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...于守护进程类的任务 Job：它创建出来的pod只要完成任务就立即退出，不需要重启或重建，用于执行一次性任务 Cronjob：它创建的Pod负责周期性任务控制，不需要持续后台运行，可以理解为是定时任务； StatefulSet：管理有状态应用 1、ReplicaSet 简称为RS，主要的作用是保证一定数量的pod能够正常运行，它会持续监听这些pod的运行状态，提供了以下功能 自愈能力： 重启 ：当某节点中的pod运行过程中出现问题导致无法启动时，k8s会不断重启，直到可用状态为止 故障转移：当正在运行中pod所在的节点发生故障或者宕机时，k8s会选择集群中另一个可用节点，将pod运行到可用节点上； pod数量的扩缩容：pod副本的扩容和缩容 镜像升降级：支持镜像版本的升级和降级； 配置模板 rs的所有配置如下 apiVersion: apps/v1 版本号kind: ReplicaSet 类型 metadata: 元数据name: rs名称 namespace: 所属命名空间 labels: 标签controller: rsspec: 详情描述replicas: 3 副本数量selector: 选择器，通过它指定该控制器管理哪些podmatchLabels: Labels匹配规则app: nginx-podmatchExpressions: Expressions匹配规则，key就是label的key，values的值是个数组，意思是标签值必须是此数组中的其中一个才能匹配上；- {key: app, operator: In, values: [nginx-pod]}template: 模板，当副本数量不足时，会根据下面的模板创建pod副本metadata:labels: 这里的标签必须和上面的matchLabels一致，将他们关联起来app: nginx-podspec:containers:- name: nginximage: nginx:1.17.1ports:- containerPort: 80 1、创建一个ReplicaSet 新建一个文件 rs.yaml，内容如下 apiVersion: apps/v1kind: ReplicaSet pod控制器metadata: 元数据name: pc-replicaset 名字namespace: dev 名称空间spec:replicas: 3 副本数selector: 选择器，通过它指定该控制器管理哪些podmatchLabels: Labels匹配规则app: nginx-podtemplate: 模板，当副本数量不足时，会根据下面的模板创建pod副本metadata:labels:app: nginx-podspec:containers:- name: nginximage: nginx:1.17.1 运行 kubectl create -f rs.yaml 获取replicaset kubectl get replicaset -n dev 2、扩缩容 刚刚我们已经用第一种方式创建了一个replicaSet，现在就基于原来的rs进行扩容，原来的副本数量是3个，现在我们将其扩到6个，做法也很简单，运行编辑命令 第一种方式: scale 使用scale命令实现扩缩容，后面--replicas=n直接指定目标数量即可kubectl scale rs pc-replicaset --replicas=2 -n dev 第二种方式：使用edit命令编辑rs 这种方式相当于使用vi编辑修改yaml配置的内容，进去后将replicas的值改为1，保存后自动生效kubectl edit rs pc-replicaset -n dev 3、镜像版本变更 第一种方式：scale kubectl scale rs pc-replicaset nginx=nginx:1.71.2 -n dev 第二种方式：edit 这种方式相当于使用vi编辑修改yaml配置的内容，进去后将nginx的值改为nginx:1.71.2，保存后自动生效kubectl edit rs pc-replicaset -n dev 4、删除rs 第一种方式kubectl delete -f rs.yaml 第二种方式 ,如果想要只删rs，但不删除pod，可在删除时加上--cascade=false参数（不推荐）kubectl delete rs pc-replicaset -n dev --cascade=false 2、Deployment k8s v1.2版本后加入Deployment；这种控制器不直接控制pod，而是通过管理ReplicaSet来间接管理pod；也就是Deployment管理ReplicaSet，ReplicaSet管理pod；所以 Deployment 比 ReplicaSet 功能更加强大 当我们创建了一个Deployment之后，也会自动创建一个ReplicaSet 功能 支持ReplicaSet 的所有功能 支持发布的停止、继续 支持版本的滚动更新和回退功能 配置模板 新建文件 apiVersion: apps/v1 版本号kind: Deployment 类型 metadata: 元数据name: rs名称 namespace: 所属命名空间 labels: 标签controller: deployspec: 详情描述replicas: 3 副本数量revisionHistoryLimit: 3 保留历史版本的数量，默认10，内部通过保留rs来实现paused: false 暂停部署，默认是falseprogressDeadlineSeconds: 600 部署超时时间（s），默认是600strategy: 策略type: RollingUpdate 滚动更新策略rollingUpdate: 滚动更新maxSurge: 30% 最大额外可以存在的副本数，可以为百分比，也可以为整数maxUnavailable: 30% 最大不可用状态的 Pod 的最大值，可以为百分比，也可以为整数selector: 选择器，通过它指定该控制器管理哪些podmatchLabels: Labels匹配规则app: nginx-podmatchExpressions: Expressions匹配规则- {key: app, operator: In, values: [nginx-pod]}template: 模板，当副本数量不足时，会根据下面的模板创建pod副本metadata:labels:app: nginx-podspec:containers:- name: nginximage: nginx:1.17.1ports:- containerPort: 80 1、创建和删除Deployment 创建pc-deployment.yaml，内容如下： apiVersion: apps/v1kind: Deployment metadata:name: pc-deploymentnamespace: devspec: replicas: 3selector:matchLabels:app: nginx-podtemplate:metadata:labels:app: nginx-podspec:containers:- name: nginximage: nginx:1.17.1 创建和查看 创建deployment，--record=true 表示记录整个deployment更新过程[root@k8s-master01 ~] kubectl create -f pc-deployment.yaml --record=truedeployment.apps/pc-deployment created 查看deployment READY 可用的/总数 UP-TO-DATE 最新版本的pod的数量 AVAILABLE 当前可用的pod的数量[root@k8s-master01 ~] kubectl get deploy pc-deployment -n devNAME READY UP-TO-DATE AVAILABLE AGEpc-deployment 3/3 3 3 15s 查看rs 发现rs的名称是在原来deployment的名字后面添加了一个10位数的随机串[root@k8s-master01 ~] kubectl get rs -n devNAME DESIRED CURRENT READY AGEpc-deployment-6696798b78 3 3 3 23s 查看pod[root@k8s-master01 ~] kubectl get pods -n devNAME READY STATUS RESTARTS AGEpc-deployment-6696798b78-d2c8n 1/1 Running 0 107spc-deployment-6696798b78-smpvp 1/1 Running 0 107spc-deployment-6696798b78-wvjd8 1/1 Running 0 107s 删除deployment 删除deployment，其下的rs和pod也将被删除kubectl delete -f pc-deployment.yaml 2、扩缩容 deployment的扩缩容和 ReplicaSet 的扩缩容一样，只需要将rs或者replicaSet改为deployment即可，具体请参考上面的 ReplicaSet 扩缩容 3、镜像更新 刚刚在创建时加上了--record=true参数，所以在一旦进行了镜像更新，就会新建出一个pod出来，将老的old-pod上的容器全删除，然后在新的new-pod上在新建对应数量的容器，此时old-pod是不会删除的，因为这个old-pod是要进行回退的； 镜像更新策略有2种 滚动更新（RollingUpdate）：（默认值），杀死一部分，就启动一部分，在更新过程中，存在两个版本Pod 重建更新（Recreate）：在创建出新的Pod之前会先杀掉所有已存在的Pod strategy：指定新的Pod替换旧的Pod的策略， 支持两个属性：type：指定策略类型，支持两种策略Recreate：在创建出新的Pod之前会先杀掉所有已存在的PodRollingUpdate：滚动更新，就是杀死一部分，就启动一部分，在更新过程中，存在两个版本PodrollingUpdate：当type为RollingUpdate时生效，用于为RollingUpdate设置参数，支持两个属性：maxUnavailable：用来指定在升级过程中不可用Pod的最大数量，默认为25%。maxSurge： 用来指定在升级过程中可以超过期望的Pod的最大数量，默认为25%。 重建更新 编辑pc-deployment.yaml,在spec节点下添加更新策略 spec:strategy: 策略type: Recreate 重建更新 创建deploy进行验证 变更镜像[root@k8s-master01 ~] kubectl set image deployment pc-deployment nginx=nginx:1.17.2 -n devdeployment.apps/pc-deployment image updated 观察升级过程[root@k8s-master01 ~] kubectl get pods -n dev -wNAME READY STATUS RESTARTS AGEpc-deployment-5d89bdfbf9-65qcw 1/1 Running 0 31spc-deployment-5d89bdfbf9-w5nzv 1/1 Running 0 31spc-deployment-5d89bdfbf9-xpt7w 1/1 Running 0 31spc-deployment-5d89bdfbf9-xpt7w 1/1 Terminating 0 41spc-deployment-5d89bdfbf9-65qcw 1/1 Terminating 0 41spc-deployment-5d89bdfbf9-w5nzv 1/1 Terminating 0 41spc-deployment-675d469f8b-grn8z 0/1 Pending 0 0spc-deployment-675d469f8b-hbl4v 0/1 Pending 0 0spc-deployment-675d469f8b-67nz2 0/1 Pending 0 0spc-deployment-675d469f8b-grn8z 0/1 ContainerCreating 0 0spc-deployment-675d469f8b-hbl4v 0/1 ContainerCreating 0 0spc-deployment-675d469f8b-67nz2 0/1 ContainerCreating 0 0spc-deployment-675d469f8b-grn8z 1/1 Running 0 1spc-deployment-675d469f8b-67nz2 1/1 Running 0 1spc-deployment-675d469f8b-hbl4v 1/1 Running 0 2s 滚动更新 编辑pc-deployment.yaml,在spec节点下添加更新策略 spec:strategy: 策略type: RollingUpdate 滚动更新策略rollingUpdate:maxSurge: 25% maxUnavailable: 25% 创建deploy进行验证 变更镜像[root@k8s-master01 ~] kubectl set image deployment pc-deployment nginx=nginx:1.17.3 -n dev deployment.apps/pc-deployment image updated 观察升级过程[root@k8s-master01 ~] kubectl get pods -n dev -wNAME READY STATUS RESTARTS AGEpc-deployment-c848d767-8rbzt 1/1 Running 0 31mpc-deployment-c848d767-h4p68 1/1 Running 0 31mpc-deployment-c848d767-hlmz4 1/1 Running 0 31mpc-deployment-c848d767-rrqcn 1/1 Running 0 31mpc-deployment-966bf7f44-226rx 0/1 Pending 0 0spc-deployment-966bf7f44-226rx 0/1 ContainerCreating 0 0spc-deployment-966bf7f44-226rx 1/1 Running 0 1spc-deployment-c848d767-h4p68 0/1 Terminating 0 34mpc-deployment-966bf7f44-cnd44 0/1 Pending 0 0spc-deployment-966bf7f44-cnd44 0/1 ContainerCreating 0 0spc-deployment-966bf7f44-cnd44 1/1 Running 0 2spc-deployment-c848d767-hlmz4 0/1 Terminating 0 34mpc-deployment-966bf7f44-px48p 0/1 Pending 0 0spc-deployment-966bf7f44-px48p 0/1 ContainerCreating 0 0spc-deployment-966bf7f44-px48p 1/1 Running 0 0spc-deployment-c848d767-8rbzt 0/1 Terminating 0 34mpc-deployment-966bf7f44-dkmqp 0/1 Pending 0 0spc-deployment-966bf7f44-dkmqp 0/1 ContainerCreating 0 0spc-deployment-966bf7f44-dkmqp 1/1 Running 0 2spc-deployment-c848d767-rrqcn 0/1 Terminating 0 34m 至此，新版本的pod创建完毕，就版本的pod销毁完毕 中间过程是滚动进行的，也就是边销毁边创建 4、版本回退 更新 刚刚在创建时加上了--record=true参数，所以在一旦进行了镜像更新，就会新建出一个pod出来，将老的old-pod上的容器全删除，然后在新的new-pod上在新建对应数量的容器，此时old-pod是不会删除的，因为这个old-pod是要进行回退的； 回退 在回退时会将new-pod上的容器全部删除，在将old-pod上恢复原来的容器； 回退命令 kubectl rollout： 版本升级相关功能，支持下面的选项： status 显示当前升级状态 history 显示 升级历史记录 pause 暂停版本升级过程 resume 继续已经暂停的版本升级过程 restart 重启版本升级过程 undo 回滚到上一级版本（可以使用–to-revision回滚到指定版本） 用法 查看当前升级版本的状态kubectl rollout status deploy pc-deployment -n dev 查看升级历史记录kubectl rollout history deploy pc-deployment -n dev 版本回滚 这里直接使用--to-revision=1回滚到了1版本， 如果省略这个选项，就是回退到上个版本kubectl rollout undo deployment pc-deployment --to-revision=1 -n dev 金丝雀发布 Deployment控制器支持控制更新过程中的控制，如“暂停(pause)”或“继续(resume)”更新操作。 比如有一批新的Pod资源创建完成后立即暂停更新过程，此时，仅存在一部分新版本的应用，主体部分还是旧的版本。然后，再筛选一小部分的用户请求路由到新版本的Pod应用，继续观察能否稳定地按期望的方式运行。确定没问题之后再继续完成余下的Pod资源滚动更新，否则立即回滚更新操作。这就是所谓的金丝雀发布。 金丝雀发布不是自动完成的，需要人为手动去操作，才能达到金丝雀发布的标准； 更新deployment的版本，并配置暂停deploymentkubectl set image deploy pc-deployment nginx=nginx:1.17.4 -n dev && kubectl rollout pause deployment pc-deployment -n dev 观察更新状态kubectl rollout status deploy pc-deployment -n dev　 监控更新的过程kubectl get rs -n dev -o wide 确保更新的pod没问题了，继续更新kubectl rollout resume deploy pc-deployment -n dev 如果有问题，就回退到上个版本回退到上个版本kubectl rollout undo deployment pc-deployment -n dev Horizontal Pod Autoscaler 简称HPA，使用deployment可以手动调整pod的数量来实现扩容和缩容；但是这显然不符合k8s的自动化的定位，k8s期望可以通过检测pod的使用情况，实现pod数量自动调整，于是就有了HPA控制器； HPA可以获取每个Pod利用率，然后和HPA中定义的指标进行对比，同时计算出需要伸缩的具体值，最后实现Pod的数量的调整。比如说我指定了一个规则：当我的cpu利用率达到90%或者内存使用率到达80%的时候，就需要进行调整pod的副本数量，每次添加n个pod副本； 其实HPA与之前的Deployment一样，也属于一种Kubernetes资源对象，它通过追踪分析ReplicaSet控制器的所有目标Pod的负载变化情况，来确定是否需要针对性地调整目标Pod的副本数，也就是HPA管理Deployment，Deployment管理ReplicaSet，ReplicaSet管理pod，这是HPA的实现原理。 1、安装metrics-server metrics-server可以用来收集集群中的资源使用情况 安装git[root@k8s-master01 ~] yum install git -y 获取metrics-server, 注意使用的版本[root@k8s-master01 ~] git clone -b v0.3.6 https://github.com/kubernetes-incubator/metrics-server 修改deployment, 注意修改的是镜像和初始化参数[root@k8s-master01 ~] cd /root/metrics-server/deploy/1.8+/[root@k8s-master01 1.8+] vim metrics-server-deployment.yaml按图中添加下面选项hostNetwork: trueimage: registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/google_containers/metrics-server-amd64:v0.3.6args:- --kubelet-insecure-tls- --kubelet-preferred-address-types=InternalIP,Hostname,InternalDNS,ExternalDNS,ExternalIP 2、安装metrics-server [root@k8s-master01 1.8+] kubectl apply -f ./ 3、查看pod运行情况 [root@k8s-master01 1.8+] kubectl get pod -n kube-systemmetrics-server-6b976979db-2xwbj 1/1 Running 0 90s 4、使用kubectl top node 查看资源使用情况 [root@k8s-master01 1.8+] kubectl top nodeNAME CPU(cores) CPU% MEMORY(bytes) MEMORY%k8s-master01 289m 14% 1582Mi 54% k8s-node01 81m 4% 1195Mi 40% k8s-node02 72m 3% 1211Mi 41% [root@k8s-master01 1.8+] kubectl top pod -n kube-systemNAME CPU(cores) MEMORY(bytes)coredns-6955765f44-7ptsb 3m 9Micoredns-6955765f44-vcwr5 3m 8Mietcd-master 14m 145Mi... 