创建Scheduler一般都是
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
|
package scheduler;
import org.junit.Test;
import org.quartz.*;
import org.quartz.impl.StdSchedulerFactory;
public class SchedulerTest {
@Test
public void test1(){
try {
Scheduler sc= new StdSchedulerFactory().getDefaultScheduler();
} catch (SchedulerException e) {
e.printStackTrace();
}
}
} |
这种情况下使用的是默认调度器,在quartz.properties中已经把属性全部设置好了,看代码
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
|
org.quartz.scheduler.instanceName: DefaultQuartzScheduler org.quartz.scheduler.rmi.export: false
org.quartz.scheduler.rmi.proxy: false
org.quartz.scheduler.wrapJobExecutionInUserTransaction: false
org.quartz.threadPool. class : org.quartz.simpl.SimpleThreadPool
org.quartz.threadPool.threadCount: 10 //Thread数量
org.quartz.threadPool.threadPriority: 5 //Thread优先级
org.quartz.threadPool.threadsInheritContextClassLoaderOfInitializingThread: true
org.quartz.jobStore.misfireThreshold: 60000
//将schedule相关信息保存在ram中,轻量级速度快,遗憾的是重启应用时会丢失
org.quartz.jobStore. class : org.quartz.simpl.RAMJobSto
|
我们可以自己配置相关的信息,比如thread的数量
代码如下:
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
|
package scheduler;
import java.util.Properties;
//两个quartz包不可以少 import org.quartz.*;
import org.quartz.impl.StdSchedulerFactory;
public class SchedulerTest {
private static SchedulerFactory scf= new StdSchedulerFactory();
static {
Properties pr= new Properties();
//将thread数量设置为50
pr.put( "org.quartz.threadPool.threadCount" , "50" );
try {
((StdSchedulerFactory) scf).initialize(pr);
} catch (SchedulerException e) {
e.printStackTrace();
}
}
} |
运行之后,会发现已经thread数量已经变化
1
2
3
4
5
6
|
Scheduler class : 'org.quartz.core.QuartzScheduler' - running locally.
NOT STARTED.
Currently in standby mode.
Number of jobs executed: 0
Using thread pool 'org.quartz.simpl.SimpleThreadPool' - with 50 threads.
Using job-store 'org.quartz.simpl.RAMJobStore' - which does not support persistence. and is not clustered.
|
相关推荐
1. **备份旧的Hive Jar包**: - 在三台服务器(39、40、41)上,先备份原有Hive相关的Jar包,以防万一出现问题时可以迅速恢复。 ```bash mv /opt/apache-dolphinscheduler-3.1.7/api-server/lib/hive-common-...
1. 备份上一版本文件和数据库 2. 停止escheduler所有服务 3. 下载新版本的安装包 4. 数据库升级 5. 后端服务升级 6. 前端服务升级
### STK Scheduler 使用向导详解 #### 一、引言 本教程旨在引导您熟悉 **STK (System Tool Kit)/Scheduler** 的基本功能与特性。通过本教程的学习,您将能够启动 STK/Scheduler 模块,指定规划周期,定义各种任务...
DolphinScheduler是一款强大的分布式工作流调度系统,用于大数据处理任务的编排和管理。在这个配置过程中,我们将探讨如何将Dolphinscheduler与Hadoop、Spark、Hive、DataX、Python和Scala集成,以实现高效的数据...
apache-dolphinscheduler-3.1.4-src.tar.gzapache-dolphinscheduler-3.1.4-src.tar.gzapache-dolphinscheduler-3.1.4-src.tar.gzapache-dolphinscheduler-3.1.4-src.tar.gzapache-dolphinscheduler-3.1.4-src.tar....
根据提供的标题、描述、标签及部分内容,我们可以详细探讨如何在虚拟机单节点上进行DolphinScheduler调度系统的安装与部署。此过程不仅涉及基础环境的准备,还包含了多个依赖组件的安装配置,如JDK、MySQL、...
Apache DolphinScheduler(apache-dolphinscheduler-3.0.0-beta-1-bin.tar.gz)是一个分布式易扩展的可视化DAG工作流任务调度开源系统。解决数据研发ETL 错综复杂的依赖关系,不能直观监控任务健康状态等问题。...
**1. DolphinScheduler的核心功能:** - **工作流设计**:DolphinScheduler提供了可视化的工作流设计界面,用户可以通过拖拽方式创建任务节点和定义任务之间的依赖关系。 - **任务调度**:支持定时、依赖、事件...
dolphinscheduler 1.3.6 编译镜像,用于编译dolphinscheduler
1. **确定版本**:访问[https://github.com/kubernetes/kubernetes/releases](https://github.com/kubernetes/kubernetes/releases) 查找你需要的版本。 2. **下载二进制**:找到对应版本的发布页面,通常会有`...
1. **工作流设计**:DolphinScheduler提供了基于Web的拖拽式工作流设计器,用户可以通过这个界面创建、编辑和管理工作流。工作流可以由多个任务节点组成,节点之间可以设置依赖关系,形成有向无环图(DAG)。 2. **...
quartz scheduler 入门教程 Quartz Scheduler 是一种功能丰富、开源的任务调度程序库,可以在任何 Java 程序中使用。它可以用来创建简单或者复杂的执行次数可以达成千上万的任务。任务可以是任何 Java 可以做的事情...
1. **架构设计**:Dolphinscheduler的架构包括前端展示层、后端服务层和数据库层。前端负责UI交互,后端处理业务逻辑,数据库存储任务和工作流信息。了解这些组件如何协同工作,有助于我们定制和扩展系统功能。 2. ...
1. `bin`目录:包含启动和停止DolphinScheduler服务的脚本,如`start.sh`和`stop.sh`,以及用于管理服务的其他命令行工具。 2. `conf`目录:存放所有配置文件,例如`config.properties`定义了系统配置,`log4j2.xml...
apache-dolphinscheduler-3.1.4-bin.tar.gzapache-dolphinscheduler-3.1.4-bin.tar.gzapache-dolphinscheduler-3.1.4-bin.tar.gzapache-dolphinscheduler-3.1.4-bin.tar.gzapache-dolphinscheduler-3.1.4-bin.tar....
1. 安装MySQL数据库:确保你的服务器上已经安装了MySQL,并创建了一个用于DolphinScheduler的数据库以及对应的用户和权限。 2. 配置DolphinScheduler:修改DolphinScheduler的配置文件,如`config.properties`,...
《Dolphinscheduler工作流模板在大数据处理中的应用》 Dolphinscheduler是一款强大的工作流调度系统,尤其在大数据处理领域,它以其直观的图形化界面、丰富的任务类型以及强大的协同能力,为数据工程师提供了高效的...
Apache DolphinScheduler(apache-dolphinscheduler-3.0.0-beta-1-src.tar.gz 源码)是一个分布式易扩展的可视化DAG工作流任务调度开源系统。解决数据研发ETL 错综复杂的依赖关系,不能直观监控任务健康状态等问题。...
1. **安装与配置**:首先,你需要确保Rancher服务器已经正确安装并且运行。然后,通过Rancher UI或者命令行工具添加并配置scheduler组件,这通常涉及提供相关配置参数,如节点选择策略、资源限制等。 2. **调度策略...
Apache DolphinScheduler(apache-dolphinscheduler-2.0.5-src.tar.gz 源码)是一个分布式易扩展的可视化DAG工作流任务调度开源系统。解决数据研发ETL 错综复杂的依赖关系,不能直观监控任务健康状态等问题。Dolphin...