除了batch system 还有什么
时间: 2023-09-27 12:06:29 浏览: 35
除了batch system,还有很多其他的分布式计算系统,例如:
1. MapReduce:MapReduce是一种用于大规模数据处理的编程模型和软件框架,最初由Google开发。它可以自动并行化和分布式处理大量数据。
2. Apache Spark:Apache Spark是一种快速、通用、可扩展的大数据处理引擎,支持分布式数据处理、机器学习和图计算等多种计算模式。
3. Apache Flink:Apache Flink是一种高性能、分布式数据处理引擎,支持流式数据处理和批处理,并具有低延迟和高吞吐量的特性。
4. Apache Hadoop:Apache Hadoop是一个开源的分布式计算系统,支持大规模数据处理,包括Hadoop Distributed File System(HDFS)和MapReduce等组件。
5. Apache Storm:Apache Storm是一种分布式实时计算系统,可以处理高吞吐量的实时数据流,例如传感器数据和日志数据等。
这些系统都有各自的优缺点和适用场景,可以根据具体的需求选择合适的系统。
相关问题
除了batch队列,还有什么队列
除了batch队列以外,PBS系统中还有其他类型的队列,常见的队列类型如下:
1. 交互式队列(Interactive Queue):用于提交交互式作业,通常在命令行中直接交互运行。
2. 优先队列(Priority Queue):用于存放优先级较高的作业,可以优先得到执行。
3. 固定资源队列(Reservation Queue):用于预留一定的计算资源,以便在作业提交时可以得到保障。
4. 多队列系统(Multi-Queue System):可以设置多个不同的队列,以便更好地管理和调度作业。
在实际使用PBS系统时,可以根据实际需要选择不同类型的队列,以便更好地管理和调度作业。不同类型的队列通常有不同的特点和适用范围,可以根据作业的特点和需求选择合适的队列类型。
springbatch 入门案例
好的,这是一个使用Spring Batch实现读取CSV文件并写入数据库的入门案例。首先,你需要设置Spring Batch的环境,包括以下依赖:
```xml
<dependency>
<groupId>org.springframework.batch</groupId>
<artifactId>spring-batch-core</artifactId>
<version>${spring.batch.version}</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.springframework.batch</groupId>
<artifactId>spring-batch-infrastructure</artifactId>
<version>${spring.batch.version}</version>
</dependency>
```
接下来,你需要创建一个Job,Job可以包含一个或多个Step,每个Step都可以包含一个或多个Tasklet或Chunk。我们将使用FlatFileItemReader读取CSV文件,然后将数据写入数据库。
```java
@Configuration
public class BatchConfig {
@Autowired
private JobBuilderFactory jobBuilderFactory;
@Autowired
private StepBuilderFactory stepBuilderFactory;
@Autowired
private DataSource dataSource;
@Bean
public FlatFileItemReader<User> reader() {
FlatFileItemReader<User> reader = new FlatFileItemReader<>();
reader.setResource(new ClassPathResource("users.csv"));
reader.setLineMapper(new DefaultLineMapper<User>() {{
setLineTokenizer(new DelimitedLineTokenizer() {{
setNames(new String[]{"firstName", "lastName", "email"});
}});
setFieldSetMapper(new BeanWrapperFieldSetMapper<User>() {{
setTargetType(User.class);
}});
}});
return reader;
}
@Bean
public JdbcBatchItemWriter<User> writer() {
JdbcBatchItemWriter<User> writer = new JdbcBatchItemWriter<>();
writer.setItemSqlParameterSourceProvider(new BeanPropertyItemSqlParameterSourceProvider<>());
writer.setSql("INSERT INTO user (first_name, last_name, email) VALUES (:firstName, :lastName, :email)");
writer.setDataSource(dataSource);
return writer;
}
@Bean
public Step step1() {
return stepBuilderFactory.get("step1")
.<User, User>chunk(10)
.reader(reader())
.writer(writer())
.build();
}
@Bean
public Job importUserJob() {
return jobBuilderFactory.get("importUserJob")
.incrementer(new RunIdIncrementer())
.flow(step1())
.end()
.build();
}
}
```
在上面的代码中,我们定义了一个FlatFileItemReader,它将从CSV文件中读取数据,然后我们使用JdbcBatchItemWriter将数据写入数据库中。Step包含了reader和writer,它们分别读取和写入数据。最后我们定义了一个Job,它包含了一个步骤(step),并使用RunIdIncrementer来确保每次运行Job都会生成一个唯一的ID。
现在你可以运行这个Job了,只需要注入JobLauncher并调用它的run方法即可:
```java
@Autowired
private JobLauncher jobLauncher;
@Autowired
private Job importUserJob;
public void runJob() throws Exception {
JobParameters jobParameters = new JobParametersBuilder()
.addLong("time", System.currentTimeMillis())
.toJobParameters();
jobLauncher.run(importUserJob, jobParameters);
}
```
这样就完成了一个简单的使用Spring Batch的读取CSV文件并写入数据库的入门案例。