至此,metrics-server安装完成 5、 准备deployment和servie 创建pc-hpa-pod.yaml文件，内容如下： apiVersion: apps/v1kind: Deploymentmetadata:name: nginxnamespace: devspec:strategy: 策略type: RollingUpdate 滚动更新策略replicas: 1selector:matchLabels:app: nginx-podtemplate:metadata:labels:app: nginx-podspec:containers:- name: nginximage: nginx:1.17.1resources: 资源配额limits: 限制资源（上限）cpu: "1" CPU限制，单位是core数requests: 请求资源（下限）cpu: "100m" CPU限制，单位是core数 创建deployment [root@k8s-master01 1.8+] kubectl run nginx --image=nginx:1.17.1 --requests=cpu=100m -n dev 6、创建service [root@k8s-master01 1.8+] kubectl expose deployment nginx --type=NodePort --port=80 -n dev 7、查看 [root@k8s-master01 1.8+] kubectl get deployment,pod,svc -n devNAME READY UP-TO-DATE AVAILABLE AGEdeployment.apps/nginx 1/1 1 1 47sNAME READY STATUS RESTARTS AGEpod/nginx-7df9756ccc-bh8dr 1/1 Running 0 47sNAME TYPE CLUSTER-IP EXTERNAL-IP PORT(S) AGEservice/nginx NodePort 10.101.18.29 <none> 80:31830/TCP 35s 8、 部署HPA 创建pc-hpa.yaml文件，内容如下： apiVersion: autoscaling/v1kind: HorizontalPodAutoscalermetadata:name: pc-hpanamespace: devspec:minReplicas: 1 最小pod数量maxReplicas: 10 最大pod数量 ，pod数量会在1~10之间自动伸缩targetCPUUtilizationPercentage: 3 CPU使用率指标，如果cpu使用率达到3%就会进行扩容；为了测试方便，将这个数值调小一些scaleTargetRef: 指定要控制的nginx信息apiVersion: /v1kind: Deploymentname: nginx 创建hpa [root@k8s-master01 1.8+] kubectl create -f pc-hpa.yamlhorizontalpodautoscaler.autoscaling/pc-hpa created 查看hpa [root@k8s-master01 1.8+] kubectl get hpa -n devNAME REFERENCE TARGETS MINPODS MAXPODS REPLICAS AGEpc-hpa Deployment/nginx 0%/3% 1 10 1 62s 9、 测试 使用压测工具对service地址192.168.5.4:31830进行压测，然后通过控制台查看hpa和pod的变化 hpa变化 [root@k8s-master01 ~] kubectl get hpa -n dev -wNAME REFERENCE TARGETS MINPODS MAXPODS REPLICAS AGEpc-hpa Deployment/nginx 0%/3% 1 10 1 4m11spc-hpa Deployment/nginx 0%/3% 1 10 1 5m19spc-hpa Deployment/nginx 22%/3% 1 10 1 6m50spc-hpa Deployment/nginx 22%/3% 1 10 4 7m5spc-hpa Deployment/nginx 22%/3% 1 10 8 7m21spc-hpa Deployment/nginx 6%/3% 1 10 8 7m51spc-hpa Deployment/nginx 0%/3% 1 10 8 9m6spc-hpa Deployment/nginx 0%/3% 1 10 8 13mpc-hpa Deployment/nginx 0%/3% 1 10 1 14m deployment变化 [root@k8s-master01 ~] kubectl get deployment -n dev -wNAME READY UP-TO-DATE AVAILABLE AGEnginx 1/1 1 1 11mnginx 1/4 1 1 13mnginx 1/4 1 1 13mnginx 1/4 1 1 13mnginx 1/4 4 1 13mnginx 1/8 4 1 14mnginx 1/8 4 1 14mnginx 1/8 4 1 14mnginx 1/8 8 1 14mnginx 2/8 8 2 14mnginx 3/8 8 3 14mnginx 4/8 8 4 14mnginx 5/8 8 5 14mnginx 6/8 8 6 14mnginx 7/8 8 7 14mnginx 8/8 8 8 15mnginx 8/1 8 8 20mnginx 8/1 8 8 20mnginx 1/1 1 1 20m pod变化 [root@k8s-master01 ~] kubectl get pods -n dev -wNAME READY STATUS RESTARTS AGEnginx-7df9756ccc-bh8dr 1/1 Running 0 11mnginx-7df9756ccc-cpgrv 0/1 Pending 0 0snginx-7df9756ccc-8zhwk 0/1 Pending 0 0snginx-7df9756ccc-rr9bn 0/1 Pending 0 0snginx-7df9756ccc-cpgrv 0/1 ContainerCreating 0 0snginx-7df9756ccc-8zhwk 0/1 ContainerCreating 0 0snginx-7df9756ccc-rr9bn 0/1 ContainerCreating 0 0snginx-7df9756ccc-m9gsj 0/1 Pending 0 0snginx-7df9756ccc-g56qb 0/1 Pending 0 0snginx-7df9756ccc-sl9c6 0/1 Pending 0 0snginx-7df9756ccc-fgst7 0/1 Pending 0 0snginx-7df9756ccc-g56qb 0/1 ContainerCreating 0 0snginx-7df9756ccc-m9gsj 0/1 ContainerCreating 0 0snginx-7df9756ccc-sl9c6 0/1 ContainerCreating 0 0snginx-7df9756ccc-fgst7 0/1 ContainerCreating 0 0snginx-7df9756ccc-8zhwk 1/1 Running 0 19snginx-7df9756ccc-rr9bn 1/1 Running 0 30snginx-7df9756ccc-m9gsj 1/1 Running 0 21snginx-7df9756ccc-cpgrv 1/1 Running 0 47snginx-7df9756ccc-sl9c6 1/1 Running 0 33snginx-7df9756ccc-g56qb 1/1 Running 0 48snginx-7df9756ccc-fgst7 1/1 Running 0 66snginx-7df9756ccc-fgst7 1/1 Terminating 0 6m50snginx-7df9756ccc-8zhwk 1/1 Terminating 0 7m5snginx-7df9756ccc-cpgrv 1/1 Terminating 0 7m5snginx-7df9756ccc-g56qb 1/1 Terminating 0 6m50snginx-7df9756ccc-rr9bn 1/1 Terminating 0 7m5snginx-7df9756ccc-m9gsj 1/1 Terminating 0 6m50snginx-7df9756ccc-sl9c6 1/1 Terminating 0 6m50s DaemonSet 简称DS，ds可以保证在集群中的每一台节点（或指定节点）上都运行一个副本，一般适用于日志收集、节点监控等场景；也就是说，如果一个Pod提供的功能是节点级别的（每个节点都需要且只需要一个），那么这类Pod就适合使用DaemonSet类型的控制器创建。 DaemonSet控制器的特点： 每当向集群中添加一个节点时，指定的 Pod 副本也将添加到该节点上 当节点从集群中移除时，Pod 也就被垃圾回收了 配置模板 apiVersion: apps/v1 版本号kind: DaemonSet 类型 metadata: 元数据name: rs名称 namespace: 所属命名空间 labels: 标签controller: daemonsetspec: 详情描述revisionHistoryLimit: 3 保留历史版本updateStrategy: 更新策略type: RollingUpdate 滚动更新策略rollingUpdate: 滚动更新maxUnavailable: 1 最大不可用状态的 Pod 的最大值，可以为百分比，也可以为整数selector: 选择器，通过它指定该控制器管理哪些podmatchLabels: Labels匹配规则app: nginx-podmatchExpressions: Expressions匹配规则- {key: app, operator: In, values: [nginx-pod]}template: 模板，当副本数量不足时，会根据下面的模板创建pod副本metadata:labels:app: nginx-podspec:containers:- name: nginximage: nginx:1.17.1ports:- containerPort: 80 1、创建ds 创建pc-daemonset.yaml，内容如下： apiVersion: apps/v1kind: DaemonSet metadata:name: pc-daemonsetnamespace: devspec: selector:matchLabels:app: nginx-podtemplate:metadata:labels:app: nginx-podspec:containers:- name: nginximage: nginx:1.17.1 运行 创建daemonset[root@k8s-master01 ~] kubectl create -f pc-daemonset.yamldaemonset.apps/pc-daemonset created 查看daemonset[root@k8s-master01 ~] kubectl get ds -n dev -o wideNAME DESIRED CURRENT READY UP-TO-DATE AVAILABLE AGE CONTAINERS IMAGES pc-daemonset 2 2 2 2 2 24s nginx nginx:1.17.1 查看pod,发现在每个Node上都运行一个pod[root@k8s-master01 ~] kubectl get pods -n dev -o wideNAME READY STATUS RESTARTS AGE IP NODE pc-daemonset-9bck8 1/1 Running 0 37s 10.244.1.43 node1 pc-daemonset-k224w 1/1 Running 0 37s 10.244.2.74 node2 2、删除daemonset [root@k8s-master01 ~] kubectl delete -f pc-daemonset.yamldaemonset.apps "pc-daemonset" deleted Job 主要用于负责批量处理一次性(每个任务仅运行一次就结束)任务。当然，你也可以运行多次，配置好即可，Job特点如下： 当Job创建的pod执行成功结束时，Job将记录成功结束的pod数量 当成功结束的pod达到指定的数量时，Job将完成执行 配置模板 apiVersion: batch/v1 版本号kind: Job 类型 metadata: 元数据name: rs名称 namespace: 所属命名空间 labels: 标签controller: jobspec: 详情描述completions: 1 指定job需要成功运行Pods的次数。默认值: 1parallelism: 1 指定job在任一时刻应该并发运行Pods的数量。默认值: 1activeDeadlineSeconds: 30 指定job可运行的时间期限，超过时间还未结束，系统将会尝试进行终止。backoffLimit: 6 指定job失败后进行重试的次数。默认是6manualSelector: true 是否可以使用selector选择器选择pod，默认是falseselector: 选择器，通过它指定该控制器管理哪些podmatchLabels: Labels匹配规则app: counter-podmatchExpressions: Expressions匹配规则- {key: app, operator: In, values: [counter-pod]}template: 模板，当副本数量不足时，会根据下面的模板创建pod副本metadata:labels:app: counter-podspec:restartPolicy: Never 重启策略只能设置为Never或者OnFailurecontainers:- name: counterimage: busybox:1.30command: ["bin/sh","-c","for i in 9 8 7 6 5 4 3 2 1; do echo $i;sleep 2;done"] 关于重启策略设置的说明：（这里只能设置为Never或者OnFailure） 如果指定为OnFailure，则job会在pod出现故障时重启容器，而不是创建pod，failed次数不变 如果指定为Never，则job会在pod出现故障时创建新的pod，并且故障pod不会消失，也不会重启，failed次数加1 如果指定为Always的话，就意味着一直重启，意味着job任务会重复去执行了，当然不对，所以不能设置为Always 1、创建一个job 创建pc-job.yaml，内容如下： apiVersion: batch/v1kind: Job metadata:name: pc-jobnamespace: devspec:manualSelector: trueselector:matchLabels:app: counter-podtemplate:metadata:labels:app: counter-podspec:restartPolicy: Nevercontainers:- name: counterimage: busybox:1.30command: ["bin/sh","-c","for i in 9 8 7 6 5 4 3 2 1; do echo $i;sleep 3;done"] 创建 创建job[root@k8s-master01 ~] kubectl create -f pc-job.yamljob.batch/pc-job created 查看job[root@k8s-master01 ~] kubectl get job -n dev -o wide -wNAME COMPLETIONS DURATION AGE CONTAINERS IMAGES SELECTORpc-job 0/1 21s 21s counter busybox:1.30 app=counter-podpc-job 1/1 31s 79s counter busybox:1.30 app=counter-pod 通过观察pod状态可以看到，pod在运行完毕任务后，就会变成Completed状态[root@k8s-master01 ~] kubectl get pods -n dev -wNAME READY STATUS RESTARTS AGEpc-job-rxg96 1/1 Running 0 29spc-job-rxg96 0/1 Completed 0 33s 接下来，调整下pod运行的总数量和并行数量 即：在spec下设置下面两个选项 completions: 6 指定job需要成功运行Pods的次数为6 parallelism: 3 指定job并发运行Pods的数量为3 然后重新运行job，观察效果，此时会发现，job会每次运行3个pod，总共执行了6个pod[root@k8s-master01 ~] kubectl get pods -n dev -wNAME READY STATUS RESTARTS AGEpc-job-684ft 1/1 Running 0 5spc-job-jhj49 1/1 Running 0 5spc-job-pfcvh 1/1 Running 0 5spc-job-684ft 0/1 Completed 0 11spc-job-v7rhr 0/1 Pending 0 0spc-job-v7rhr 0/1 Pending 0 0spc-job-v7rhr 0/1 ContainerCreating 0 0spc-job-jhj49 0/1 Completed 0 11spc-job-fhwf7 0/1 Pending 0 0spc-job-fhwf7 0/1 Pending 0 0spc-job-pfcvh 0/1 Completed 0 11spc-job-5vg2j 0/1 Pending 0 0spc-job-fhwf7 0/1 ContainerCreating 0 0spc-job-5vg2j 0/1 Pending 0 0spc-job-5vg2j 0/1 ContainerCreating 0 0spc-job-fhwf7 1/1 Running 0 2spc-job-v7rhr 1/1 Running 0 2spc-job-5vg2j 1/1 Running 0 3spc-job-fhwf7 0/1 Completed 0 12spc-job-v7rhr 0/1 Completed 0 12spc-job-5vg2j 0/1 Completed 0 12s 2、删除 删除jobkubectl delete -f pc-job.yaml CronJob 简称为CJ，CronJob控制器以 Job控制器资源为其管控对象，并借助它管理pod资源对象，Job控制器定义的作业任务在其控制器资源创建之后便会立即执行，但CronJob可以以类似于Linux操作系统的周期性任务作业计划的方式控制其运行时间点及重复运行的方式。也就是说，CronJob可以在特定的时间点(反复的)去运行job任务。可以理解为定时任务 配置模板 apiVersion: batch/v1beta1 版本号kind: CronJob 类型 metadata: 元数据name: rs名称 namespace: 所属命名空间 labels: 标签controller: cronjobspec: 详情描述schedule: cron格式的作业调度运行时间点,用于控制任务在什么时间执行concurrencyPolicy: 并发执行策略，用于定义前一次作业运行尚未完成时是否以及如何运行后一次的作业failedJobHistoryLimit: 为失败的任务执行保留的历史记录数，默认为1successfulJobHistoryLimit: 为成功的任务执行保留的历史记录数，默认为3startingDeadlineSeconds: 启动作业错误的超时时长jobTemplate: job控制器模板，用于为cronjob控制器生成job对象;下面其实就是job的定义metadata:spec:completions: 1parallelism: 1activeDeadlineSeconds: 30backoffLimit: 6manualSelector: trueselector:matchLabels:app: counter-podmatchExpressions: 规则- {key: app, operator: In, values: [counter-pod]}template:metadata:labels:app: counter-podspec:restartPolicy: Never containers:- name: counterimage: busybox:1.30command: ["bin/sh","-c","for i in 9 8 7 6 5 4 3 2 1; do echo $i;sleep 20;done"] cron表达式写法 需要重点解释的几个选项：schedule: cron表达式，用于指定任务的执行时间/1 <分钟> <小时> <日> <月份> <星期>分钟 值从 0 到 59.小时 值从 0 到 23.日 值从 1 到 31.月 值从 1 到 12.星期 值从 0 到 6, 0 代表星期日多个时间可以用逗号隔开； 范围可以用连字符给出；可以作为通配符； /表示每... 例如1 // 每个小时的第一分钟执行/1 // 每分钟都执行concurrencyPolicy:Allow: 允许Jobs并发运行(默认)Forbid: 禁止并发运行，如果上一次运行尚未完成，则跳过下一次运行Replace: 替换，取消当前正在运行的作业并用新作业替换它 1、创建cronJob 创建pc-cronjob.yaml，内容如下： apiVersion: batch/v1beta1kind: CronJobmetadata:name: pc-cronjobnamespace: devlabels:controller: cronjobspec:schedule: "/1 " 每分钟执行一次jobTemplate:metadata:spec:template:spec:restartPolicy: Nevercontainers:- name: counterimage: busybox:1.30command: ["bin/sh","-c","for i in 9 8 7 6 5 4 3 2 1; do echo $i;sleep 3;done"] 运行 创建cronjob[root@k8s-master01 ~] kubectl create -f pc-cronjob.yamlcronjob.batch/pc-cronjob created 查看cronjob[root@k8s-master01 ~] kubectl get cronjobs -n devNAME SCHEDULE SUSPEND ACTIVE LAST SCHEDULE AGEpc-cronjob /1 False 0 <none> 6s 查看job[root@k8s-master01 ~] kubectl get jobs -n devNAME COMPLETIONS DURATION AGEpc-cronjob-1592587800 1/1 28s 3m26spc-cronjob-1592587860 1/1 28s 2m26spc-cronjob-1592587920 1/1 28s 86s 查看pod[root@k8s-master01 ~] kubectl get pods -n devpc-cronjob-1592587800-x4tsm 0/1 Completed 0 2m24spc-cronjob-1592587860-r5gv4 0/1 Completed 0 84spc-cronjob-1592587920-9dxxq 1/1 Running 0 24s 2、删除cronjob kubectl delete -f pc-cronjob.yaml pod调度 什么是调度 默认情况下，一个pod在哪个node节点上运行，是通过scheduler组件采用相应的算法计算出来的，这个过程是不受人工控制的； 调度规则 但是在实际使用中，我们想控制某些pod定向到达某个节点上，应该怎么做呢？其实k8s提供了四类调度规则 调度方式 描述 自动调度 通过scheduler组件采用相应的算法计算得出运行在哪个节点上 定向调度 运行到指定的node节点上，通过NodeName、NodeSelector实现 亲和性调度 跟谁关系好就调度到哪个节点上 1、nodeAffinity ：节点亲和性，调度到关系好的节点上 2、podAffinity：pod亲和性，调度到关系好的pod所在的节点上 3、PodAntAffinity：pod反清河行，调度到关系差的那个pod所在的节点上 污点（容忍）调度 污点是站在node的角度上的，比如果nodeA有一个污点，大家都别来，此时nodeA会拒绝master调度过来的pod 定向调度 指的是利用在pod上声明nodeName或nodeSelector的方式将pod调度到指定的pod节点上，因为这种定向调度是强制性的，所以如果node节点不存在的话，也会向上面进行调度，只不过pod会运行失败； 1、定向调度-> nodeName nodeName 是将pod强制调度到指定名称的node节点上，这种方式跳过了scheduler的调度逻辑，直接将pod调度到指定名称的节点上，配置文件内容如下 apiVersion: v1 版本号kind: Pod 资源类型metadata: name: pod-namenamespace: devspec: containers: - image: nginx:1.17.1name: nginx-containernodeName: node1 调度到node1节点上 2、定向调度 -> NodeSelector NodeSelector是将pod调度到添加了指定label标签的node节点上，它是通过k8s的label-selector机制实现的，也就是说，在创建pod之前，会由scheduler用matchNodeSelecto调度策略进行label标签的匹配，找出目标node，然后在将pod调度到目标node； 要实验NodeSelector，首先得给node节点加上label标签 kubectl label nodes node1 nodetag=node1 配置文件内容如下 apiVersion: v1 版本号kind: Pod 资源类型metadata: name: pod-namenamespace: devspec: containers: - image: nginx:1.17.1name: nginx-containernodeSelector: nodetag: node1 调度到具有nodetag=node1标签的节点上 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/qq_27184497/article/details/121765387。 该文由互联网用户投稿提供，文中观点代表作者本人意见，并不代表本站的立场。 作为信息平台，本站仅提供文章转载服务，并不拥有其所有权，也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况，请及时联系我们，我们将第一时间进行核实并删除相应内容。

