任务调度

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Apache DolphinScheduler 3.3.2 正式发布！性能与稳定性有重要更新我们非常高兴地宣布，Apache DolphinScheduler 3.3.2 正式发布！本次版本重点围绕性能优化、稳定性增强、文档完善与关键问题修复展开，为广大用户带来更加顺畅、可靠的数据工作流编排体验。

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小白指南：Apache DolphinScheduler 补数据功能实操演示最近使用 Apache DolphinScheduler 调度任务，不可避免地使用到【补数据】功能，经过不断尝试，终于成功运行了【补数据】功能，以此帖记录。

开着拖拉机回家

【任务调度】DolphinScheduler钉钉告警消息格式修改目录一、概述二、钉钉告警消息修改Apache DolphinScheduler 是一个分布式易扩展的可视化 DAG 工作流任务调度开源系统。适用于企业级场景，提供了一个可视化操作任务、工作流和全生命周期数据处理过程的解决方案。

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# 3.1.8＜3.2.0＜3.3.1，Apache DolphinScheduler集群升级避坑指南本人的是集群3.1.8因为3.1.8的一些漏洞才升级到3.3.1，具体漏洞如下：虽然上述漏洞也可以不用升级解决，但是3.3.1版本有更详细的权限管控资源便也升级了；3.3.1版本机器启动方式变得更复杂了，但是集群功能变得更好用了，资源利用率提高了。

3.1.9 生产“稳”担当：Master 服务启动源码全方位解析作者 | 李杰移动云，Apache DolphinScheduler贡献者在现代数据驱动的企业中，工作流调度系统是数据管道（Data Pipeline）的“中枢神经”。从 ETL 任务到机器学习训练，从报表生成到实时监控，几乎所有关键业务都依赖于一个稳定、高效、易扩展的调度引擎。

DAG与云计算任务调度优化DAG（Directed Acyclic Graph，有向无环图）是一种常见的数据结构，由顶点（Vertices）和有向边（Edges）组成。其核心特征是无环，即从任意节点出发沿着有向边无法回到起点。在任务调度、数据处理和依赖管理中，DAG有广泛应用，例如：

沈健_算法小生

任务调度系统设计与实现：Quartz、XXL-JOB 和 Apache Airflow 对比与实践任务调度系统在现代企业级应用中扮演着重要角色，广泛应用于定时任务、批量数据处理、业务流程自动化等场景。本文将从系统设计和实现的角度，深入介绍三种主流任务调度框架——Quartz、XXL-JOB 和 Apache Airflow 的核心特性、架构设计、使用场景以及实践经验，并对它们的优劣进行对比分析，为技术选型提供参考。

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3月报|DolphinScheduler项目进展一览各位热爱 Apache DolphinScheduler 的小伙伴们，社区3月报来啦！来查看上个月项目的进展吧！

集大周杰伦

FreeRTOS 源码结构解析与 STM32 HAL 库移植实践(任务创建、删除篇)点击官网地址，选择 FreeRTOS 202212.01非 LTS 版本（非长期支持版），因为这个版本有着最全的历程和更多型号处理器支持。

Electron 客户端心跳定时任务调度库调研文档 - Node.js 任务调度库技术调研文档本文将对七个流行的定时任务调度库：node-cron、rxjs、bull、node-schedule、agenda、bree、cron。这些库都可以用来处理定时任务，但它们的特点和适用场景有所不同。我们将从以下几个方面进行详细对比：

Asp.net 如何使用任务调度首先需要再 Global文件中，创建调度器，哎呀，直接上代码吧接下来说下，管理任务调度的控制器和界面控制器这样写：

Apache Airflow 快速入门教程Apache Airflow已经成为Python生态系统中管道编排的事实上的库。与类似的解决方案相反，由于它的简单性和可扩展性，它已经获得了普及。在本文中，我将尝试概述它的主要概念，并让您清楚地了解何时以及如何使用它。

任务调度中心-XXL-JOB使用详解目录详解调度中心执行器原理快速入门源码仓库地址1.初始化数据库2.配置调度中心1.解压源码2.需改配置文件

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定时任务xxl-job使用改造使用postgresql数据库原SQL修改! 修改为 NOT原SQL修改原SQL修改原SQL修改as 后面的别名是大小写格式，加双引号

Cloudera安装不再复杂：基础环境设置详解Cloudera Manager是CDH市场领先的管理平台。它以其强大的数据管理和分析能力，帮助企业能够轻松驾驭海量数据，实现数据的实时分析与洞察。

华为云开发者联盟

总奖金高达10万元！华为算法精英实战营“亲和任务调度系统”来啦！随着物联网、大数据、AI时代的到来，时延、可靠性等指标要求越来越高，海量的数据分析、大量复杂的运算对CPU的算力要求越来越高。CPU内部的大部分资源用于缓存和逻辑控制，适合运行具有分支跳转、逻辑复杂、数据结构不规则、递归等特点的串行程序。在集成电路工艺制程将要达到极限，摩尔定律快要失效的背景下，基站系统芯片架构从单核演变到多核、众核时代。

飞翔的佩奇

xxl-job适配sqlite本地数据库及mysql数据库。可根据配置指定使用哪种数据库。根据mysql的脚本，整理为sqlite的脚本，详见tables_xxl_job.sqllite.sql

软件算法开发

云计算任务调度优化matlab仿真,对比蚁群优化和蛙跳优化目录1.程序功能描述2.测试软件版本以及运行结果展示3.核心程序4.本算法原理4.1 ACO蚁群优化4.2 蛙跳优化