存储过程怎么打包上调度

要打包和调度存储过程，可以按照以下步骤进行操作：

1. 将存储过程的代码编写完成，并测试通过。

2. 使用 SQL Server Management Studio（SSMS）或其他数据库管理工具将存储过程导出为 .sql 文件。

3. 在 SSMS 中，右键单击“SQL Server 代理”节点，选择“新建作业”。

4. 在“新建作业”对话框中，输入作业名称，并选择“步骤”选项卡。

5. 单击“新建”按钮，输入步骤名称，并选择“类型”为“Transact-SQL 脚本（T-SQL）”。

6. 将导出的存储过程代码粘贴到“命令”文本框中。

7. 单击“高级”选项卡，设置正确的数据库和服务器名称，选择“输出文件”选项卡，设置输出文件的路径和名称。

8. 单击“计划”选项卡，设置执行存储过程的时间和频率。

9. 单击“确定”按钮，保存作业。

10. 在“SQL Server 代理”节点中，右键单击作业，选择“启动”即可。

这样就完成了存储过程的打包和调度。注意，要确保作业的执行账户有足够的权限执行存储过程。

相关问题

hadoop使用第三方MapReduce，需要上传到几个节点上。

### 回答1：
在Hadoop中使用第三方MapReduce程序，需要将程序打包成一个可执行的jar文件，并将其上传到Hadoop集群上。这个jar文件需要上传到所有的Hadoop节点上，包括NameNode和DataNode节点。这样才能确保程序在整个Hadoop集群中都可以运行。一般情况下，可以使用Hadoop自带的hadoop命令行工具来上传jar文件到Hadoop集群中。具体操作步骤可以参考Hadoop官方文档。

### 回答2：
Hadoop使用第三方的MapReduce，需要上传到集群中的所有节点上。

Hadoop是一个分布式计算框架，其核心思想是将大规模数据集分解为多个小数据块，并将这些数据块分散存储在不同的节点上。当使用第三方的MapReduce时，Map任务和Reduce任务需要执行在集群中的不同节点上，以实现并行计算和分布式处理。

在Hadoop中，我们通常会将自己编写的MapReduce程序打包成一个JAR文件，并使用Hadoop提供的命令将该JAR文件上传至Hadoop集群。一旦成功上传到集群上，Hadoop会将该JAR文件在各个节点上进行复制和分发，以确保所有节点上都能够访问到该文件。

当我们通过Hadoop提交任务时，Hadoop会按照设定的配置，在集群中选择一定数量的节点作为任务执行节点。对于Map任务，每个任务节点将会接收到一部分输入数据进行处理；而对于Reduce任务，不同的任务节点将接收到不同的Map任务输出结果，进行进一步的处理。

因此，当使用第三方的MapReduce时，其执行过程需要上传到集群中的所有节点上，以保证任务能够在集群中的各个节点上进行并行计算，从而实现更高效的大规模数据处理。

### 回答3：
Hadoop 使用第三方 MapReduce 时，需要将程序上传到集群中的几个节点上。

在 Hadoop 集群中，通常由一个 Master 节点和多个 Slave 节点组成，Master 节点负责调度任务和管理整个集群的状态，而 Slave 节点则负责执行任务。

当我们利用 Hadoop 运行第三方 MapReduce 程序时，需要将该程序上传到集群中的两个节点上，分别是 Master 节点和一个 Slave 节点。在 Master 节点上，我们需要上传该程序的驱动代码，用于调度和管理 MapReduce 任务的执行。同时，在一个 Slave 节点上，我们需要将 MapReduce 程序的其他相关文件（如 Mapper 和 Reducer）上传，用于实际的数据处理和计算。

上传这些文件到集群节点上，可以通过 Hadoop 提供的命令行工具或者通过 Hadoop 的 Web 界面进行操作。具体的步骤如下：

1. 将 MapReduce 程序的驱动代码上传到 Master 节点。
- 可以通过命令行使用 `hadoop fs` 命令将代码文件上传到 Hadoop 分布式文件系统（HDFS）中。
- 或者通过 Web 界面使用 Hadoop 的文件浏览器将代码文件上传到 HDFS 中。

2. 将 MapReduce 程序的其他相关文件上传到一个 Slave 节点上。
- 同样可以通过命令行使用 `hadoop fs` 命令将文件上传到 HDFS 中。
- 或者通过 Web 界面使用 Hadoop 的文件浏览器将文件上传到 HDFS 中。

上传完成后，Hadoop 将自动将这些文件分发到集群中的对应节点上，以供 MapReduce 任务的执行。

需要注意的是，具体需要上传到几个节点上，取决于集群的配置和并发任务的需求。在一个典型的 Hadoop 集群中，通常会有多个 Slave 节点，我们可以选择将程序上传到其中的一个节点上，然后 Hadoop 会自动将其分发到其他 Slave 节点上，并同时运行多个实例以处理不同的数据块。

spark提交到yarn流程

### 回答1：

答：Spark提交到Yarn的流程主要包括以下几个步骤：1.运行Spark应用程序；2.将Spark应用程序打包成jar或zip文件；3.使用spark-submit命令提交应用程序到Yarn；4.Yarn接收应用程序并将其分配给节点；5.Yarn调度器负责调度应用程序；6.Yarn监控应用程序的执行；7.应用程序结束时，Yarn将结果发送给用户。

### 回答2：
将Spark程序提交到YARN的流程如下：

1. 准备YARN集群：首先需要搭建一个YARN集群，包括至少一个YARN管理节点（ResourceManager）和多个YARN工作节点（NodeManager）。ResourceManager负责整个集群的资源分配和任务调度，NodeManager负责执行具体的计算任务。

2. 准备Spark程序和配置：将要运行的Spark程序编写好，并进行必要的配置。Spark程序可以使用Scala、Java或Python等语言编写，配置文件可以设置Spark应用的相关参数，如内存分配、并行度等。

3. 打包Spark应用程序：将编写好的Spark程序及其依赖库打包成一个可执行的Jar包，以方便在YARN上运行。

4. 提交Spark应用到YARN：使用YARN提供的命令或客户端工具，将打包好的Spark应用程序提交到YARN集群。在提交时，需要指定应用程序的配置信息，如所需的资源、启动脚本、提交人等。

5. YARN任务调度：一旦Spark应用程序被提交到YARN集群，YARN的ResourceManager会对其进行资源分配和任务调度。根据应用程序的需求，ResourceManager会为其分配合适的资源，并确定在哪些节点上启动相应的任务。

6. 启动Spark任务：YARN的NodeManager接收到Spark任务后，负责启动Executor进程。每个Executor进程是一个独立的Java进程，负责执行Spark应用程序的具体计算任务。

7. 执行Spark应用程序：一旦Executor进程启动，Spark应用程序开始在YARN集群上执行。Executor会根据应用程序的逻辑，调度并执行具体的计算任务，包括读取数据、转换处理等操作。

8. 监控和管理：在Spark应用程序执行的过程中，可以通过YARN提供的监控工具来查看任务的运行状态、资源使用情况等。此外，还可以通过YARN的管理命令对任务进行调度、监控和管理。

9. 完成和收集结果：一旦Spark应用程序执行完毕，可以从YARN集群上收集各个任务的输出结果。根据需要，可以将结果存储到HDFS、本地文件系统或其他存储介质中。

以上是将Spark程序提交到YARN的基本流程，通过YARN的资源管理和任务调度，可以有效地管理和利用集群资源，并实现分布式的Spark计算。