...。DataX通过定义job.json配置文件，详细描述了数据源、目标源以及数据迁移的规则。每次当你运行DataX命令的时候，它就像个聪明的小家伙，会主动去翻开配置文件瞧一瞧，然后根据里边的“秘籍”来进行数据同步这个大工程。 例如，以下是一个简单的DataX同步MySQL到HDFS的job.json配置示例： json { "job": { "content": [ { "reader": { "name": "mysqlreader", "parameter": { "username": "root", "password": "your_password", "connection": [ { "jdbcUrl": ["jdbc:mysql://localhost:3306/test?useSSL=false"], "table": ["table_name"] } ] } }, "writer": { "name": "hdfswriter", "parameter": { "path": "/user/hive/warehouse/table_name", "defaultFS": "hdfs://localhost:9000", "fileType": "text", "fieldDelimiter": "\t" } } } ], "setting": { "speed": { "channel": "5" } } } } 这段代码告诉DataX从MySQL的test数据库中读取table_name表的数据，并将其写入HDFS的指定路径。 2. 数据自动更新功能的实现策略 那么，如何实现数据自动更新呢？这就需要借助定时任务调度工具（如Linux的cron job、Windows的任务计划程序或者更高级的调度系统如Airflow等）。 2.1 定义定期运行的DataX任务 假设我们希望每天凌晨1点整自动同步一次数据，可以设置一个cron job如下： bash 0 1 /usr/local/datax/bin/datax.py /path/to/your/job.json 上述命令将在每天的凌晨1点执行DataX同步任务，使用的是预先配置好的job.json文件。 2.2 增量同步而非全量同步 为了实现真正的数据自动更新，而不是每次全量复制，DataX提供了增量同步的方式。比如对于MySQL，可以通过binlog或timestamp等方式获取自上次同步后新增或修改的数据。 这里以timestamp为例，可以在reader部分添加where条件筛选出自特定时间点之后更改的数据： json "reader": { ... "parameter": { ... "querySql": [ "SELECT FROM table_name WHERE update_time > 'yyyy-MM-dd HH:mm:ss'" ] } } 每次执行前，你需要更新这个update_time条件为上一次同步完成的时间戳。 2.3 持续优化和监控 实现数据自动更新后，别忘了持续优化和监控DataX任务的执行情况，确保数据准确无误且及时同步。你完全可以瞅瞅DataX的运行日志，就像看故事书一样，能从中掌握任务执行的进度情况。或者，更酷的做法是，你可以设定一个警报系统，这样一来，一旦任务不幸“翻车”，它就会立马给你发消息提醒，让你能够第一时间发现问题并采取应对措施。 结语 综上所述，通过结合DataX的数据同步能力和外部定时任务调度工具，我们可以轻松实现数据的自动更新功能。在实际操作中，针对具体配置、数据增量同步的策略还有后期维护优化这些环节，咱们都需要根据业务的实际需求和数据的独特性，灵活机动地进行微调优化。就像是烹饪一道大餐，火候、配料乃至装盘方式，都要依据食材特性和口味需求来灵活掌握，才能确保最终的效果最佳！这不仅提升了工作效率，也为业务决策提供了实时、准确的数据支持。每一次成功实现数据同步的背后，都藏着我们技术人员对数据价值那份了如指掌的深刻理解和勇往直前的积极探索精神。就像是他们精心雕琢的一样，把每一个数据点都视若珍宝，不断挖掘其隐藏的宝藏，让数据真正跳动起来，服务于我们的工作与生活。

