我想显示多个Jobs的进度并行运行，但只在一个进度对话框中。但每次调用Job.setUser()似乎都会产生一个新的进度对话框。我试过:为所有作业设置一个共同的进度组(通过IJobManager.createProgressGroup()获得)。让一个父作业调用setUser()并加入所有并行作业所属的作业族。(这会导致一条消息，表明后台任务阻止了父作业的进度。)我可以遵循什么模式来使所有并行作业出现在一个进度对话框中？ 最佳答案 您是否尝试过使用org.eclipse.ui.progress.UIJob.查看此链接http://w
是否可以在不使用db的情况下在运行时获取SpringBatch中已定义作业的列表？也许可以从jobRepositorybean或一些类似的对象中获取此元数据？ 最佳答案 可以使用JobExplorer.getJobNames()检索所有作业名称的列表.您首先必须使用JobExplorerFactoryBean定义jobExplorerbean|:然后你可以在需要的时候注入(inject)这个bean。 关于java-Spring批处理:getlistofdefinedjobsatrunt
我有一个使用QuartzScheduler来安排作业的应用程序。该应用程序当前正在运行Quartz版本1.6.2。我的JobStore是org.quartz.impl.jdbcjobstore.JobStoreTX，有一个Oracle数据库支持它。集群已打开，但只有一个调度程序使用数据库。我的Quartz线程池配置如下:org.quartz.threadPool.class=org.quartz.simpl.SimpleThreadPoolorg.quartz.threadPool.threadCount=5org.quartz.threadPool.threadPriority=5我
假设我们有两个worker。每个worker都有一个0和1的id。还假设我们一直有工作到达，每个工作也有一个标识符0或1指定哪个worker必须做这个工作。我想创建2个线程，它们最初是锁定的，然后当两个作业到达时，解锁它们，每个线程都完成它们的工作，然后再次锁定它们，直到其他作业到达。我有以下代码:#include#include#includeusingnamespacestd;structjob{threadjobThread;mutexjobMutex;};jobjobs[2];voidexecuteJob(intworker){while(true){jobs[worker].
每当我在SVN中提交我的ios项目时，我都能够触发jenkins作业。但是我的项目有4-5个配置，例如调试、发布、DebugStaging、ReleaseStaging、DebugLive。所以我想要实现的是，每当我在SVN中提交时，jenkins应该根据我的xcode配置构建4-5个作业。我尝试在Build->Xcode->GeneralBuildSettings->Configuration下的JenkinsItem配置中编写DebugStaging，但我的jenkins工作失败了。 最佳答案 随着Xcodeplugin，您可以
我有1节点Hadoop测试设置和MapReduce作业，它启动96个映射器和6个缩减器。在迁移到YARN之前，这项工作表现稳定但正常。使用YARN，它开始100%挂起，大多数映射器处于“挂起”状态。作业实际上是6个子作业(每个16个映射器+1个缩减器)。此配置反射(reflect)了生产过程顺序。所有这些都在单个JobControl下。与集群大小相比，节点数量少且作业相对较大的情况下，是否需要检查任何配置或最佳实践？当然，我关心的不是性能，而是开发人员完成这项工作的能力。最坏的情况是我可以通过分组子作业来“减少作业”，但我不想这样做，因为在生产中没有理由这样做，我希望测试和生产顺序相同
谁能解释一下hadoop如何决定将作业传递给map和reduce。Hadoop作业被传递到map和reduce，但我无法弄清楚它是如何完成的。提前致谢。 最佳答案 请参阅Hadoop权威指南第6章“MapReduce作业运行剖析”主题。快乐学习 关于hadoop-hadoop如何分配jobs到map和reduce，我们在StackOverflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/30678872/
我有一个从csv文件查询数据的pig脚本。该脚本已在本地使用小型和大型.csv文件进行了测试。在小集群中:它从处理脚本开始，并在完成40%的调用后失败错误只是，无法从“文件路径”读取数据我的推断是，脚本可以读取文件，但是连接断开，消息丢失但我只收到上述错误。 最佳答案 一般问题的答案是更改配置文件中的错误级别，将这两行添加到mapred-site.xmllog4j.logger.org.apache.hadoop=error,Alog4j.logger.org.apache.pig=error,A在我的例子中，它是一个OutOfMe
所以我们正在运行提取数据并进行一些扩展数据转换并写入几个不同文件的spark作业。一切都运行良好，但我在资源密集型作业完成和下一个作业开始之间出现随机的扩展延迟。在下图中，我们可以看到安排在17:22:02的作业用了15分钟才完成，这意味着我预计下一个作业将安排在17:37:02左右。但是，下一个工作安排在22:05:59，即工作成功后+4小时。当我深入研究下一个作业的sparkUI时，它显示(Spark1.6.1与Hadoop2)更新:我可以确认大卫在下面的回答是关于如何在Spark中处理IO操作的，这有点出乎意料。(考虑到排序和/或其他操作，文件写入本质上是在幕后“收集”是有意义的
我正在随机森林上运行网格搜索，并尝试使用与n_job不同的n_job，但核心冻结，没有CPU使用。使用n_jobs=1，它可以正常工作。我什至无法使用CTL-C停止命令，必须重新启动内核。我在Windows7上运行。我看到OSX存在类似的问题，但该解决方案与Windows7无关。fromsklearn.ensembleimportRandomForestClassifierrf_tfdidf=Pipeline([('vect',tfidf),('clf',RandomForestClassifier(n_estimators=50,class_weight='balanced_subsampl
