在持续集成的过程中,并行的执行那些没有依赖关系的任务可以缩短整个执行过程.Jenkins 的 pipeline 功能支持我们用代码来配置持续集成的过程.本文将介绍在 Jenkins 中使用声明式 pipeline 语法完成任务的并行执行. Stage 内的并行执行 在声明式 pipeline 版本 1.2 之前,这是唯一的并行方式,我们看一下代码的写法: stage('run-parallel') { steps { parallel( a: { echo "task 1" }, b:

一.引言 Jenkins 2.0的到来,pipline进入了视野,jenkins2.0的核心特性. 也是最适合持续交付的feature. 简单的来说,就是把Jenkins1.0版本中,Project中的相关配置信息,如SVN/Git的配置,Parameter的配置等都变成Code,即Pipeline as Code. 随着pipeline交付流水线在团队中的推广,使用pipeline脚本的job也迅速增加. 优势: 通过写代码的形式配置Project,且Jenkins中内置了常用的steps.

一.引言 Jenkins 2.0的到来,pipline进入了视野,jenkins2.0的核心特性. 也是最适合持续交付的feature. 简单的来说,就是把Jenkins1.0版本中,Project中的相关配置信息,如SVN/Git的配置,Parameter的配置等都变成Code,即Pipeline as Code. 随着pipeline交付流水线在团队中的推广,使用pipeline脚本的job也迅速增加. 优势: 通过写代码的形式配置Project,且Jenkins中内置了常用的steps.

[From] http://blog.didispace.com/jenkins-pipeline-top-10-action/ Jenkins Pipeline 插件对于 Jenkins 用户来说可以让用户能够改变游戏规则.基于 Groovy 中的领域特定语言(DSL),Pipeline 插件使 Pipelines 可以有脚本来定义,并且提供了非常强大的方法来开发复杂的.多步 DevOps Pipeline .本文记录了编写 Jenkins Pipeline 的一些的最佳实践和不推荐的代码示例

1 if控制语句 使用一个简单的If控制语句 pipeline { agent any stages { stage('flow control') { steps { script { == ) { println "pass" }else { println "failed" } } } } } } 构建结果 控制台输出 Started by user darren ning Running in Durability level: MAX_SURVIVABIL

自从Jenkins 2.0 版本升级之后,支持了通过代码(Groovy DSL)来描述一个构建流水线,灵活方便地实现持续交付,大大提升 Jenkins Job 维护的效率,实现从 CI 到 CD 到转变.而在2016 Jenkins World 大会上,Jenkins 发布了1.0版本的声明式流水线 - Declarative Pipeline,目前已经到发布了1.2版本,它是一种新的结构化方式定义一个流水线.今天我们一起对比这两种定义流水线的方式以及特性. 1.Pipeline特性- Pipe

作者|林俊(万念) 来源|尔达 Erda 公众号 Erda Pipeline 是端点自研.用 Go 编写的一款企业级流水线服务.截至目前,已经为众多行业头部客户提供交付和稳定的服务. 为什么我们坚持自研,而不用 jenkins 等产品呢?在当时,至少有以下几点理由: 时至今日,开源社区仍没有一个事实上的流水线标准 K8s.DC/OS 等的 Job 实现都偏弱,上下文传递等缺失,不满足我们的需求,更不要说 Flow 了 自研能更快地响应业务需求,进行定制化开发 作为基础服务,Pipeline 在

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管道概念 POSIX多线程的使用方式中, 有一种很重要的方式-----流水线(亦称为"管道")方式,"数据元素"流串行地被一组线程按顺序执行.它的使用架构可参考下图: 以面向对象的思想去理解,整个流水线,可以理解为一个数据传输的管道:该管道中的每一个工作线程,可以理解为一个整个流水线的一个工作阶段stage,这些工作线程之间的合作是一环扣一环的.靠输入口越近的工作线程,是时序较早的工作阶段stage,它的工作成果会影响下一个工作线程阶段(stage)的工作结果,即下