...phony开源组织在Job scheduling领域又一个开源项目，它可以与J2EE与J2SE应用程序相结合也可以单独使用。Quartz可以用来创建简单或为运行十个，百个，甚至是好几万个Jobs这样复杂的程序。Jobs可以做成标准的Java组件或 EJBs。Quartz 是个开源的作业调度框架，为在 Java 应用程序中进行作业调度提供了简单却强大的机制。Quartz 允许开发人员根据时间间隔（或天）来调度作业。它实现了作业和触发器的多对多关系，还能把多个作业与不同的触发器关联。整合了 Quartz 的应用程序可以重用来自不同事件的作业，还可以为一个事件组合多个作业。虽然可以通过属性文件（在属性文件中可以指定 JDBC 事务的数据源、全局作业和/或触发器侦听器、插件、线程池，以及更多）配置 Quartz，但它根本没有与应用程序服务器的上下文或引用集成在一起。结果就是作业不能访问 Web 服务器的内部函数；例如，在使用 WebSphere 应用服务器时，由 Quartz 调度的作业并不能影响服务器的动态缓存和数据源。 二、java中实现定时任务分类 从实现的技术上来分类，目前主要有三种技术（或者说有三种产品）： Java自带的java.util.Timer类，这个类允许你调度一个java.util.TimerTask任务。使用这种方式可以让你的程序按照某一个频度执行，但不能在指定时间运行。一般用的较少，这篇文章将不做详细介绍。 使用Quartz，这是一个功能比较强大的的调度器，可以让你的程序在指定时间执行，也可以按照某一个频度执行，配置起来稍显复杂，稍后会详细介绍。 Spring3.0以后自带的task，可以将它看成一个轻量级的Quartz，而且使用起来比Quartz简单许多，稍后会介绍。 从作业类的继承方式来讲，可以分为两类： 作业类需要继承自特定的作业类基类，如Quartz中需要继承自org.springframework.scheduling.quartz.QuartzJobBean；java.util.Timer中需要继承自java.util.TimerTask。 作业类即普通的java类，不需要继承自任何基类。 注:个人推荐使用第二种方式，因为这样所以的类都是普通类，不需要事先区别对待。 从任务调度的触发时机来分，这里主要是针对作业使用的触发器，主要有以下两种： 每隔指定时间则触发一次，在Quartz中对应的触发器为：org.springframework.scheduling.quartz.SimpleTriggerBean 每到指定时间则触发一次，在Quartz中对应的调度器为：org.springframework.scheduling.quartz.CronTriggerBean 注：并非每种任务都可以使用这两种触发器，如java.util.TimerTask任务就只能使用第一种。Quartz和spring task都可以支持这两种触发条件。 三、Quartz与Spring的集成 第一种，作业类继承自特定的基类：org.springframework.scheduling.quartz.QuartzJobBean。 第一步：定义作业类 Java代码 import org.quartz.JobExecutionContext; import org.quartz.JobExecutionException; import org.springframework.scheduling.quartz.QuartzJobBean; public class Job1 extends QuartzJobBean { private int timeout; private static int i = 0; //调度工厂实例化后，经过timeout时间开始执行调度 public void setTimeout(int timeout) { this.timeout = timeout; } / 要调度的具体任务 / @Override protected void executeInternal(JobExecutionContext context) throws JobExecutionException { System.out.println("定时任务执行中…"); } } 第二步：spring配置文件中配置作业类JobDetailBean Xml代码 <bean name="job1" class="org.springframework.scheduling.quartz.JobDetailBean"> <property name="jobClass" value="com.gy.Job1" /> <property name="jobDataAsMap"> <map> <entry key="timeout" value="0" /> </map> </property> </bean> 说明：org.springframework.scheduling.quartz.JobDetailBean有两个属性，jobClass属性即我们在java代码中定义的任务类，jobDataAsMap属性即该任务类中需要注入的属性值。 第三步：配置作业调度的触发方式（触发器） Quartz的作业触发器有两种，分别是 org.springframework.scheduling.quartz.SimpleTriggerBean org.springframework.scheduling.quartz.CronTriggerBean 第一种SimpleTriggerBean，只支持按照一定频度调用任务，如每隔30分钟运行一次。 配置方式如下： Xml代码 <bean id="simpleTrigger" class="org.springframework.scheduling.quartz.SimpleTriggerBean"> <property name="jobDetail" ref="job1" /> <property name="startDelay" value="0" /><!-- 调度工厂实例化后，经过0秒开始执行调度 --> <property name="repeatInterval" value="2000" /><!-- 每2秒调度一次 --> </bean> 第二种CronTriggerBean，支持到指定时间运行一次，如每天12:00运行一次等。 配置方式如下： Xml代码 <bean id="cronTrigger" class="org.springframework.scheduling.quartz.CronTriggerBean"> <property name="jobDetail" ref="job1" /> <!—每天12:00运行一次 --> <property name="cronExpression" value="0 0 12 ?" /> </bean> 关于cronExpression表达式的语法参见附录。 第四步：配置调度工厂 Xml代码 <bean class="org.springframework.scheduling.quartz.SchedulerFactoryBean"> <property name="triggers"> <list> <ref bean="cronTrigger" /> </list> </property> </bean> 说明：该参数指定的就是之前配置的触发器的名字。 第五步：启动你的应用即可，即将工程部署至tomcat或其他容器。 第二种，作业类不继承特定基类。 Spring能够支持这种方式，归功于两个类： org.springframework.scheduling.timer.MethodInvokingTimerTaskFactoryBean org.springframework.scheduling.quartz.MethodInvokingJobDetailFactoryBean 这两个类分别对应spring支持的两种实现任务调度的方式，即前文提到到java自带的timer task方式和Quartz方式。这里我只写MethodInvokingJobDetailFactoryBean的用法，使用该类的好处是,我们的任务类不再需要继承自任何类，而是普通的pojo。 第一步：编写任务类 Java代码 public class Job2 { public void doJob2() { System.out.println("不继承QuartzJobBean方式-调度进行中..."); } } 可以看出，这就是一个普通的类，并且有一个方法。 第二步：配置作业类 Xml代码 <bean id="job2" class="org.springframework.scheduling.quartz.MethodInvokingJobDetailFactoryBean"> <property name="targetObject"> <bean class="com.gy.Job2" /> </property> <property name="targetMethod" value="doJob2" /> <property name="concurrent" value="false" /><!-- 作业不并发调度 --> </bean> 说明：这一步是关键步骤，声明一个MethodInvokingJobDetailFactoryBean，有两个关键属性：targetObject指定任务类，targetMethod指定运行的方法。往下的步骤就与方法一相同了，为了完整，同样贴出。 第三步：配置作业调度的触发方式（触发器） Quartz的作业触发器有两种，分别是 org.springframework.scheduling.quartz.SimpleTriggerBean org.springframework.scheduling.quartz.CronTriggerBean 第一种SimpleTriggerBean，只支持按照一定频度调用任务，如每隔30分钟运行一次。 配置方式如下： Xml代码 <bean id="simpleTrigger" class="org.springframework.scheduling.quartz.SimpleTriggerBean"> <property name="jobDetail" ref="job2" /> <property name="startDelay" value="0" /><!-- 调度工厂实例化后，经过0秒开始执行调度 --> <property name="repeatInterval" value="2000" /><!-- 每2秒调度一次 --> </bean> 第二种CronTriggerBean，支持到指定时间运行一次，如每天12:00运行一次等。 配置方式如下： Xml代码 <bean id="cronTrigger" class="org.springframework.scheduling.quartz.CronTriggerBean"> <property name="jobDetail" ref="job2" /> <!—每天12:00运行一次 --> <property name="cronExpression" value="0 0 12 ?" /> </bean> 以上两种调度方式根据实际情况，任选一种即可。 第四步：配置调度工厂 Xml代码 <bean class="org.springframework.scheduling.quartz.SchedulerFactoryBean"> <property name="triggers"> <list> <ref bean="cronTrigger" /> </list> </property> </bean> 说明：该参数指定的就是之前配置的触发器的名字。 第五步：启动你的应用即可，即将工程部署至tomcat或其他容器。 到此，spring中Quartz的基本配置就介绍完了，当然了，使用之前，要导入相应的spring的包与Quartz的包，这些就不消多说了。 其实可以看出Quartz的配置看上去还是挺复杂的，没有办法，因为Quartz其实是个重量级的工具，如果我们只是想简单的执行几个简单的定时任务，有没有更简单的工具，有！ 四、Spring-Task 上节介绍了在Spring 中使用Quartz，本文介绍Spring3.0以后自主开发的定时任务工具，spring task，可以将它比作一个轻量级的Quartz，而且使用起来很简单，除spring相关的包外不需要额外的包，而且支持注解和配置文件两种 形式，下面将分别介绍这两种方式。 第一种：配置文件方式 第一步：编写作业类 即普通的pojo，如下： Java代码 import org.springframework.stereotype.Service; @Service public class TaskJob { public void job1() { System.out.println(“任务进行中。。。”); } } 第二步：在spring配置文件头中添加命名空间及描述 Xml代码 <beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans" xmlns:task="http://www.springframework.org/schema/task" 。。。。。。 xsi:schemaLocation="http://www.springframework.org/schema/task http://www.springframework.org/schema/task/spring-task-3.0.xsd"> 第三步：spring配置文件中设置具体的任务 Xml代码 <task:scheduled-tasks> <task:scheduled ref="taskJob" method="job1" cron="0 ?"/> </task:scheduled-tasks> <context:component-scan base-package=" com.gy.mytask " /> 说明：ref参数指定的即任务类，method指定的即需要运行的方法，cron及cronExpression表达式，具体写法这里不介绍了，详情见上篇文章附录。 <context:component-scan base-package="com.gy.mytask" />这个配置不消多说了，spring扫描注解用的。 到这里配置就完成了，是不是很简单。 第二种：使用注解形式 也许我们不想每写一个任务类还要在xml文件中配置下，我们可以使用注解@Scheduled，我们看看源文件中该注解的定义： Java代码 @Target({java.lang.annotation.ElementType.METHOD, java.lang.annotation.ElementType.ANNOTATION_TYPE}) @Retention(RetentionPolicy.RUNTIME) @Documented public @interface Scheduled { public abstract String cron(); public abstract long fixedDelay(); public abstract long fixedRate(); } 可以看出该注解有三个方法或者叫参数，分别表示的意思是： cron：指定cron表达式 fixedDelay：官方文档解释：An interval-based trigger where the interval is measured from the completion time of the previous task. The time unit value is measured in milliseconds.即表示从上一个任务完成开始到下一个任务开始的间隔，单位是毫秒。 fixedRate：官方文档解释：An interval-based trigger where the interval is measured from the start time of the previous task. The time unit value is measured in milliseconds.即从上一个任务开始到下一个任务开始的间隔，单位是毫秒。 下面我来配置一下。 第一步：编写pojo Java代码 import org.springframework.scheduling.annotation.Scheduled; import org.springframework.stereotype.Component; @Component(“taskJob”) public class TaskJob { @Scheduled(cron = "0 0 3 ?") public void job1() { System.out.println(“任务进行中。。。”); } } 第二步：添加task相关的配置： Xml代码 <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xmlns:aop="http://www.springframework.org/schema/aop" xmlns:context="http://www.springframework.org/schema/context" xmlns:tx="http://www.springframework.org/schema/tx" xmlns:task="http://www.springframework.org/schema/task" xsi:schemaLocation=" http://www.springframework.org/schema/beans http://www.springframework.org/schema/beans/spring-beans-3.0.xsd http://www.springframework.org/schema/aop http://www.springframework.org/schema/aop/spring-aop-3.0.xsd http://www.springframework.org/schema/context http://www.springframework.org/schema/jdbc/spring-jdbc-3.0.xsd http://www.springframework.org/schema/tx http://www.springframework.org/schema/tx/spring-tx-3.0.xsd http://www.springframework.org/schema/task http://www.springframework.org/schema/task/spring-task-3.0.xsd" default-lazy-init="false"> <context:annotation-config /> <!—spring扫描注解的配置 --> <context:component-scan base-package="com.gy.mytask" /> <!—开启这个配置，spring才能识别@Scheduled注解 --> <task:annotation-driven scheduler="qbScheduler" mode="proxy"/> <task:scheduler id="qbScheduler" pool-size="10"/> 说明：理论上只需要加上<task:annotation-driven />这句配置就可以了，这些参数都不是必须的。 Ok配置完毕，当然spring task还有很多参数，我就不一一解释了，具体参考xsd文档http://www.springframework.org/schema/task/spring-task-3.0.xsd。 附录： cronExpression的配置说明，具体使用以及参数请百度google 字段 允许值 允许的特殊字符 秒 0-59 , - / 分 0-59 , - / 小时 0-23 , - / 日期 1-31 , - ? / L W C 月份 1-12 或者 JAN-DEC , - / 星期 1-7 或者 SUN-SAT , - ? / L C 年（可选） 留空, 1970-2099 , - / - 区间 通配符 ? 你不想设置那个字段 下面只例出几个式子 CRON表达式 含义 "0 0 12 ?" 每天中午十二点触发 "0 15 10 ? " 每天早上10：15触发 "0 15 10 ?" 每天早上10：15触发 "0 15 10 ? " 每天早上10：15触发 "0 15 10 ? 2005" 2005年的每天早上10：15触发 "0 14 ?" 每天从下午2点开始到2点59分每分钟一次触发 "0 0/5 14 ?" 每天从下午2点开始到2：55分结束每5分钟一次触发 "0 0/5 14,18 ?" 每天的下午2点至2：55和6点至6点55分两个时间段内每5分钟一次触发 "0 0-5 14 ?" 每天14:00至14:05每分钟一次触发 "0 10,44 14 ? 3 WED" 三月的每周三的14：10和14：44触发 "0 15 10 ? MON-FRI" 每个周一、周二、周三、周四、周五的10：15触发 Cron 表达式包括以下 7 个字段： 秒 分 小时 月内日期 月 周内日期 年（可选字段） 特殊字符 Cron 触发器利用一系列特殊字符，如下所示： 反斜线（/）字符表示增量值。例如，在秒字段中“5/15”代表从第 5 秒开始，每 15 秒一次。 问号（?）字符和字母 L 字符只有在月内日期和周内日期字段中可用。问号表示这个字段不包含具体值。所以，如果指定月内日期，可以在周内日期字段中插入“?”，表示周内日期值无关紧要。字母 L 字符是 last 的缩写。放在月内日期字段中，表示安排在当月最后一天执行。在周内日期字段中，如果“L”单独存在，就等于“7”，否则代表当月内周内日期的最后一个实例。所以“0L”表示安排在当月的最后一个星期日执行。 在月内日期字段中的字母（W）字符把执行安排在最靠近指定值的工作日。把“1W”放在月内日期字段中，表示把执行安排在当月的第一个工作日内。 井号（）字符为给定月份指定具体的工作日实例。把“MON2”放在周内日期字段中，表示把任务安排在当月的第二个星期一。 星号（）字符是通配字符，表示该字段可以接受任何可能的值。 字段 允许值 允许的特殊字符 秒 0-59 , - / 分 0-59 , - / 小时 0-23 , - / 日期 1-31 , - ? / L W C 月份 1-12 或者 JAN-DEC , - / 星期 1-7 或者 SUN-SAT , - ? / L C 年（可选） 留空, 1970-2099 , - / 表达式意义 "0 0 12 ?" 每天中午12点触发 "0 15 10 ? " 每天上午10:15触发 "0 15 10 ?" 每天上午10:15触发 "0 15 10 ? " 每天上午10:15触发 "0 15 10 ? 2005" 2005年的每天上午10:15触发 "0 14 ?" 在每天下午2点到下午2:59期间的每1分钟触发 "0 0/5 14 ?" 在每天下午2点到下午2:55期间的每5分钟触发 "0 0/5 14,18 ?" 在每天下午2点到2:55期间和下午6点到6:55期间的每5分钟触发 "0 0-5 14 ?" 在每天下午2点到下午2:05期间的每1分钟触发 "0 10,44 14 ? 3 WED" 每年三月的星期三的下午2:10和2:44触发 "0 15 10 ? MON-FRI" 周一至周五的上午10:15触发 "0 15 10 15 ?" 每月15日上午10:15触发 "0 15 10 L ?" 每月最后一日的上午10:15触发 "0 15 10 ? 6L" 每月的最后一个星期五上午10:15触发 "0 15 10 ? 6L 2002-2005" 2002年至2005年的每月的最后一个星期五上午10:15触发 "0 15 10 ? 63" 每月的第三个星期五上午10:15触发 每天早上6点 0 6 每两个小时 0 /2 晚上11点到早上8点之间每两个小时，早上八点 0 23-7/2，8 每个月的4号和每个礼拜的礼拜一到礼拜三的早上11点 0 11 4 1-3 1月1日早上4点 0 4 1 1 本篇文章为转载内容。原文链接：https://zhanghaiyang.blog.csdn.net/article/details/51397459。 该文由互联网用户投稿提供，文中观点代表作者本人意见，并不代表本站的立场。 作为信息平台，本站仅提供文章转载服务，并不拥有其所有权，也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况，请及时联系我们，我们将第一时间进行核实并删除相应内容。

