正在工作，但是如果一个步骤的退出状态为失败，则作业的存在状态设置为完成。这会导致一些问题，因为我们的应用程序代码将其视为成功执行。我通过在中添加一个代码片段来解决这个问题，在这里我检查列表并手动设置作业退出状态，但是Spring批处理框架不应该处理退出状态吗？

我正在纱线客户端模式下运行火花作业。我在unix脚本中使用Spark提交命令运行这些作业。我想为正在运行的每个火花作业创建日志。我尝试使用以下命令获取日志： 但在这里，如果spark作业失败，它将不会在命令状态检查中被捕获，可能是unix检查|$tee命令的状态，无论spark作业成功还是失败，该命令始终是成功的 我尝试使用log4j但没有成功。我想将每个火花作业日志文件存储在本地unix服务器上

我最近开始使用spark，我想从SpringWeb应用程序运行spark作业。 我的情况是，我正在使用Spring boot在Tomcat服务器上运行web应用程序。我的web应用程序收到一个REST web服务请求，它需要触发纱线集群中的火花计算作业。由于我的作业可能需要更长的时间才能运行，并且可以访问来自HDFS的数据，因此我希望在纱线集群模式下运行spark作业，并且我不希望在我的web层中

我有一个spark流媒体工作，它从Kafka读取数据并对其执行一些操作。我正在一个纱线集群Spark 1.4.1上运行该作业，该集群有两个节点，每个节点有16 GB RAM，每个节点有16芯。 我已将这些conf传递给spark提交作业： --主纱线簇--num executors 3--驱动器内存4g--executor内存2g--executor cores 3 作业返回此错误并在运行一段时间

我对Spark非常陌生，我正在遵循此文档通过Livy提交Spark jobshttps://docs.microsoft.com/en-us/azure/hdinsight/spark/apache-spark-livy-rest-interface 这是我的命令： 文件test4sparkhaha.jar是一个超级简单的Java应用程序，它只包含一个类，只有一个打印“哈哈哈”的主方法，没有别的.

我正在提交一个pyspark作业，在客户机模式下使用spark提交。 这项工作成功完成，我可以在Spark历史记录以及纱线中验证这一点。即使在作业完成后，我仍然可以看到spark提交进程正在运行，并且不会终止。 我想从调用提交作业的调用程序中返回作业状态（Jenkins使用ssh插件发布）。有什么方法可以确保火花提交过程在完成作业后以正确的退出代码终止？ 我尝试过停止火花上下文并将退出状态放在py