着处理角色。 在第 2 步中，该表函数调用 (QC) 使用 dbms_scheduler（图 3 中的作业控制器）启动一个异步 作业，该作业接着在 Hadoop 集群上运行同步 bash 脚本。这个 bash 脚本就是图 3 中的启动程 序 (launcher)，它在 Hadoop 集群上启动 mapper 进程（第 3 步）。 5 Oracle 白皮书 — 通过 Oracle 并行处理集成 图 4. 监控进程 Hadoop的进程 (mapper) 启动之后，作业监控器进程将监视启动程序脚本。一旦mapper 完成 Hadoop 集群中数据的处理之后，bash 脚本即完成，如图 4 所示。 作业监控器将监视数据库调度程序队列，并在 shell 脚本完成时发出通知（第 7 步）。作业监 控器检查数据队列中的剩余数据元素（第 8 步）。只要队列中存在数据，表函数调用就会继 / as sysdba -- system job to launch external script -- this job is used to eventually run the bash script -- described in Figure 3 step 3 CREATE OR REPLACE PROCEDURE launch_hadoop_job_async(in_directory

mkdir bin [atguigu@hadoop102 ~]$ cd bin [atguigu@hadoop102 bin]$ vim xsync 在该文件中编写如下代码 #!/bin/bash #1. 判断参数个数 if [ $# -lt 1 ] then echo Not Enough Arguement! exit; fi [atguigu@hadoop102 ~]$ cd /home/atguigu/bin [atguigu@hadoop102 bin]$ vim myhadoop.sh ➢ 输入如下内容 #!/bin/bash if [ $# -lt 1 ] then echo "No Args Input..." exit ; fi case $1 in "start") [atguigu@hadoop102 ~]$ cd /home/atguigu/bin [atguigu@hadoop102 bin]$ vim jpsall ➢ 输入如下内容 #!/bin/bash for host in hadoop102 hadoop103 hadoop104 do echo =============== $host ===============

DSL 為基礎，在 Spark 上執行 選邊站的 Mahout 59 / 74 這年頭，大家相堵會到！ 喝咖啡騎大象建議 60 / 74 Python Ruby C/C++ C# Perl Bash ... Programming Java： 曾經是 MapReduce 心裡頭的唯一 現在是 YARN 裡面眾多語言的之一 Hadoop MapReduce Examples 是最基本的範例

在/opt/module/hadoop-3.1.3 路径上，编辑一个脚本 safemode.sh [atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ vim safemode.sh #!/bin/bash hdfs dfsadmin -safemode wait hdfs dfs -put /opt/module/hadoop-3.1.3/README.txt / [atguigu@hadoop102