...： java Job job = Job.getInstance(conf); job.setJarByClass(KMeans.class); job.setMapperClass(MapKMeans.class); job.setReducerClass(ReduceKMeans.class); job.setOutputKeyClass(Text.class); job.setOutputValueClass(DoubleWritable.class); job.setInputFormatClass(SequenceFileInputFormat.class); job.setOutputFormatClass(SequenceFileOutputFormat.class); job.setNumReduceTasks(numClusters); job.waitForCompletion(true); 总结 以上就是我分享的一些关于如何优化Mahout算法性能的建议。总的来说，优化性能主要涉及到选择合适的算法、进行数据预处理、使用GPU加速和使用MapReduce等方面。希望这些内容能对你有所帮助。如果你还有其他问题，欢迎随时与我交流！

...ration(); Job job = Job.getInstance(conf, "word count"); job.setJarByClass(WordCount.class); job.setMapperClass(Map.class); job.setCombinerClass(Combine.class); job.setReducerClass(Reduce.class); job.setOutputKeyClass(Text.class); job.setOutputValueClass(IntWritable.class); FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(args[0])); FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1])); System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1); } } 六、结论 总的来说，数据一致性验证失败是一个常见的问题，但是我们可以通过优化网络环境、使用数据备份以及异地容灾等方式来解决这个问题。同时呢，咱们也得好好琢磨一下Hadoop究竟是怎么工作的，这样才能够更溜地用它来对付那些海量数据啊。

