注:Elastic-Job是一个分布式调度解决方案,由两个相互独立的子项目Elastic-Job-Lite和Elastic-Job-Cloud组成.Elastic-Job-Lite定位为轻量级无中心化解决方案,使用jar包的形式提供分布式任务的协调服务:Elastic-Job-Cloud采用自研Mesos Framework的解决方案,额外提供资源治理.应用分发以及进程隔离等功能. 功能列表 1. 任务分片 将整体任务拆解为多个子任务 可通过服务器的增减弹性伸缩任务处理能力 分布式协调,任务服务

单集群10万节点 走进腾讯云分布式调度系统VStation https://www.sohu.com/a/227223696_355140 2018-04-04 08:18 云计算并非无中生有的概念,它将普通的单台 PC计算能力通过分布式调度软件连接起来.其最核心的问题是如何把一百台.一千台.一万台机器高效地组织起来,灵活进行任务调度和管理,从而像使用单台机器一样方便地使用多台机器.目前,业界已存在多种分布式调度实现方案,比较知名的有 Hadoop YARN.Mesos.Google Borg

唉,在谈文章之前先说一下自己的情况.原计划是在上周六写完这篇文章的,然而周六的时候打开电脑的,按照平常"惯例",先补一些 "黑色五叶草"/"进巨"的番,然后刷着刷着就忘记写,接着就逛逛知乎,逛逛b站.啪地一下,趁我不注意

Airflow1.10.4介绍与安装 现在是9102年,8月中旬.airflow当前版本是1.10.4. 随着公司调度任务增大,原有的,基于crontab和mysql的任务调度方案已经不太合适了,需要寻找一个可以支持分布式扩容的调度系统解决方案. 最初瞄准azkaban来着,想着基于这个的二次开发.对比功能和社区热度之后,Airflow比较符合我们寻找的调度系统. 什么是Airflow Airflow是一个以编程方式创作,安排和监控工作流程的平台.对比crontab来看,它是一个可以定时调度任务

http://www.cnblogs.com/LBSer/p/3390852.html 最近单位需要做自己的分布式监控系统,因此看了一些资料,其中就有google的分布式追踪系统dapper的论文:http://static.googleusercontent.com/external_content/untrusted_dlcp/research.google.com/zh-CN//pubs/archive/36356.pdf,结合自己的理解描述下这篇论文. 一.引子: 用户输入关键字后只要敲

前面讲了xxl-job的搭建,现在来粗略的解析下该分布式调度系统的源码,先来客户点代码 客户端源码 客户端开启的时候会向服务中心进行注册,其实现用的是jetty连接,且每隔半分钟会发送一次心跳,来告诉服务中心该执行器是否正常 查看源码可以从配置文件入手 @Bean(initMethod = "start", destroyMethod = "destroy") public XxlJobExecutor xxlJobExecutor() { logger.info(

项目介绍: Hangfire:是一个开源的job调度系统,支持分布式JOB!! Hangfire.HttpJob 是我针对Hangfire开发的一个组件,该组件和Hangfire本身是独立的.可以独立更新Hangfire版本不影响! 该组件已被Hangfire官方采纳,在Hangfire官网可以查到: 开源地址: https://github.com/yuzd/Hangfire.HttpJob 该项目目的是: 剥离Job调度和业务 Hangfire.HttpJob究竟是干嘛的 传统使用Hangf

项目介绍: Hangfire:是一个开源的job调度系统,支持分布式JOB!! Hangfire.HttpJob 是我针对Hangfire开发的一个组件,该组件和Hangfire本身是独立的.可以独立更新Hangfire版本不影响! 该组件已被Hangfire官方采纳,在Hangfire官网可以查到: 开源地址: https://github.com/yuzd/Hangfire.HttpJob 该项目目的是: 剥离Job调度和业务 Hangfire.HttpJob究竟是干嘛的 传统使用Hangf

项目介绍: Hangfire:是一个开源的job调度系统,支持分布式JOB!! Hangfire.HttpJob 是我针对Hangfire开发的一个组件,该组件和Hangfire本身是独立的.可以独立更新Hangfire版本不影响! 该组件已被Hangfire官方采纳,在Hangfire官网可以查到: 开源地址: https://github.com/yuzd/Hangfire.HttpJob 该项目目的是: 剥离Job调度和业务 Hangfire.HttpJob究竟是干嘛的 传统使用Hangf

ElasticJob 于 2020 年 5 月 28 日重启并成为 Apache ShardingSphere 子项目.新版本借鉴了 ShardingSphere 可拔插架构的设计理念,对内核进行了大量解耦和重构,打造了全新的作业 API,提升项目的易用性.自重启以来,社区活跃度大幅增加,目前项目累计收获超过 7,000 Star,贡献了超过 2,000 次 commits,面向互联网生态和海量数据的分布式调度平台将进一步被大规模使用,解决用户的作业调度难以水平扩展.可用性有限的问题. 本文将给

spring boot / cloud (十五) 分布式调度中心进阶 在<spring boot / cloud (十) 使用quartz搭建调度中心>这篇文章中介绍了如何在spring boot项目中集成quartz. 今天这篇文章则会进一步跟大家讨论一下设计和搭建分布式调度中心所需要关注的事情. 下面先看一下,总体的逻辑架构图: 分布式调度-逻辑架构示意 架构设计 总体思路是,将调度和执行两个概念分离开来,形成调度中心和执行节点两个模块: 调度中心 是一个公共的平台,负责所有任务的调度,以

