计算资源调度SVPWM调制与谐波分析
计算资源的调度挺重要的,尤其是当你多个任务时。Task slot 作为 TaskManager 内最小的资源单位,可以你合理划分资源。简单来说,每个 TaskManager 可以将自己的资源分给多个 slot,让多个任务共享资源。如果你把多个任务安排在同一个 JVM 进程中,任务间可以共享连接和消息,这样能减少数据传输量,还能节省资源。不过,要是你需要隔离任务,直接调节 slot 的数量就行了,挺灵活的。
,合理的资源调度可以让你的任务运行更高效。如果你在像 Flink、Hadoop 这种分布式系统的资源管理时,掌握 Task slot 的原理和应用会大大提升效率。
如果你对这种资源调度感兴趣
flink
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2025-06-13
FFT谐波分析Matlab演示
这是一个用于学习谐波分析的FFT Matlab演示程序。
Matlab
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2024-05-19
Fourinone分布式任务调度分析
fourinone 的分布式任务调度思路挺有意思,用工头、工人、职介所这套比喻一听就明白。你把任务丢给工头,工头再甩给工人干活,协调交给职介所——一整个上班流程模拟得明明白白,哈哈。系统扩展也方便,工头、工人都能横向加,容错性也不错,崩一个不至于全挂。工头是管事儿的,可以部署多个,任务分发能力强。工人就是执行任务的,多机器、多线程都行,弹性大。像你需要批量文件、做数据清洗、跑模型啥的,用它还挺合适的。职介所分两种模式,一种纯转发,另一种还能存任务,工人直接从那拿任务来做。适配不同场景,这点还挺灵活的。不过要注意一点,它老版本编译在JDK 1.5上,你要是用JDK 1.7跑不起来。最办法就是换
算法与数据结构
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2025-06-15
基于MATLAB的基本ESPRIT谐波分析算法实现
function [jx,SNR,result]=myesprit(x,M,k,dt) %实现《基于快速TLS_ESPRIT的间谐波检测算法》张滨生1.1 1.2 1.3 % input x:原始数据% input M:时间窗宽度% input dt:采样间隔% output jx:拟合数据% output Ad:振幅% output Qd:相位% output ad:衰减因子% output fd:振荡频率% output result=[Ad,Qd,ad,fd]
Matlab
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2024-08-23
Airflow主任务调度框架
Airflow 的源码库挺强大的,尤其对于需要大数据任务调度的开发者来说,airflow-master.zip是个不错的选择。它包含了 Apache Airflow 的核心代码,可以你更好地理解工作流管理的核心逻辑。你可以用Python编写任务定义(DAG),通过它来调度和监控任务。是它的图形化界面,能直观地展示任务依赖和状态,调试起来方便。而且它支持本地、Kubernetes和AWS等多种环境,扩展性和可移植性都蛮好。,如果你想玩转大数据任务调度,Airflow 绝对值得一试。
Hadoop
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2025-06-17
Azkaban 3.84.4免费任务调度工具
Azkaban 3.84.4 免费 3 件套还是蛮好用的,尤其是如果你正好在找一种易于部署的任务调度工具的话。这个版本是直接即装即用的,省去了不少麻烦。它适用于大数据集成和流场景,可以轻松调度和监控任务,并发执行的问题也挺靠谱的。对于开发者来说,操作界面还算直观,配置也不算复杂。你可以直接在自己的环境中试试,感觉方便。
数据挖掘
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2025-06-24
Schedulis高可用任务调度安装文档
高可用的任务调度系统 Schedulis,挺适合做企业级大数据调度的。它是基于 LinkedIn 的 Azkaban 搞出来的,不仅稳定,还支持多租户、任务依赖、告警啥的,和金融行业那一套需求也能对上。部署的时候分几种模式:普通版、HA、还有自动化的。你要是用惯了命令行,Command Shell那套你可以继续用;要是搞大数据任务的,Linkis这边支持得也挺全,Hive、Spark、Python这些通通能跑。安装文档里讲得比较细,从checkEnv.sh开始的环境检测,到 Maven 打包、插件配置、Web 和 Executor 的启动,连Nginx高可用的方案也带上了,基本照着走就行。哦对
Hadoop
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2025-06-24
Azkaban 3.5批量任务调度工具
批量任务的好帮手 Azkaban,LinkedIn 出品,稳定性和可维护性都挺不错的。azkaban-master3.5.zip是我最近翻出来的一个比较干净的版本,适合快速上手练练手。
任务依赖配置全靠 job 文件搞定,语法也不复杂。你只要写清楚前后任务的依赖关系,Azkaban 就能按照顺序一个个跑,省心省力。
Web 界面操作还算清爽,部署好之后直接浏览器打开,添加任务、监控状态都能搞定。日常维护基本靠它就够了,不用每次都上命令行。
你要是做数据、ETL、定时跑批这类工作,Azkaban 挺合适。适合那种“我只想稳定跑完任务”的场景,不花里胡哨。
对比一下其他工具,像Airflow更偏灵
Hadoop
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2025-06-16
深入解析Hadoop任务调度机制
掌控Hadoop任务调度
核心概念
Hadoop任务调度的基本原理和运作方式
Hadoop任务的调度流程解析
内置调度器
Hadoop自带调度器的种类及特点
不同调度器之间的比较和选择
自定义调度器
如何根据需求编写个性化Hadoop调度器
自定义调度器的应用场景
总结
Hadoop任务调度机制的重要性
优化调度策略提升集群效率
Hadoop
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2024-04-30