quartz作业调度框架简介

系统如何调度作业，以确保在适当的时候执行？如何保证作业的正确执行？当自动执行的作业失败时，应该采取何种应对措施？如何实现系统作业的均衡执行？

YARN（Yet Another Resource Negotiator）是Apache Hadoop项目的一个子项目，提高大数据框架中的资源分配和作业调度效率。YARN的核心组件包括资源管理器、节点管理器和应用程序历史服务器，负责资源和作业管理。当前的YARN调度机制通常按提交顺序分配资源，未能有效区分作业的紧急度，这在需要快速响应的场景中显得不足。 为此，提出了一种基于YARN的高优先级作业调度方案，通过修改原有调度策略，引入一个自定义的高优先级队列，使高优先级作业能优先获得资源。这种机制在资源有限的情况下确保高优先级作业的快速执行。 在新方案中，作业的资源分配不再单纯依据提交顺序，而是按

YARN是Hadoop 2.0中引入的一个子项目，它对Hadoop集群管理系统进行了重大的架构改进，解决了Hadoop 1.0中的一些关键问题，尤其是在扩展性和资源管理方面。YARN的主要功能是资源管理和作业调度/监视，它允许不同的数据处理框架共享同一个Hadoop集群资源。 YARN的核心组件包括：1. 资源管理器（ResourceManager，RM）：负责整个集群的资源调度和任务分配，是YARN的主要协调者。2. 节点管理器（NodeManager，NM）：运行在集群中的每个节点上，负责监视和管理该节点上的资源（如内存、CPU、磁盘、网络），并处理来自资源管理器的命令。3. 应用程序历史

该PPT课件深入探讨了使用分支限界法的批处理作业调度问题。

SNP后台进程负责管理数据库快照及作业调度。 INIT.ORA初始化文件设置了JOB_QUEUE_PROCESSES = 4，同时启动的SNP进程数（作业数）最多为36个（SNP0, SNP1, SNP2,..., SNPZ）。 JOB_QUEUE_INTERVAL设定为60秒，控制SNP调度作业的执行间隔。 JOB_QUEUE_KEEP_CONNECTIONS参数决定是否保持作业与远程数据库的连接，TRUE表示所有连接持续到SNP进程终止，FALSE表示连接时间与作业执行时间相同。

Hibernate是一个开源的对象关系映射框架，它通过轻量级的对象封装，使得Java开发者可以更方便地使用面向对象的编程思维来操作数据库，可以在任何使用JDBC的场合应用，包括Java客户端程序和Servlet/JSP的Web应用。最重要的是，Hibernate在J2EE架构中取代了CMP，成为数据持久化的首选解决方案。

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调度作业指定哪些任务由系统执行，确定执行时间，保证任务正常执行，处理执行失败情况，实现系统操作的均衡分配。

深入解析 Hadoop YARN 的工作原理，涵盖其资源调度机制，揭示其核心原理。