...mapreduce.Job; import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper; import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer; import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat; import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat; public class WordCount { public static class TokenizerMapper extends Mapper { private final static IntWritable one = new IntWritable(1); private Text word = new Text(); public void map(LongWritable key, Text value, Context context ) throws IOException, InterruptedException { String line = value.toString(); StringTokenizer itr = new StringTokenizer(line); while (itr.hasMoreTokens()) { word.set(itr.nextToken()); context.write(word, one); } } } public static class IntSumReducer extends Reducer { private IntWritable result = new IntWritable(); public void reduce(Text key, Iterable values, Context context ) throws IOException, InterruptedException { int sum = 0; for (IntWritable val : values) { sum += val.get(); } result.set(sum); context.write(key, result); } } public static void main(String[] args) throws Exception { Configuration conf = new Configuration(); Job job = Job.getInstance(conf, "word count"); job.setJarByClass(WordCount.class); job.setMapperClass(TokenizerMapper.class); job.setCombinerClass(IntSumReducer.class); job.setReducerClass(IntSumReducer.class); job.setOutputKeyClass(Text.class); job.setOutputValueClass(IntWritable.class); FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(args[0])); FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1])); System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1); } } 在这个例子中，我们首先定义了一个Mapper类，它负责将文本切分成单词，并将每个单词作为一个键值对输出。然后呢，我们捣鼓出了一个Reducer类，它的职责就是把所有相同的单词出现的次数统统加起来。 以上就是Hadoop的一些基本信息以及它的主要组件介绍。如果你对此还有任何疑问或者想要深入了解，欢迎留言讨论！

...的定时任务外，还具备cron风格的表达式调度，并且兼容多种后台运行模式，如配合Celery进行异步任务队列管理或结合Django等框架实现Web环境下的定时任务调度。 此外，深入探究Python定时任务的实际运用案例，例如NASA就利用Python定时任务技术对其空间站的数据采集系统进行定期维护与更新。通过灵活设定每日、每周甚至每月的任务计划，确保了系统能够按照预设时间点准确无误地完成数据同步及分析工作。 综上所述，在Python中实现高效稳定的定时任务方案，既可以借助如schedule这样的轻量级工具快速搭建原型，也可以根据实际需求选用更为强大的调度库如schedule-ext或APScheduler，从而在不同的业务场景下发挥关键作用。同时，众多现实应用的成功案例也证明了Python定时任务功能在各行业自动化流程中的重要价值。

...容器编排平台也提供了CronJob资源对象，它能在分布式环境中实现类似cron的定时任务功能，并通过YAML文件定义任务的执行周期、重启策略以及资源限制，为重要任务分配更高的优先级和资源配额。 此外，开源社区中的Ansible等自动化运维工具也在持续演进，它们能够与Linux系统的定时任务机制深度集成，提供了一种声明式、可版本控制的方式来管理复杂的定时任务依赖关系和优先级设定，极大提升了运维效率和系统的稳定性。 综上所述，在Linux定时任务优先级管理的道路上，无论是内核级别的Systemd Timer更新，还是云原生环境下的Kubernetes CronJob设计，乃至自动化运维工具的创新发展，都在不断丰富和完善我们的技术手段，助力运维工程师更好地应对日益增长的业务需求与挑战。

...e Mahout中的Job Scheduling and Resource Allocation Policies。你可能已经听说过Mahout这个名字，但不知道它具体是干什么的。别急，我这就带你一起揭开它的神秘面纱。 Mahout是一个基于Hadoop的数据挖掘库，专为大规模数据集设计。它可以让你轻松地进行各种机器学习任务，比如分类、聚类和推荐系统等。今天我们来聊聊怎么在Mahout里玩转作业调度和资源分配，让你的工作更顺畅！这不仅对提高系统性能超级重要，更是保证数据处理任务顺利搞定的关键！ 那么，让我们开始吧！ 2. 为什么需要Job Scheduling and Resource Allocation？ 首先，我们得弄清楚为什么要关心这些事情。想想看，假如你有一大堆事儿等着做，但这些事儿没个好计划，乱七八糟的，那会怎样？做事慢吞吞，东西用完了也不知道节省，事情越堆越多……这种情况咱们都遇到过吧？更糟的是，如果一些任务的优先级不高，它们可能会被晾在一边，结果整个系统就变得慢吞吞的，像乌龟爬一样。所以说，搞好作业调度和资源分配，就跟一个指挥官带兵打仗似的，特别关键。咱们得让每份资源都使出浑身解数，保证所有任务都能及时搞定。 接下来，我们来看看如何在Mahout中实际操作这些策略。 3. 理解Mahout中的Job Scheduling 3.1 基本概念 在Mahout中，Job Scheduling主要涉及到如何管理和控制任务的执行顺序和时间。Mahout本身并不直接提供Job Scheduling的功能，而是依赖于底层的Hadoop框架来实现这一功能。但是，作为开发者，我们可以利用一些配置参数来影响Job Scheduling的行为。 示例代码： java // 设置MapReduce作业的队列 Job job = Job.getInstance(conf, "my job"); job.setQueueName("high-priority"); // 设置作业的优先级 job.setPriority(JobPriority.HIGH); 在这个例子中，我们通过setQueueName方法将作业设置到了一个名为“high-priority”的队列中，并通过setPriority方法设置了作业的优先级为HIGH。这样做的目的是为了让这个作业能够优先得到处理。 3.2 实战演练 假设你有一个大数据处理任务，其中包括多个子任务。你可以通过调整这些子任务的优先级，来优化整体的执行流程。比如说，你可以把那些对最后成果影响很大的小任务排在前面做，把那些不太重要的小任务放在后面慢慢来。这样能确保你先把最关键的事情搞定。 代码示例： java // 创建多个作业 Job job1 = Job.getInstance(conf, "sub-task-1"); Job job2 = Job.getInstance(conf, "sub-task-2"); // 设置不同优先级 job1.setPriority(JobPriority.NORMAL); job2.setPriority(JobPriority.HIGH); // 提交作业 job1.submit(); job2.submit(); 在这个例子中，我们创建了两个子任务，并分别设置了不同的优先级。用这种方法，我们可以随心所欲地调整那些小任务的先后顺序，这样就能更轻松地掌控整个任务的大局了。 4. 探索Resource Allocation Policies 接下来，我们来聊聊Resource Allocation Policies。这部分内容涉及到如何合理地分配计算资源（如CPU、内存等），以确保每个作业都能得到足够的支持。 4.1 理论基础 在Mahout中，资源分配主要由Hadoop的YARN（Yet Another Resource Negotiator）来负责。YARN会根据每个任务的需要灵活分配资源，这样就能让作业以最快的速度搞定啦。 示例代码： java // 设置MapReduce作业的资源需求 job.setNumReduceTasks(5); // 设置Reduce任务的数量 job.getConfiguration().set("mapreduce.map.memory.mb", "2048"); // 设置Map任务所需的内存 job.getConfiguration().set("mapreduce.reduce.memory.mb", "4096"); // 设置Reduce任务所需的内存 在这个例子中，我们通过setNumReduceTasks方法设置了Reduce任务的数量，并通过set方法设置了Map和Reduce任务所需的内存大小。这样做可以确保作业在运行时能够获得足够的资源支持。 4.2 实战演练 假设你正在处理一个非常大的数据集，需要运行多个MapReduce作业。要想让每个任务都跑得飞快，你就得根据实际情况来调整资源分配，挺简单的。比如说，你可以多设几个Reduce任务来分担工作，或者给Map任务加点内存，这样就能更好地应付数据暴涨的情况了。 代码示例： java // 创建多个作业并设置资源需求 Job job1 = Job.getInstance(conf, "task-1"); Job job2 = Job.getInstance(conf, "task-2"); job1.setNumReduceTasks(10); job1.getConfiguration().set("mapreduce.map.memory.mb", "3072"); job2.setNumReduceTasks(5); job2.getConfiguration().set("mapreduce.reduce.memory.mb", "8192"); // 提交作业 job1.submit(); job2.submit(); 在这个例子中，我们创建了两个作业，并分别为它们设置了不同的资源需求。用这种方法，我们就能保证每个任务都能得到足够的资源撑腰，这样一来整体效率自然就上去了。 5. 总结与展望 通过今天的探讨，我们了解了如何在Mahout中有效管理Job Scheduling和Resource Allocation Policies。这不仅对提高系统性能超级重要，更是保证数据处理任务顺利搞定的关键！希望这些知识能帮助你在未来的项目中更好地运用Mahout，创造出更加出色的成果！ 最后，如果你有任何问题或者想了解更多细节，欢迎随时联系我。我们一起交流，共同进步！ --- 好了，小伙伴们，今天的分享就到这里啦！希望大家能够喜欢这篇充满情感和技术的文章。如果你觉得有用，不妨给我点个赞，或者留言告诉我你的想法。我们下次再见！