Hulu是美国领先的互联网专业视频服务平台,目前在美国拥有超过2000万付费用户.Hulu总部位于美国洛杉矶,北京办公室是仅次于总部的第二大研发中心,也是从Hulu成立伊始就具有重要战略地位的分支办公室,独立负责播放器开发,搜索和推荐,广告精准投放,大规模用户数据处理,视频内容基因分析,人脸识别,视频编解码等核心项目. 在视频领域我们有大量的视频转码任务:在广告领域当我们需要验证一个投放算法的效果时,我们需要为每种新的算法运行一个模拟的广告系统来产出投放效果对比验证:在AI领域我们需要对视频提取

什么是定时调度器? 我们知道程序的运行要么是由事件触发的,而这种事件的触发源头往往是用户通过ui交互操作层层传递过来的:但是我们知道还有另外一种由机器系统时间触发的程序运行场景.大家想想是否遇到或者听过这样的使用场景: 用户操作 | --------> 程序运行 | 机器时间 机器运行资源自动定时回收.连接池管理的资源是数据库连接,连接打开后,有的可能很长时间没有使用了,而有些可能是已经因为各种因素断开连接了,这样为了销毁这些多余的活着废弃的连接,我们当然可以提供一个功能让运维管理人员来操作销毁

本文根据美团基础架构部/弹性策略团队负责人涂扬在2019 QCon(全球软件开发大会)上的演讲内容整理而成.本文涉及Kubernetes集群管理技术,美团相关的技术实践可参考此前发布的<美团点评Kubernetes集群管理实践>. 一.背景 HULK是美团的容器集群管理平台.在HULK之前,美团的在线服务大部分部署都是在VM上,在此期间,我们遇到了很大的挑战,主要包括以下两点: 环境配置信息不一致:部分业务线下验证正常,但线上验证却不正常. 业务扩容流程长:从申请机器.资源审核到服务部署,需要

声明 本文摘录了很多前辈的文章,原文如下: https://www.jianshu.com/p/2ecef979c606 Airflow 简介 Airflow是一个可编程,调度和监控的工作流平台,基于有向无环图(DAG),airflow可以定义一组有依赖的任务,按照依赖依次执行.airflow提供了丰富的命令行工具用于系统管控,而其web管理界面同样也可以方便的管控调度任务,并且对任务运行状态进行实时监控,方便了系统的运维和管理. 基本概念 airflow守护进程 airflow 系统在运行时有

任务调度,通俗来说实际上就是"定时任务",分布式任务调度系统,翻译一下就是"分布式环境下定时任务系统". xxl-job一个分布式任务调度平台,其核心设计目标是开发迅速.学习简单.轻量级.易扩展.现已开放源代码并接入多家公司线上产品线,开箱即用. gitee地址:https://gitee.com/xuxueli0323/xxl-job 中文文档地址:https://www.xuxueli.com/xxl-job/ 文档就已经说得足够详细,接下来就我的使用体验上来说

点击上方 蓝字关注我们 作者 | 宋哲琦 ✎ 编 者 按 在不久前的 Apache  DolphinScheduler Meetup 2021 上,有赞大数据开发平台负责人 宋哲琦 带来了平台调度系统从 Airflow 迁移到 Apache  DolphinScheduler 的方案设计思考和生产环境实践. 这位来自浙江杭州的 90 后年轻人自 2019 年 9 月加入有赞,在这里从事数据开发平台.调度系统和数据同步组件的研发工作.刚入职时,有赞使用的还是同为 Apache 开源项目的 Airf

目       录 工业物联网和集成系统解决方案的技术路线... 1 前言... 1 第一章           系统架构... 3 1.1           硬件构架图... 3 1.2           组件构架图... 4 第二章           技术选型与介绍... 5 2.1           开发环境... 5 2.2           数据源... 5 2.3           数据采集... 5 2.4           数据上传服务... 6 2.5      

[http://www.infoq.com/cn/articles/apache-kafka/]分布式发布-订阅消息系统. Kafka是一种快速.可扩展的.设计内在就是分布式的,分区的和可复制的提交日志服务. Apache Kafka与传统消息系统相比,有以下不同:它被设计为一个分布式系统,易于向外扩展:它同时为发布和订阅提供高吞吐量:它支持多订阅者,当失败时能自动平衡消费者:它将消息持久化到磁盘,因此可用于批量消费,例如ETL,以及实时应用程序. 本文我将重点介绍Apache Kafka的架构

http://www.infoq.com/cn/articles/kafka-analysis-part-1 Kafka是由LinkedIn开发的一个分布式的消息系统,使用Scala编写,它以可水平扩展和高吞吐率而被广泛使用.目前越来越多的开源分布式处理系统如Cloudera.Apache Storm.Spark都支持与Kafka集成.InfoQ一直在紧密关注Kafka的应用以及发展,“Kafka剖析”专栏将会从架构设计.实现.应用场景.性能等方面深度解析Kafka. 背景介绍 Kafka创建背