DAG作业

Tez是Apache最新的支持DAG作业的开源计算框架，它可以将多个有依赖的作业转换为一个作业，从而大幅提升DAG作业的性能。Tez并不直接面向最终用户——事实上，它允许开发者为最终用户构建性能更快、扩展性更好的应用程序。Hadoop传统上是一个大量数据批处理平台，但是，许多用例需要近乎实时的查询处理性能。还有一些工作不适合MapReduce，例如机器学习。Tez的目的就是帮助Hadoop处理这些用例场景。

在图论中，有向无环图（DAG）的节点时间标记是进行拓扑排序、关键路径分析等算法的基础。介绍一种基于深度优先搜索的DAG节点时间标记算法，并对其进行优化以提高效率。 算法描述 该算法使用深度优先搜索遍历DAG，并在搜索过程中记录每个节点的开始时间和结束时间。开始时间表示节点被首次访问的时间，结束时间表示节点的所有邻接节点都被访问完毕的时间。 算法步骤： 初始化：创建一个数组 pre 用于存储每个节点的开始时间，创建一个数组 post 用于存储每个节点的结束时间，并将所有元素初始化为0。创建一个变量 tag 用于记录当前时间戳，初始化为0。 深度优先搜索：从DAG的任意一个节点开始进行深度优先搜索。 访问节点 cur 时，将 pre[cur] 设置为 ++tag，表示节点 cur 的开始时间为当前时间戳。 递归访问节点 cur 的所有未被访问的邻接节点。 当节点 cur 的所有邻接节点都被访问完毕后，将 post[cur] 设置为 ++tag，表示节点 cur 的结束时间为当前时间戳。 重复步骤2，直到所有节点都被访问。 算法优化 上述算法的时间复杂度为 O(V+E)，其中 V 是节点数，E 是边数。为了进一步提高效率，可以进行以下优化： 使用邻接表存储图： 邻接矩阵的空间复杂度为 O(V^2)，而邻接表的空间复杂度为 O(V+E)。对于稀疏图，使用邻接表可以节省存储空间。 标记已访问节点： 在深度优先搜索过程中，可以使用一个数组标记已经访问过的节点，避免重复访问。 总结 介绍了一种基于深度优先搜索的DAG节点时间标记算法，并对其进行了优化。该算法简单易懂，效率较高，可以应用于各种图论算法中。

DolphinScheduler: 复杂数据任务的编排利器 DolphinScheduler 是一个开源的分布式工作流任务调度系统，专为企业级应用场景打造。它通过可视化界面，帮助用户轻松管理和监控数据处理流程，并处理错综复杂的依赖关系。 核心优势： 可视化DAG编排: 通过直观的DAG图，清晰展示任务之间的依赖关系，简化工作流的构建和管理。 分布式架构: 支持高可用和横向扩展，轻松应对大规模数据处理任务。 丰富的任务类型: 内置多种任务类型，如 Shell、MR、Spark、SQL 等，满足多样化的数据处理需求。 全生命周期管理: 提供任务的创建、调度、执行、监控、告警等全流程管理功能。 灵活的任务控制: 支持任务的重试、暂停、恢复、终止等操作，保障工作流的稳定运行。 DolphinScheduler 适用于多种场景: 数据ETL流程: 编排和管理复杂的数据抽取、转换、加载过程。 机器学习工作流: 管理模型训练、评估和部署等任务。 数据分析流程: 定时执行数据分析任务，并生成报表。 运维自动化: 自动化执行运维任务，提高效率。 DolphinScheduler 助力企业构建高效、可靠的数据处理流程，释放数据价值。

在学习了熊猫基础知识之后，现在是时候将您的技能应用到实际情况中了。完成两个数据挑战中的一个，展示您的熊猫知识。创建一个新存储库pandas-challenge，然后克隆到您的计算机。在本地git存储库中，为您的挑战创建一个目录（HeroesOfPymoli或PyCitySchools），并将您的Jupyter笔记本添加到该文件夹。推送到GitHub或GitLab。

上次发布的Oracle题目答案，请参考以下内容： (请在此处插入答案内容)

这是乔治亚州立大学计算机科学系张彦庆博士数据挖掘课程的作业仓库。

记录 MySQL 作业以供查阅。

在某些场合，用户需要数据库周期性地执行应用程序。在Oracle 8中，这种功能依赖于SNP后台进程来实现。SNP后台进程的功能是周期性地唤醒作业队列中的作业并执行这些作业。作业队列可以管理和调度数据库中的任务，确保按时执行指定的操作。

包含第一章和第二章答案。

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