Redis Redis 是一个开源的基于内存的数据结构存储器.通常可作为数据库,缓存和消息中介.它支持的数据结构有:字符串.哈希表.列表.集合.支持范围查询的有序集合.位图.hyperloglogs和带查询半径的地理空间索引.Redis有内置的复制.Lua脚本.LRU缓存.事务和不同层级的磁盘持久化功能,还通过Redis Sentinel提供了高可用性,通过Redis集群实现了自动化分割. Pipeline 当业务需要发送多个相互独立的消息给redis,而不需要阻塞等待回答的时候,可以使用pip

Storm入门教程 1. Storm基础 Storm Storm主要特点 Storm基本概念 Storm调度器 Storm配置 Guaranteeing Message Processing(消息处理保障机制) Daemon Fault Tolerance(守护线程容错机制) 理解Storm拓扑的并行 一个运行中的topology包括:工作进程(worker processes),执行器(executors)和任务(tasks) 配置拓扑的并行 Worker 数量 Executors(线程)数量

这是自己最近学习Linux系统编程之后写的一个练手的小程序,能很好地复习系统编程中的进程管理.信号.管道.文件等内容. 通过回顾写的过程中遇到的问题的形式记录程序的关键点,最后给出完整程序代码. 0. Tinyshell的功能 这个简易的shell解释器可以解析磁盘命令,支持管道和输入输出重定向,内置命令只实现了exit,可以判定后台执行命令(&),但未实现bg功能(后台命令直接返回). 1. shell是如何运行程序的 基本的模式就是主进程从键盘获取命令.解析命令,并fork出子进程执行相应的

Pipeline在Jenkins里的作用 最近一直在使用jenkins进行自动化部署的工作,开始觉得很爽,省去了很多重复的工作,它帮助我自动拉服务器的代码,自动还原包包,自动编译项目,自动发布项目,自动打包镜像,自动上传仓库,自动启动docker服务,这一系列动作都是自动化的,听起来确实很绚,但是,如果项目多了,要进行管理和调整也挺麻烦的,而且修改记录是没有的,不可追踪,而就在这时候,pipeline出现了,它就是jenkins部署的代码方式,它使用groovy脚本编写,有了它,就不用使用jen

一.关于spark ml pipeline与机器学习 一个典型的机器学习构建包含若干个过程 1.源数据ETL 2.数据预处理 3.特征选取 4.模型训练与验证 以上四个步骤可以抽象为一个包括多个步骤的流水线式工作,从数据收集开始至输出我们需要的最终结果.因此,对以上多个步骤.进行抽象建模,简化为流水线式工作流程则存在着可行性,对利用spark进行机器学习的用户来说,流水线式机器学习比单个步骤独立建模更加高效.易用. 受 scikit-learn 项目的启发,并且总结了MLlib在处理复杂机器学习

scrapy的pipeline是一个非常重要的模块,主要作用是将return的items写入到数据库.文件等持久化模块,下面我们就简单的了解一下pipelines的用法. 案例一: items池 class ZhihuuserItem(scrapy.Item): # define the fields for your item here like: # name = scrapy.Field() id = scrapy.Field() name = scrapy.Field() avatar_

一.引言 jenkins pipeline语法的发展如此之快用日新月异来形容也不为过,而目前国内对jenkins pipeline关注的人还非常少,相关的文章更是稀少,唯一看到w3c有篇相关的估计是直接翻译软件翻的,读下来惨不忍睹.没办法,语法详解这章我干脆把jenkins官网上的语法说明全部翻译了一遍,并更新了陈旧的内容(可怜了我大学四级的英语水平~),英语好的朋友也可以直接到官网阅读. 二.语法简介 Pipeline最基本的部分是“step”.基本上,step告诉Jenkins 要做什么,并

一.契机 相信很多使用selenium进行UI测试,再对接jenkins时,都是简单的在jenkins上将命令输入就完事了. 但是,相信你一定会遇到以下问题: 1.你需要同时跑不同文件或不同类的用例,怎么处理?用selenium grid,但我仅仅是功能,不想去区分浏览器,并且代码中我也不想写grid? 2.在jenkins中并发,怎么将报告合并成一份? 3.用测试框架的并发插件,比如nose processes, pytest的xdist,都是在一台机器上,执行selenium 同时打开多个浏