总览 在上次作业中,虽然我们在屏幕上画出一个线框三角形,但这看起来并不是那么的有趣.所以这一次我们继续推进一步--在屏幕上画出一个实心三角形,换言之,栅格化一个三角形.上一次作业中,在视口变化之后,我们调用了函数rasterize_wireframe(const Triangle& t). 但这一次,你需要自己填写并调用函数 rasterize_triangle(const Triangle& t).该函数的内部工作流程如下: 创建三角形的2 维bounding box. 遍历此bound

数据库:SQL Server 2005,运行环境:Windows Server 2008  在数据库里的所有作业都执行失败,包括自动执行和手动执行.在事件查看器里看到的错误报告如下: 该作业失败.  无法确定所有者 AAA/Administrator (拥有作业 备份-AAA)是否有服务器访问权限 (原因: 无法获取有关 Windows NT 组/用户 'AAA/Administrator' 的信息,错误代码 0x534. [SQLSTATE 42000] (错误 15404)). 产生原因:之

原文:在SQL Server Management Studio中可以运行作业但是用T-SQL运行则失败 问题: 在SQL Server Management Studio中可以运行作业但是用T-SQL运行则失败,反之亦然. 分析: 这种情况多数为执行时上下文(Context)安全性问题.在SSMS中执行的时候,T-SQL语句是在当前登录名下运行的.但是作业在SQL Server Agent中是以SQL Server Agent 服务(SQL Server Agent Service accou

数据库:SQL Server 2005/2008,运行环境:Windows Server 2008  在数据库里的所有作业都执行失败,包括自动执行和手动执行.在事件查看器里看到的错误报告如下: 该 作业失败.  无法确定所有者 AAA/Administrator (拥有作业 备份-AAA)是否有服务器访问权限 (原因: 无法获取有关 Windows NT 组/用户 'AAA/Administrator' 的信息,错误代码 0x534. [SQLSTATE 42000] (错误 15404)).

作业配置规范文档(MS SQL) 文档类型 MS SQL数据库作业配置规范文档 创建日期 2015-07-30 版本变化 V3.0 修改记录 修改人 修改日期 版本 修改描述 潇湘隐者 2015-08-01 V1.0 创建制定文档 潇湘隐者 2015-08-13 V2.0 修改部分内容,例如Schedule命名 潇湘隐者 2015-10-18 V3.0 增加作业申请流程图 无规矩不成方圆,在数据库管理维护,我们发现有必要规范作业创建.配置.因为随意的创建作业,导致五花八门的命名和各种混乱.不利于

SQL Server代理是所有实时数据库的核心.代理有很多不明显的用法,因此系统的知识,对于开发人员还是DBA都是有用的.这系列文章会通俗介绍它的很多用法. 如我们在这里系列的前几篇文章所见,SQL Server代理由一系列的作业步骤组成,每个步骤是将要进行的不同类型的工作.这个作业步骤的每个都是技术独立的,但你可以通过作业步骤作为不同的工作项目,来创建工作流.在这篇文章里,你会学到如何在作业步骤间使用工作流来修改要进行的操作,还有单个作业处理多个条件.你也会进一步检查作业步骤安全的细节和不同作

作业执行 上一章讲了RDD的转换,但是没讲作业的运行,它和Driver Program的关系是啥,和RDD的关系是啥? 官方给的例子里面,一执行collect方法就能出结果,那我们就从collect开始看吧,进入RDD,找到collect方法. def collect(): Array[T] = { val results = sc.runJob(this, (iter: Iterator[T]) => iter.toArray) Array.concat(results: _*) } 它进行了

本篇文章是SQL Server代理系列的第六篇,详细内容请参考原文. 正如这一系列的前几篇所述,SQL Server代理作业是由一系列的作业步骤组成,每个步骤由一个独立的类型去执行.每个作业步骤在技术上是独立的,但是你可以创建工作流贯穿作业中的各个步骤.在这篇文章中,你将学习如何在作业步骤中使用工作流来改变要执行的操作,单一作业有多个条件可以处理.你也会接触作业步骤安全和作业子系统的更多细节.SQL Server代理步骤如第二篇所述,SQL Server代理作业包含一个或多个作业步骤.每一个作业

Hadoop为用户作业提供了多种可配置的参数,以允许用户根据作业特点调整这些参数值使作业运行效率达到最优. 一 应用程序编写规范 1.设置Combiner         对于一大批MapReduce程序,如果可以设置一个Combiner,那么对于提高作业性能是十分有帮助的.Combiner可减少Map Task中间输出的结果,从而减少各个Reduce Task的远程拷贝数据量,最终表现为Map Task和Reduce Task执行时间缩短. 2. 选择合理的Writable类型       

1,eclipse环境搭建 在eclipse中新建一个JAVA工程,导入必要的依赖包,目前用到的有: 其次编写JAVA 程序提交Oozie作业,这里可参考:oozie官方参考文档 在运行提交程序前,首先需要把相应的程序打成jar包,定义好workflow.xml,再把它们上传到HDFS中.然后在程序中指定作业的属性,这里我是直接用的oozie-examples.tar.gz中的示例. 部分代码参考如下: OozieClient wc = new OozieClient("http://192.1

