我有一个,每个月底运行一次。运行后,它会将一些数据保存到数据库中。 当我扩展应用程序时(例如有2个实例),两个实例都运行计划作业,并且都保存数据,在一天结束时,我的数据库有相同的数据。 所以我希望计划作业只运行一次,而不管云上的实例数量如何。
本文向大家介绍如何在Linux系统上每天运行Cron作业,包括了如何在Linux系统上每天运行Cron作业的使用技巧和注意事项,需要的朋友参考一下 本文将教您如何安排玉米作业,以便每天在特定时间执行脚本,命令或Shell脚本。作为系统管理员,我们知道在后台自动运行例行维护作业的重要性。Linux corn实用程序将帮助我们维护这些作业以在后台运行。 Cron作业的一般语法 要查看机器上存在的cro
问题内容: 场景 某些SQL Agent Jobs计划在一天中每隔几分钟运行一次。 在某些情况下,它会丢失其下一个计划,因为它仍在按上一个计划运行。 每隔一段时间,一项工作可能会“挂起”。这不会产生故障(因为作业尚未停止)。发生这种情况时,可以手动停止该作业,并在下次运行时正常运行。它旨在从停下来的地方重新取回。 最有效的方法是什么? 我想要一种确定名为“ JobX”的SQL代理作业当前正在运行多
无法解决以下由)触发的序列化问题。我认为可以解决序列化问题,但事实并非如此。那么,如何使用? 我假设变量和是不可序列化的,但是我如何正确地序列化它们,以便代码能够在集群上工作,而不仅仅是在本地工作呢? 上面显示的代码抛出错误:
问题: 我正在为我的一个spring批处理作业方法编写单元测试。我使用mockito来模拟我的批处理作业依赖关系。在jobExecution发挥作用之前,一切都很好。我要测试的方法调用了jobExecution变量,但它给了我NPE(NullPointerException)并且我没有成功地用mockito模拟它。 删除此currentJobExecution时 从我要测试的方法,然后测试成功完成
我们正在尝试在K8s集群上部署apache Flink作业,但我们注意到一个奇怪的行为,当我们开始我们的作业时,任务管理器内存以分配的数量开始,在我们的例子中是3 GB。 最终,内存开始减少,直到达到约160 MB,此时,它会恢复一点内存,所以不会达到其极限。 这种非常低的内存通常会导致作业因任务管理器心跳异常而终止,即使在尝试查看Flink仪表板上的日志或执行作业流程时也是如此。 为什么它的内存
我在Spring boot应用程序中有一个quartz调度作业,通过每5分钟激发一次的方法,将一个大列表中的项目发送到一些webservices。 我在下面的代码中尝试了一个,其池大小为5个线程。然而,当我执行并检查作业日志时,它说作业只需几秒钟就完成了,但发送所有数据需要几分钟。它继续正常工作,但工作似乎在几秒钟内完成。它可能表示在设置了所有线程之后作业就完成了。这是我避免的,因为我不知道作业执
如何检查计划的Quartz cron作业是否正在运行?是否有API进行检查?
我已经将quartz配置为在集群中工作这里是我的简单quartz配置 我有两个节点正在执行我的作业,但是,当我计划每秒运行某个任务时,我可以看到它只在Node1上执行。如果我暂停node1上的调度程序,任务将移动到node2,并且即使当node1再次联机时也会坚持它。我如何可能使执行在节点之间均匀地偏离? 谢谢
我想运行流作业。 当我尝试使用和Flink Web界面在本地运行该作业时,没有问题。 但是,我当前正在尝试使用Flink on YARN(部署在Google Dataproc上)运行我的作业,并且当我尝试取消它时,取消状态将永远持续,并且TaskManager中仍有一个插槽被占用。 这是我得到的日志:
我有一个报告生成应用程序。由于这类报告的准备是重量级的,因此它们是用Spring Batch异步准备的。对此类报告的请求是通过使用HTTP的REST接口创建的。 目标是REST资源只需对报告执行进行排队并完成(如文档中所述)。因此,为JobLauncher提供了一个TaskExecutor: 由于报告确实是重量级的,在给定的时间内只能生成特定数量的报告。为了能够将Spring Batch配置为一次
到目前为止,我正在运行spring批处理,只有一个作业。现在我想运行多个不同的作业,这意味着不同的功能。在我的配置文件中,我配置了两个具有不同id和不同名称的作业。现在我得负责这些工作。你能告诉我怎么跑吗。在这里,我的疑问是在我的java类中,我已经为运行批处理编写了这段代码。 对于其他作业,如何调用jobLauncher的run方法。 我的配置文件是
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