0.引言在不少项目统计需求中，我们需要计算周期或者持续时间，这就需要我们计算两个日期之差。所以今天我们就来探讨在es的script脚本中使用painless语法如何计算量日期之差1.解决本次演示环境基于elasticsearch7.13.0首先我们来看直接相减会发生什么结果：我们可以看到报错了，原因是JodaCompatibleZonedDateTime类型的数据不能应用减号操作符这里的JodaCompatibleZonedDateTime类型就是es中的日期类型那不能用减号，我们该怎么计算呢？首先要知道的是，我们是在painless语法中进行计算的，painless是类java的语法，回想一
0.引言在不少项目统计需求中，我们需要计算周期或者持续时间，这就需要我们计算两个日期之差。所以今天我们就来探讨在es的script脚本中使用painless语法如何计算量日期之差1.解决本次演示环境基于elasticsearch7.13.0首先我们来看直接相减会发生什么结果：我们可以看到报错了，原因是JodaCompatibleZonedDateTime类型的数据不能应用减号操作符这里的JodaCompatibleZonedDateTime类型就是es中的日期类型那不能用减号，我们该怎么计算呢？首先要知道的是，我们是在painless语法中进行计算的，painless是类java的语法，回想一
一、同一个Jenkins中复制job如果是同一个Jenkins复制job，只需要在创建Job时，选择Copyfrom一个已有的job即可。也就是在下方上面的红框中输入你新建job的名称，在下面的红框中输入你想要复制的job(已经建好的job)，然后点击确定。这样就完后了复制。二、跨Jenkins复制job方法一：直接复制jobs（1）Jenkins的job都在$JENKINS_HOME/jobs目录（一般都在/var/lib/jenkins/jobs，我的是用jenkins的war包，所以我的job目录在/root/.jenkins/jobs）下，每个job一个目录。复制全部job：cd/ro
一、同一个Jenkins中复制job如果是同一个Jenkins复制job，只需要在创建Job时，选择Copyfrom一个已有的job即可。也就是在下方上面的红框中输入你新建job的名称，在下面的红框中输入你想要复制的job(已经建好的job)，然后点击确定。这样就完后了复制。二、跨Jenkins复制job方法一：直接复制jobs（1）Jenkins的job都在$JENKINS_HOME/jobs目录（一般都在/var/lib/jenkins/jobs，我的是用jenkins的war包，所以我的job目录在/root/.jenkins/jobs）下，每个job一个目录。复制全部job：cd/ro
rt，最近公司又有爬虫任务，这次爬虫难度比以往都更大，且一个滑块就卡了我一天多时间，途中尝试了无数的方法，最后发现问题的关键在于两点；当然更关键的，还是在于问题的精准定位。特将本次踩坑之旅记录于此问题描述很简单，滑块验证界面可以滑动，但滑动后出现如下界面：问题分析出现该状况的因素有两种：1. window.navigator.webdriver在selenium模式下是true，但非selenium模式下是undefined或false（我的浏览器是false），该结果通过网页点击F12，然后到Console中查询可得2.Chrome浏览器驱动文件（对windows而言就是对应版本的chrom
rt，最近公司又有爬虫任务，这次爬虫难度比以往都更大，且一个滑块就卡了我一天多时间，途中尝试了无数的方法，最后发现问题的关键在于两点；当然更关键的，还是在于问题的精准定位。特将本次踩坑之旅记录于此问题描述很简单，滑块验证界面可以滑动，但滑动后出现如下界面：问题分析出现该状况的因素有两种：1. window.navigator.webdriver在selenium模式下是true，但非selenium模式下是undefined或false（我的浏览器是false），该结果通过网页点击F12，然后到Console中查询可得2.Chrome浏览器驱动文件（对windows而言就是对应版本的chrom
背景调度引擎是关键的基础设施，不但是定时执行任务，更是大规模分布式任务引擎，分布式并行处理平台，管理计算节点集群，提供高吞吐的可伸缩的数据处理能力。公司日益增长的业务，对调度引擎高吞吐，高并发的要求也快速增长，需构建一个无中心，管理大集群，健壮分片容错的任务调度任务平台，支撑业务发展。同时，分布式调度引擎也是datax，可观测-性能指标组件(sentineldashboard)分布式改造的核心技术参考芋道源码https://blog.csdn.net/X5fnncxzq4/article/details/86770194https://www.jianshu.com/nb/18843035术语
背景调度引擎是关键的基础设施，不但是定时执行任务，更是大规模分布式任务引擎，分布式并行处理平台，管理计算节点集群，提供高吞吐的可伸缩的数据处理能力。公司日益增长的业务，对调度引擎高吞吐，高并发的要求也快速增长，需构建一个无中心，管理大集群，健壮分片容错的任务调度任务平台，支撑业务发展。同时，分布式调度引擎也是datax，可观测-性能指标组件(sentineldashboard)分布式改造的核心技术参考芋道源码https://blog.csdn.net/X5fnncxzq4/article/details/86770194https://www.jianshu.com/nb/18843035术语
作者徐蓓，腾讯云容器技术专家，腾讯云异构计算容器负责人，多年云计算一线架构设计与研发经验，长期深耕Kubernetes、在离线混部与GPU容器化领域，KubernetesKEPMemoryQoS作者，Kubernetes积极贡献者。当前存在问题GPU具备大量核心和高速内存，擅长并行计算，非常适合训练和运行机器学习模型。由于近几年AI技术愈发成熟，落地场景越来越多，对GPU的需求呈井喷趋势。而在资源管理调度平台上，Kubernetes已成为事实标准。所以很多客户选择在Kubernetes中使用GPU运行AI计算任务。Kubernetes提供deviceplugin机制，可以让节点发现和上报设备资
作者徐蓓，腾讯云容器技术专家，腾讯云异构计算容器负责人，多年云计算一线架构设计与研发经验，长期深耕Kubernetes、在离线混部与GPU容器化领域，KubernetesKEPMemoryQoS作者，Kubernetes积极贡献者。当前存在问题GPU具备大量核心和高速内存，擅长并行计算，非常适合训练和运行机器学习模型。由于近几年AI技术愈发成熟，落地场景越来越多，对GPU的需求呈井喷趋势。而在资源管理调度平台上，Kubernetes已成为事实标准。所以很多客户选择在Kubernetes中使用GPU运行AI计算任务。Kubernetes提供deviceplugin机制，可以让节点发现和上报设备资