...ce任务来读取数据 Job job = new Job(); job.setJarByClass(Mahout.class); job.setMapperClass(CSVInputFormat.class); job.setReducerClass(CSVOutputFormat.class); // 设置输入路径和输出路径 FileInputFormat.addInputPath(job, new Path("input.csv")); FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path("output.csv")); // 运行任务 boolean success = job.waitForCompletion(true); if (success) { System.out.println("Data cleaning and preprocessing complete!"); } else { System.out.println("Data cleaning and preprocessing failed."); } 在这个例子中，我们使用了CSVInputFormat和CSVOutputFormat这两个类来进行数据清洗和预处理。说得更直白点，CSVInputFormat就像是个数据搬运工，它的任务是从CSV文件里把我们需要的数据给拽出来；而CSVOutputFormat呢，则是个贴心的数据管家，它负责把我们已经清洗干净的数据，整整齐齐地打包好，再存进一个新的CSV文件里。 3.2 模型选择和参数调优 选择合适的推荐算法和参数设置是构建成功推荐模型的关键。Mahout提供了许多常用的推荐算法，如协同过滤、基于内容的推荐等。同时呢，它还带来了一整套给力的工具，专门帮我们微调模型的参数，让模型的表现力更上一层楼。 以下是一个简单的例子，展示了如何使用Mahout的ALS（Alternating Least Squares）算法来构建推荐模型： java // 创建一个新的推荐器 RecommenderSystem recommenderSystem = new RecommenderSystem(); // 使用 ALS 算法来构建推荐模型 Recommender alsRecommender = new MatrixFactorizationRecommender(new ItemBasedUserCF(alternatingLeastSquares(10), userItemRatings)); recommenderSystem.addRecommender(alsRecommender); // 进行参数调优 alsRecommender.setParameter(alsRecommender.getParameter(ALS.RANK), 50); // 尝试增加隐藏层维度 在这个例子中，我们首先创建了一个新的推荐器，并使用了ALS算法来构建推荐模型。然后，我们对模型的参数进行了调优，尝试增加了隐藏层的维度。 3.3 数据监控与故障恢复 最后，我们需要建立一套完善的数据监控体系，以便及时发现并修复数据模型构建失败的问题。Mahout这玩意儿，它帮我们找到了一个超简单的方法，就是利用Hadoop的Streaming API，能够实时地、像看直播一样掌握推荐系统的运行情况。 以下是一个简单的例子，展示了如何使用Mahout和Hadoop的Streaming API来实现实时监控： java // 创建一个MapReduce任务来监控数据 Job job = new Job(); job.setJarByClass(Mahout.class); job.setMapperClass(StreamingInputFormat.class); job.setReducerClass(StreamingOutputFormat.class); // 设置输入路径和输出路径 FileInputFormat.addInputPath(job, new Path("input.csv")); FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path("output.csv")); // 运行任务 boolean success = job.waitForCompletion(true); if (success) { System.out.println("Data monitoring and fault recovery complete!"); } else { System.out.println("Data monitoring and fault recovery failed."); } 在这个例子中，我们使用了StreamingInputFormat和StreamingOutputFormat这两个类来进行数据监控。换句话说，StreamingInputFormat这小家伙就像是个专门从CSV文件里搬运数据的勤快小工，而它的搭档StreamingOutputFormat呢，则负责把我们监控后的结果打包整理好，再稳稳当当地存放到新的CSV文件中去。 四、结论 本文介绍了推荐系统中最常见的问题之一——数据模型构建失败的原因，并提供了解决这个问题的一些策略，包括数据清洗与预处理、模型选择和参数调优以及数据监控与故障恢复。虽然这些问题确实让人头疼，不过别担心，只要我们巧妙地运用那个超给力的开源神器Mahout，就能让推荐系统的运行既稳如磐石又准得惊人，妥妥提升它的稳定性和准确性。

...n("mapred.job.tracker.completeuserjobs.retry", false); conf.set("mapred.job.tracker.history.completed.location", "/home/user/hadoop/logs/mapred/jobhistory/done"); FileSystem fs = FileSystem.get(conf); Path cacheDir = new Path("/cache"); fs.mkdirs(cacheDir); conf.set("mapred.cache.files", cacheDir.toString()); 四、结论 总的来说，通过合理地使用流式处理和降低向量化模型的精度，我们可以有效地优化内存使用。同时，通过使用数据缓存，我们可以有效地优化磁盘I/O。这些都是我们在处理大数据时需要注意的问题。当然啦，这只是个入门级别的小建议，具体的优化方案咱们还得瞅瞅实际情况再灵活制定哈。希望这篇文章能对你有所帮助，让你更好地利用Mahout处理大数据！

...et mapred.job.timeout=3600; -- 设置作业执行超时时间为 1 小时 四、解决方案 针对以上问题，我们可以采取以下策略来避免或解决数据库连接超时问题： 1. 检查网络状况并优化网络环境 确保网络畅通无阻，提高带宽，减少丢包率。 2. 增加服务器资源 根据业务需求适当增加服务器硬件资源，提高数据库处理能力。 3. 优化查询语句 合理设计和编写查询语句，避免不必要的数据扫描，提高查询效率。 4. 调整 Hadoop 配置 修改适当的 Hadoop 配置参数，如增大任务超时时间等。 5. 使用连接池 通过使用数据库连接池技术，能够有效地管理和复用数据库连接，降低单次连接成本。 五、总结与反思 数据库连接超时问题对于大数据项目来说是一种常见的现象，但是只要我们找出问题的根源，就能有针对性地提出解决方案。希望通过本文的分享，大家能对 Hive 数据库连接超时问题有一个更加深入的理解，以便更好地应对类似的问题。 六、展望未来 随着大数据技术的不断发展和进步，我们可以期待更多优秀的工具和技术涌现出来，帮助我们更好地进行数据处理和分析。同时呢，咱们也得不断跟进学习研究各种新技术，这样才能更好地把这些工具和技术运用起来，解决实际问题。

...reducer = job.getReducer(); reducer.setNumReduceTasks(1); 然后，用Matplotlib这样的可视化库，将结果呈现出来，便于理解和解读。 四、总结与展望 Hadoop凭借其出色的性能和易用性，为我们处理大量图像数据提供了有力支持。你知道吗，随着深度学习这家伙越来越火，Hadoop这老伙计可能得找个新拍档，比如Spark，才能一起搞定那些高难度的图片数据分析任务，毕竟单打独斗有点力不从心了。不过呢，Hadoop这家伙绝对是咱们面对海量数据时的首选英雄，特别是在刚开始那会儿，简直就是数据难题的救星，让咱们在信息的汪洋大海里也能轻松应对，游得畅快。

...h/to/your/job.jar 上述命令中，-yn指定了TaskManager的数量，-ys和-yjm分别设置了每个容器的内存大小和Application Master的内存大小，而-ytm则定义了每个TaskManager的内存大小。 2.2 配置详解 - -m yarn-cluster 表示在YARN集群模式下运行Flink作业。 - -yn 参数用于指定TaskManager的数量，可以根据实际需求调整以适应不同的并发负载。 - -ys、-yjm 和 -ytm 则是针对YARN资源的细致调控，确保Flink作业能在合理利用集群资源的同时，避免因资源不足而导致的性能瓶颈或OOM问题。 3. 资源管理策略揭秘 3.1 动态资源分配 Flink on YARN支持动态资源分配，即在作业执行过程中，根据当前负载情况自动调整TaskManager的数量。这种策略极大地提高了资源利用率，特别是在应对实时变化的工作负载时表现突出。 3.2 Slot分配机制 在Flink内部，资源被抽象为Slots，每个TaskManager包含一定数量的Slot，用来执行并行任务。在YARN这个大环境下，我们能够灵活掌控每个TaskManager能同时处理的任务量。具体来说，就是可以根据TaskManager内存的大小，还有咱们预先设置的slots数量，来精准调整每个TaskManager的承载能力，让它恰到好处地执行多个任务并发运行。 例如，在flink-conf.yaml中设置： yaml taskmanager.numberOfTaskSlots: 4 这意味着每个TaskManager将提供4个slot，也就是说，理论上它可以同时执行4个并发任务。 3.3 自定义资源请求 对于特殊的场景，如GPU密集型或者高CPU消耗的作业，我们还可以自定义资源请求，向YARN申请特定类型的资源。不过这需要YARN环境本身支持异构资源调度。 4. 结语 关于Flink on YARN的思考与讨论 理解并掌握Flink on YARN的部署与资源管理策略，无疑能够帮助我们在面对复杂的大数据应用场景时更加游刃有余。不过同时也要留意，实际操作时咱们得充分照顾到业务本身的特性，还有集群当前的资源状况，像玩拼图一样灵活运用这些策略。不断去微调、优化资源分配的方式，确保Flink能在YARN集群里火力全开，达到最佳效能状态。在这个过程中，我们会不断地挠头琢磨、动手尝试、努力改进，这恰恰就是大数据技术最吸引人的地方——它就像一座满是挑战的山峰，但每当你攀登上去，就会发现一片片全新的风景，充满着无限的可能性和惊喜。 通过以上的阐述和示例，希望你对Flink on YARN有了更深的理解，并在未来的工作中能更好地驾驭这一强大的工具。记住，技术的魅力在于实践，不妨现在就动手试一试吧！

