一、简单认识　　Celery是由Python开发、简单、灵活、可靠的分布式任务队列，其本质是生产者消费者模型，生产者发送任务到消息队列，消费者负责处理任务。Celery侧重于实时操作，但对调度支持也很好，其每天可以处理数以百万计的任务。它的特点有：简单：熟悉了它的流程后，配置使用简单；高可用

几分钟之后执行某一操作，使用定时器Timer可以实现，Timer是jdk中提供的一个定时器工具，使用的时候会在主线程之外起一个单独的线程执行指定的计划任务，可以指定执行一次或者反复执行多次。具体实现如下：1packagecom.aone.foottalk.common;23importjava

任务执行器（Executor）是一个接口，位于java.util.concurrent包下，它的作用主要是为我们提供任务与执行机制（包括线程使用和调度细节）之间的解耦。比如我们定义了一个任务，我们是通过线程池来执行该任务，还是直接创线程来执行该任务呢？通过Executor就能为任务提供不同的执行机制。执行器的实现方式各种各样，常见的包括同步执行器、一对一执行

Timer是一种线程设施，用于安排以后在后台线程中执行的任务。可安排任务执行一次，或者定期重复执行，可以看成一个定时器，可以调度TimerTask。TimerTask是一个抽象类，实现了Runnable接口，所以具备了多线程的能力。测试代码：import java.util.TimerTask;public class OneTas

一、场景引入前不久做过一个根据下载指令定时下载文件到服务器的需求。轮询下载的周期需要根据下载任务量的大小动态修改，下载任务密集的时候就周期缩小，下载任务少量时就扩大周期时间。java本身和第三方开源框架Spring共有三种执行定时任务的方式：1)Java自带的java.util.Timer类：这个类允许你调度一个java.util.TimerT

    项目中要加入调度和计划任务等功能，所以选择Quartz调度插件，原先都是在S2SH上整合的。现在项目用JFinal框架，不得不说JFinal框架的定制性真好，可以自己根据项目要求进行修改，并且很节省时间。    原先当然是先找有没有JFinal的quartz插件，先是找到了JFinalext，里面有一个QuartzPlugin

Celery异步分布式什么是celery？他是一个python开发的异步分布式任务调度模块celery本身不提供消息服务，使用第三方服务，也就是broker来传递任务，目前支持rabbitmq，redis，数据库等等。我们使用redis连接URL的格式为：redis://:password@hostname:port/

一、场景引入前不久做过一个根据下载指令定时下载文件到服务器的需求。轮询下载的周期需要根据下载任务量的大小动态修改，下载任务密集的时候就周期缩小，下载任务少量时就扩大周期时间。java本身和第三方开源框架Spring共有三种执行定时任务的方式：1)Java自带的java.util.Timer类：这个类允许你调度一个java.util.TimerT

一、操作场景对于Spark应用来说，资源是影响Spark应用执行效率的一个重要因素。当一个长期运行的服务，若分配给它多个Executor，可是却没有任何任务分配给它，而此时有其他的应用却资源紧张，这就造成了很大的资源浪费和资源不合理的调度。动态资源调度就是为了解决这种场景，根据当前应用任务的负载情况，实时的增减Executor个数，从而

Mesos各种存储处理方式需要配合永久存储机制的任务包括MySQL、MongoDB等数据库，以及Nginx缓存、日志记录目录和博客软件用于存储数据的数据目录等Web缓存机制。框架始终需要依靠Mesos为其提供执行任务所必需的物理或虚拟资源。ApacheMesos的任务运行对资源加以调度，并在容器内运行，而部分任务可能需要永久存储作为配合。需要配合永