本篇文章是SQL Server代理系列的第六篇,详细内容请参考原文. 正如这一系列的前几篇所述,SQL Server代理作业是由一系列的作业步骤组成,每个步骤由一个独立的类型去执行.每个作业步骤在技术上是独立的,但是你可以创建工作流贯穿作业中的各个步骤.在这篇文章中,你将学习如何在作业步骤中使用工作流来改变要执行的操作,单一作业有多个条件可以处理.你也会接触作业步骤安全和作业子系统的更多细节.SQL Server代理步骤如第二篇所述,SQL Server代理作业包含一个或多个作业步骤.每一个作业

作业Job状态机维护了MapReduce作业的整个生命周期,即从提交到运行结束的整个过程.Job状态机被封装在JobImpl中,其主要包括14种状态和19种导致状态发生的事件. 作业Job的全部状态维护在类JobStateInternal中,如下所示: public enum JobStateInternal { // 作业新建状态,当作业Job被新创建时所处的状态 NEW, // 作业启动状态,此时运行时间已被设置,任务处于开始被调度阶段 SETUP, // 作业已初始化状态,此时作业中的Ma

经典的MapReduce1中的失败在MapReduce1运行时,主要考虑三种失败的模式,运行任务失败.tasktracker失败以及jobtracker失败1. 任务运行失败首先考虑子任务失败的情况.最常见的情况是map任务或reduce任务中的用户代码抛出运行异常.如果发生这种情况,子任务JVM进程会在退出之前向其父tasktracker发送错误报告.错误报告最后被记入用户日志.Tasktracker将此次任务尝试标记为failed(失败),释放任务槽运行另外一个任务.对于streaming任

一.MR作业运行过程 JobClient的runJob()方法:新建JobClient实例,并调用其submitJob()方法.提交作业后,runJob()每秒轮询作业进度,如果发现上次上报后信息有改动,则把进度报告输出到控制台.作业完成,成功则显示作业计数器:失败则输出错误到控制台. (一)JobClient的submitJob()的作业提交过程: 1. 向JobTracker请求一个新jobID,通过JobTracker的getNewJobId()获取: 2. 检查作业输出说明.例如,如果没

描述 我们有一台数据库服务器windows 2012 r2 上有安装sql server 2012 和sql server 2016双实例,后续又把sql 2016的服务全部停用,即只保留sql 2012 的服务在用.在例行检查数据库的job 运行情况时发现syspolicy_purge_history该自带的job一直是失败的,错误一直停留在step 3,首先先了解一下该job的官方文档说明,发现虽然跟实际在用的业务功能没有什么关联,但还是觉得有必要修复. 操作步骤 a.查看job的具体报错提

本文包含了我在开发项目中经历过的实用的ABAP单元测试指导方针.我把它们安排成为问答的风格,欢迎任何人添加更多的Q&A's,以完成这个列表. 在我的项目中,只使用传统的ABAP report.所以很不幸我不能使用ABAP单元测试了,是吗?有个好消息:无论你正在使用哪一种ABAP代码对象进行开发,都可以通过添加单元测试使得它更加稳定和更易于扩展.对于reports,模块池(module pools)和函数组(function groups),可以通过添加手写本地类的方式添加单元测试.假设一个简单的

凌晨收到同事电话,反馈应用程序访问Oracle数据库时报错,当时现场现象确认: 1. 应用程序访问不了数据库,使用SQL Developer测试发现访问不了数据库.报ORA-12570 TNS:packet reader failure 2. 使用lsnrctl status检查监听,一直没有响应,这个是极少见的情况. 3. 检查数据库状态为OPEN,使用nmon检查系统资源.如下一张截图所示,CPU利用率不高,但是CPU Wait%非常高.这意味着I/O不正常.可能出现了IO等待和争用(IO

要说的话这个工具类还是比较简单的,每个方法体都比较小,但用起来还是可以的,把开发中一些常用的步骤封装了下,不用去kettle源码中找相关操作的具体实现了. 算了废话不多了,直接上重点,代码如下: import java.util.List; import org.apache.log4j.Logger; import org.pentaho.di.core.KettleEnvironment; import org.pentaho.di.core.database.DatabaseMeta; i

mapreduce 2 思想架构 mr2解决了mr1的jobTracker的单点颈瓶问题,这个问题会影响hadoop的扩展性,集群的可靠性,mr1中jobTracker负责集群作业的分发,管理,调度,同时还必须和集群中所有的节点保持通信,了解集群的资源情况和运行的状态,所以jobTracker就负担的太多了,而TaskTracker就只负责作业运行,所以jobTracker的工作太过于沉重. mr2中将资源管理和作业管理拆开,全局资源管理器(resourceManager)负责整个集群的资源管理

WebLogic Server集群概述  WebLogic Server 群集由多个 WebLogic Server 服务器实例组成,这些服务器实例同时运行并一起工作以提高可缩放性和可靠性.对于客户端而言,群集是一个WebLogic Server 实例.构成群集的服务器实例可以在同一台计算机上运行,也可以位于不同的计算机上.可以通过向现有计算机上的群集中添加更多的服务器实例来增加群集的容量,也可以向群集中添加计算机以承载递增的服务器实例.群集中的每个服务器实例必须运行同一版本的 WebLogic

本文转自<http://leowzy.iteye.com/blog/888931> ----------------------------------------------------------------------------- 整理笔记 很TM烦,不过效果确实蛮好的,所以...硬着头皮,接着写吧. 笔记内容: 作业控制语言JCL(类似UNIX下的shell语言)是批处理作业的用户与操作系统的接口 . 作业(作业步1,作业步2,……,作业步n),作业步1……作业步n是顺序执行的 .