后台计划调度任务作业教程

     

Hatchet:Python中分布式、容错任务队列

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这是一个分布式、容错的任务队列开源项目。Hatchet 取代了难以管理的遗留队列或发布/订阅系统,因此您可以设计持久的工作负载,从故障中恢复并解决并发性、公平性和速率限制等问题。您可以使用 Hatch.

高性能工作流引擎:DataBuilder与polaris

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DataBuilder 框架是一个高级逻辑执行引擎,可用于执行多步骤工作流。该引擎目前为 Flipkart 的结账系统以及诊断和其他工作流程提供支持。您应该针对以下场景查看此框架: 多步骤工作流程执行.

Spring中使用分布式任务同步ShedLock

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在本文中,了解如何使用 ShedLock 在分布式系统中执行任务,ShedLock 是一个在复杂 Spring 应用程序中协调任务的有用工具。在当今的分布式计算环境中,协调多个节点之间的任务同时确保它.

Spring Batch中构建自定义读取器和写入器

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在 Spring Batch 中,自定义读取器和写入器是您可以创建的组件,用于以符合应用程序要求的选定方式读取和写入数据。这些组件在批处理作业中用于处理记录的输入和输出。 自定义读取器:Spring.

用Rust编写后台调度计划任务Cronjob

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在本文中,我们将讨论如何使用 Shuttle 将自己的 cron 作业编写为 Web 服务!Cron 作业(或“计划任务”)对于很多事情都很有用。它们允许您自动执行以下操作: 自动数据备份。 添加每日.

什么是流程编排协调?

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流程编排协调,或者更具体地说流程协调,是包括医疗保健和金融服务在内的许多行业的一个重要方面。它涉及各种人员、流程和技术的协调,以实现特定的目标或结果。协调存在多个层次,每个层次都有自己独特的特点和要求.

什么是遗传算法

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遗传算法 (GA) 是更大类别的进化算法 (EA) 的子集,是计算机科学和运筹学中使用的一种元启发式算法,其灵感来自于自然选择的过程。遗传算法经常采用受生物学启发的算子,包括变异、交叉和选择,以产生优.

查询引擎:推Push与拉Pull

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本文讨论了“推”和“拉”查询引擎的区别。 推式查询引擎是指生产者主动将数据传递给下游操作符, 而拉式查询引擎是指消费者主动请求数据。 推式查询引擎能够高效处理有向无环图(DAG)的查询计划,并提高缓存.

GoLang中后台作业终极指南

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在这篇博文中,我们将探讨GoLang、Redis和 Gocraft的强大组合,以及它们如何将您的Web 开发项目提升到一个新的水平。 GoLang是一种流行的编程语言,以其速度、并发性和效率而闻名,通.

Solid Queue:Ruby中基于数据库的后端队列作业系统

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Solid Queue 是一个基于数据库的Active Job队列后端,设计时考虑到了简单性和性能。除了常规作业排队和处理之外,Solid Queue 还支持延迟作业、并发控制、暂停队列、每个作业的数.

Windmill:最快的自托管开源工作流引擎

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我们对 Windmill 进行了基准测试,认为它是 Airflow、Prefect 甚至 Temporal 中最快的自托管通用工作流引擎。对于 Airflow,有速度快了 10 倍!工作流引擎编排工作.

River:Go中快速可靠的事务性后台作业

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使用像 PostgreSQL 这样的关系数据库作为作业队列是一种可以接受的方法,一些公司在生产中成功使用了这种方法。虽然 Redis 等更传统的队列可能更适合高吞吐量低延迟用例,但数据库可以为作业处理.

运行部署时可拆分工作负载的单体架构

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微服务会带来大量相关包袱问题(分布式系统问题、RPC 框架等)。如果我们想要在没有包袱的情况下享受微服务的好处,我们将需要一些替代解决方案。规则 1:永远不要混合工作负载首先,我们应该应用运行单体的基.

如何使用 Spring Boot Scheduler 计划和安排任务/作业?

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有时我们会遇到这样一种情况,我们希望任务只在特定时间点执行或在特定时间间隔内重新执行。同时,我们的客户希望在特定时间以每小时、每天、每周、每月或什至其他方式执行功能。事实上,在所有这些类型的情况下,我.

基于Kubernetes的Spring Batch:大规模高效批处理

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在这篇博文中,我介绍了批处理开发人员或架构师在大规模设计和运行批处理应用程序时可能面临的一些挑战,并展示了 Spring Batch、Spring Boot 和 Kubernetes 如何极大地简化这.

