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Azkaban3.59.x最新版极简入门
Azkaban3.59.x最新版极简入门
在大数据阐发场景中，以ETL（Extract抽取-Transform交互转换-Load加载）为例，数据的操作搜罗了以上游程：RDBMS==＞Sqoop==＞Hadoop==＞Sqoop==＞RDBMS/NoSQL/...,这里波及了三个流程：数据抽取==＞数据荡涤==＞数据入库。
这三个步骤涌现了明晰的秩序下场。
假如数据抽取需要3h,数据荡涤需要2h,数据入库需要1h。
咱们能够使用linuxshell提供的crontab来实现。
他的短处是使用约莫，缺陷却有许多：1.流程便捷于跟踪以及监控（流程某个情景侵蚀没行为监控）。
2.在这个流程中有些模块实施的功夫大概涌现提前/提前。
譬如数据荡涤料想需要2h,
在大数据阐发场景中，以ETL（Extract抽取-Transform交互转换-Load加载）为例，数据的操作搜罗了以上游程：RDBMS==＞Sqoop==＞Hadoop==＞Sqoop==＞RDBMS/NoSQL/...,这里波及了三个流程：数据抽取==＞数据荡涤==＞数据入库。
这三个步骤涌现了明晰的秩序下场。
假如数据抽取需要3h,数据荡涤需要2h,数据入库需要1h。
咱们能够使用linuxshell提供的crontab来实现。
他的短处是使用约莫，缺陷却有许多：1.流程便捷于跟踪以及监控（流程某个情景侵蚀没行为监控）。
2.在这个流程中有些模块实施的功夫大概涌现提前/提前。
譬如数据荡涤料想需要2h,
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