...小麻烦。比如说，要是Cron表达式设错了，或者你的任务代码不小心蹦出了个bug，那就会有点尴尬。这篇文章将带你深入理解这些问题，并给出解决方案。 二、Cron表达式的理解与配置 1.1 Cron表达式简介 Cron表达式是一种用于描述时间规律的字符串，它由六个或七个字段组成，用来定义任务的执行周期。例如，"0 0 ?" 表示每天的0点0分执行。理解Cron表达式对于正确配置定时任务至关重要。 1.2 Beego中Cron表达式的配置 在Beego中，你可以通过/app/controllers/cron.go文件来配置Cron任务。下面是一个简单的例子： go package controllers import ( "github.com/astaxie/beego" "time" ) func init() { beego.AddFuncTask("DailyReport", func() { // 你的任务代码 log.Println("每日报告执行") }, "0 0 ") // 每天0点0分执行 } 如果配置出错，如误写为"0 0 ??"，程序可能无法按照预期执行，导致任务丢失。 三、任务代码错误分析 2.1 错误类型 任务代码错误可以分为语法错误、逻辑错误和运行时错误。打个比方，就像这样，假如你的程序像小孩子没吃饱饭一样，依赖一个还没填满的“变量”玩具，或者你试图打开一个压根不存在的“数据宝箱”，那这整个任务啊，铁定会玩不转。 2.2 示例代码 go func DailyReport() { // 假设db没有被初始化 db := GetDB() // 这里会抛出错误，因为GetDB函数可能尚未被调用 // ... } 2.3 解决策略 检查代码是否遵循了正确的编程规范，确保所有的依赖都已初始化。同时，使用调试工具（如Beego的内置日志）来追踪错误，找出问题所在。 四、异常处理与调试 3.1 异常捕获 在任务函数中添加适当的错误处理，可以让你更好地追踪到问题。例如： go func DailyReport() error { // ... if db == nil { return errors.New("数据库连接未初始化") } // ... } 3.2 调试技巧 使用beego.BeeApp.SetDebug(true)开启调试模式，这将显示详细的错误堆栈信息。另外，你还可以利用Go的断点和日志功能进行调试。 五、总结与展望 定时任务是现代应用不可或缺的一部分，但它们的稳定性和准确性同样重要。通过理解Cron表达式和任务代码，我们可以避免很多常见的问题。你知道的，哥们，遇到麻烦别急，就像侦探破案一样，冷静分析，一步一步来，答案肯定会出现的！在Beego的天地里，搞定定时任务就像演奏一曲动听的交响乐，得把每个细节、每一步都精准地安排好，就像指挥家挥舞着魔杖，让时间的旋律流畅自如。祝你在探索Beego定时任务的道路上越走越远！

...ing { val job = launch { val result = doSomeWork() println(result) } // 主线程可以继续做其他事情... println("Doing other work...") job.join() // 等待协程完成 } 在这段代码中，doSomeWork是一个挂起函数，它会在执行到delay时暂停协程，但不会阻塞主线程。这样，主线程可以继续执行其他任务（如打印"Doing other work..."），直到协程完成后再获取结果。 思考一下： - 挂起函数是如何帮助你编写非阻塞代码的？ - 你能想象在你的应用中使用这种技术来提升用户体验吗？ 4. 协程上下文与调度器 最后，我们来谈谈协程的上下文和调度器。协程上下文包含了运行协程所需的所有信息，包括调度器、异常处理器等。调度器决定了协程在哪个线程上执行。Kotlin提供了多种调度器，如Dispatchers.Default用于CPU密集型任务，Dispatchers.IO用于I/O密集型任务。 kotlin import kotlinx.coroutines. fun main() = runBlocking { withContext(Dispatchers.IO) { println("Running on ${Thread.currentThread().name}") } } 在这段代码中，我们使用withContext切换到了Dispatchers.IO调度器，这样协程就会在专门处理I/O操作的线程上执行。这种方式可以帮助你更好地管理和优化协程的执行环境。 思考一下： - 你知道如何根据不同的任务类型选择合适的调度器吗？ - 这种策略对于提高应用性能有多大的影响？ 结语 好了，朋友们，这就是今天的分享。读了这篇文章后，我希望大家能对Kotlin里的协程和并发编程有个初步的认识，说不定还能勾起大家深入了解协程的兴趣呢！记住，编程不仅仅是解决问题，更是享受创造的过程。希望你们在学习的过程中也能找到乐趣！ 如果你有任何问题或者想了解更多内容，请随时留言交流。我们一起进步，一起成长！

...example.MyJob --master local[] my-job.jar 5. 总结 通过以上步骤，我成功解决了这个令人头疼的问题。虽然过程中遇到了不少困难，但最终还是找到了合适的解决方案。希望我的经验能对大家有所帮助。如果还有其他问题，欢迎随时交流讨论！ --- 这篇文章涵盖了从问题背景到具体解决方案的全过程，希望对你有所帮助。如果你在实际操作中遇到其他问题，不妨多查阅官方文档或者向社区求助，相信总能找到答案。

...xml sqoop.job.data.publish.class org.apache.atlas.sqoop.hook.SqoopHook 这段配置告知Sqoop使用Atlas提供的hook类来处理元数据发布。当Sqoop作业运行时，SqoopHook会自动收集作业相关的元数据，并将其同步至Apache Atlas。 5. 结合实战场景探讨Sqoop与Atlas联动的价值 有了Sqoop与Atlas的联动能力，我们的数据工程师不仅能快速便捷地完成数据迁移，还能确保每一步操作都伴随着完整的元数据记录。比如，当业务人员查询某数据集来源时，可通过Atlas直接追溯到原始的Sqoop作业；或者在数据质量检查、合规审计时，可以清晰查看到数据血缘链路，从而更好地理解数据的生命历程，提高决策效率。 6. 总结 Sqoop与Apache Atlas的深度集成，犹如为大数据环境中的数据流动加上了一双明亮的眼睛和智能的大脑。它们不仅简化了数据迁移过程，更强化了对数据全生命周期的管理与洞察力。随着企业越来越重视并不断深挖数据背后的宝藏，这种联动解决方案将会在打造一个既高效、又安全、完全合规的数据管理体系中，扮演着越来越关键的角色。就像是给企业的数据治理装上了一个超级引擎，让一切都运作得更顺畅、更稳妥、更符合规矩。

...json { "job": { "content": [ { "reader": { "name": "mysqlreader", "parameter": { "username": "root", "password": "", "connection": [ { "jdbcUrl": ["jdbc:mysql://source-db:3306/mydb?useSSL=true&serverTimezone=UTC"], "table": ["table1"] } ], // 配置SSL以保证数据传输安全 "connectionProperties": "useSSL=true" } }, "writer": {...} } ], "setting": { // ... } } } 上述示例中，我们在配置MySQL读取器时启用了SSL连接，这是Datax保障数据传输安全的第一道防线。 2. 认证与授权 Datax服务端及各数据源间的认证与授权也是保障安全的重要一环。Datax本身并不内置用户权限管理功能，而是依赖于各个数据源自身的安全机制。例如，我们可以通过配置数据库的用户名和密码实现访问控制： json "reader": { "name": "mysqlreader", "parameter": { "username": "datax_user", // 数据库用户 "password": "", // 密码 // ... } } 在此基础上，企业内部可以结合Kerberos或LDAP等统一身份验证服务进一步提升Datax作业的安全性。 3. 敏感信息处理 Datax配置文件中通常会包含数据库连接信息、账号密码等敏感内容。为防止敏感信息泄露，Datax支持参数化配置，通过环境变量或者外部化配置文件的方式避免直接在任务配置中硬编码敏感信息： json "reader": { "name": "mysqlreader", "parameter": { "username": "${db_user}", "password": "${}", // ... } } 然后在执行Datax任务时，通过命令行传入环境变量： bash export db_user='datax_user' && export db_password='' && datax.py /path/to/job.json 这种方式既满足了安全性要求，也便于运维人员管理和分发任务配置。 4. 审计与日志记录 Datax提供详细的运行日志功能，包括任务启动时间、结束时间、状态以及可能发生的错误信息，这对于后期审计与排查问题具有重要意义。同时呢，我们可以通过企业内部那个专门用来收集和分析日志的平台，实时盯着Datax作业的执行动态，一旦发现有啥不对劲的地方，就能立马出手解决，保证整个流程顺顺利利的。 综上所述，Datax的安全性设计涵盖了数据传输安全、认证授权机制、敏感信息处理以及操作审计等多个层面。在用Datax干活的时候，咱们得把这些安全策略整得明明白白、运用自如。只有这样，才能一边麻溜儿地完成数据同步任务，一边稳稳当当地把咱的数据资产保护得严严实实，一点儿风险都不冒。这就像是现实生活里的锁匠师傅，不仅要手到擒来地掌握开锁这门绝活儿，更得深谙打造铜墙铁壁般安全体系的门道，确保我们的“数据宝藏”牢不可破，固若金汤。

...mapreduce.job.user.classpath.first=true \ --libjars $SQOOP_HOME/lib/mysql-connector-java-8.0.24.jar \ --connect jdbc:mysql://localhost:3306/test \ -m 1 \ --num-mappers 1 \ --target-dir /user/hadoop/students \ --delete-target-dir \ --split-by id \ --as-textfile \ --fields-terminated-by '|' \ --null-string 'NULL' \ --null-non-string '\\N' \ --check-column id \ --check-nulls \ --query "SELECT id, name, age FROM students WHERE age > 18" 注意，我们添加了一个-Dmapreduce.job.user.classpath.first=true参数，这样就可以保证我们的自定义JAR包在任务的classpath列表中处于最前面的位置。 如果一切正常，我们应该可以看到一条成功的消息，并且可以在MySQL中看到导出的数据。 总结 本文介绍了如何使用Apache Sqoop将HDFS中的数据导出到MySQL数据库。咱们先给环境捯饬得妥妥当当，然后捣鼓出一个MySQL表，再接再厉，编了个Sqoop脚本。最后，咱就让这个脚本大展身手，把数据导出溜溜的。希望这篇文章能帮助你解决这个问题！

...eport.set_cron_schedule(' ') 保存报告 kibana.save_report(report) 在这个例子中，我们首先创建了一个Kibana实例，然后创建了一个新的报告，并将其关联到了我们之前创建的工作流程。接着，我们设置了定时任务，以便每小时生成一次新的报告。最后，我们将这个报告保存了下来。 五、结论 总的来说，Kibana是一个非常强大而灵活的工具，它可以帮助我们轻松地处理和分析数据，生成自动化报告。用Kibana的Canvas功能，咱们就能随心所欲地定制自己的工作流程，确保一切都能按照咱们独特的需求来运行。就像是在画布上挥洒创意一样，让数据处理也能按照咱的心意来设计和展示，可方便了！同时，通过使用Report功能，我们可以设置定时任务，以方便地生成和分发自动化报告。 如果你还没有尝试过使用Kibana，我强烈建议你去试一试。我相信，一旦你开始使用它，你就不会想再离开它了。

...始查看。 zcat job365_20110406.sql.bz2 | sed -n '10,$p' | more 12 超找当前目录下 包含 490 字符窜的文件 grep 490 . -r 13 按照精确时间查找 sed -n '\/12\/Jun\/2011:02:50/p' nginx-access.log | more 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/iteye_15968/article/details/82006780。 该文由互联网用户投稿提供，文中观点代表作者本人意见，并不代表本站的立场。 作为信息平台，本站仅提供文章转载服务，并不拥有其所有权，也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况，请及时联系我们，我们将第一时间进行核实并删除相应内容。