构建微服务分布式作业调度器 - Mesut

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本文将帮助您以您可以配置的标准方式自动化您的工作。它还可以通过各种方式触发您的作业并执行您的业务代码。调度作业的方法有很多,包括cron 作业和Windows 任务调度程序,但这些解决方案对用户不友好.

Kestra 简介:开源编排和调度平台

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公司建立数据管道以准备数据成分、提取见解并在内部和外部各方之间分发调查结果。处理各种海量数据的能力已成为推动业务成功的关键因素。然而,构建和管理数据流并不简单。您必须考虑从不同来源提取数据的时间表和计.

Lyft 市场中流媒体管道的演变

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Lyft 撰写了有关其基于 Apache Beam 的流式管道架构的演变。该博客讲述了初始版本是如何从 cron 作业开始的,以及为简化管道创建而进行的持续改进。背景2017 年,我们 Marketp.

BinChengZhao/delicate :Rust编写一个轻量的分布式的任务调度平台

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delicate 一个轻量的分布式的任务调度平台通过rust编写. :特性 友好的用户界面: [前端]方便地管理任务和执行器,监控其状态,支持手动维护运行中的任务等。 灵活的操作: 灵活的任务操作,支.

什么是数据沿袭、数据世系(data lineage)?

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在 Back Market 的数据工程实习期间,我专注于为我们的内部数据消费者设计和集成数据沿袭平台。本文收集了我学到的关于如何快速识别不同类型的数据沿袭(数据世系data lineage)的关键经验.

如何使用 Kubernetes 和 GIT 部署 Airflow ?

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Apache Airflow 给我留下了深刻的印象。引擎快如闪电,编写管道真的很容易。另一个很棒的功能是它与源代码控制同步。这样,我就知道在环境中执行了哪些内容。一个好的提示:拥有从主分支读取的暂存环.

Fang:实现Rust异步后台处理

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尽管 Rust 的第一个稳定版本于 2015 年发布,但其生态系统中仍然存在一些用于解决常见任务的漏洞。其中之一是后台处理。在软件工程中,后台处理是解决几个问题的常用方法: 执行定期任务。例如,传递通.

Apache Airflow的10条最佳实践

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最初,Airflow 有点像“超级 cron”,因此运行作业的方式与框架本身高度耦合。今天,您必须克服的最大挑战是消除调度和作业之间的耦合。1)Airflow是一个编排框架,而不是一个执行框架:对于您.

大数据编排引擎历史回顾 - Ananth

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我在 Hadoop/Bigdata 的早期阶段开始研究数据管道,当时大数据是一个流行词。Apache Oozie (有人还记得 Oozie 吗?)是一种用于编排数据管道的首选工具,您必须在 XML 文.

你应该使用 Apache Airflow 吗?

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数据管道是任何公司数据基础架构中的关键组件。许多公司用来管理其数据提取和转换的一种框架是 Airflow。无论是 100% 使用 Airflow 及其各种运算符,还是使用 Airflow 编排其他组件.

Jellysmack如何将数据科学作业编排推向生产就绪水平?

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自从数据科学进入 IT 游戏并开始构建大量模型和项目以来,对工作编排的需求已经上升。由于 Jellysmack 的业务主要集中在帮助视频创作者在观众和质量方面增长,我们的许多团队都依赖从 YouTub.

使用FUTURE 中的消息避免计划调度的批处理作业 - CodeOpinion

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有些人称它为cron作业,计划任务,或批处理作业。不管你怎么称呼它,它是一个定期运行的进程,查看数据库的状态,以确定对它发现的各种记录采取的一些具体行动。如果你处理过这个问题,你可能知道这可能是一场噩.

Miksus/red-engine:Python的调度库

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Red Engine 是 Python 应用程序的现代调度框架。它简单、干净、广泛。它是让你的 Python 程序活跃起来的引擎。该库在表面上是最小的,但在下面是广泛且可定制的。语法非常干净:from.

系统设计:如何设计一个分布式作业调度器 ?- Rakshesh

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工作调度是一个众所周知的系统设计面试问题。下面是一些可能需要设计工作调度器的领域。 设计一个付款处理的系统。(即每月/每周/每天的支付等) 设计一个代码部署系统。(即代码流水线) 这个职位的目的是设计.

go-quartz: Go的极简和零依赖的cron调度库

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受Quartz Java 调度程序的启发的调度库。有大量需要定期运行作业的用例,这种作业可以在后台运行并执行其自定义逻辑以提供最终结果。特点: 它是一个极简库,这意味着除了 Golang 的内部包(零.