Elastic Job Lite中如何处理大数据量作业的分批处理和流控？

　　1、分批执行： 将大数据量作业分成多个批次执行，每个批次处理一部分数据，减少单次执行的数据量，避免内存溢出。

　　2、流量控制： 设置作业的流量控制参数，如每秒处理记录数，防止瞬时流量过大影响系统稳定性。

　　3、资源隔离： 对大数据量作业进行资源隔离，分配专门的资源进行处理，避免影响其他作业的正常执行。

　　4、动态调度： 根据当前系统资源利用情况和作业执行情况，动态调整作业的执行计划和资源分配。

　　5、反压机制： 实现反压机制，当下游处理不过来时，能够自动调整上游的数据发送速率，避免造成系统拥塞。

很赞哦！

python编程网提示：转载请注明来源www.python66.com。
有宝贵意见可添加站长微信(底部)，获取技术资料请到公众号(底部)。同行交流请加群