轻量级分布式任务调度框架 LTS 使用教程
2026-01-16 09:36:12作者:平淮齐Percy
1. 项目的目录结构及介绍
LTS(Light Task Scheduler)是一个轻量级分布式任务调度框架,其目录结构如下:
light-task-scheduler/
├── docs/ # 文档目录
├── lts-admin/ # 管理后台模块
├── lts-core/ # 核心模块
├── lts-jobclient/ # JobClient 模块
├── lts-jobtracker/ # JobTracker 模块
├── lts-monitor/ # 监控模块
├── lts-spring/ # Spring 集成模块
├── lts-startup/ # 启动模块
├── lts-tasktracker/ # TaskTracker 模块
├── gitattributes # Git 属性配置
├── gitignore # Git 忽略配置
├── LICENSE # 许可证文件
├── README.md # 项目介绍文档
├── build.cmd # 构建命令(Windows)
├── build.sh # 构建命令(Linux)
├── pom.xml # Maven 配置文件
├── 开发者规范.md # 开发者规范文档
├── 开发计划.md # 开发计划文档
主要模块介绍
- lts-admin: 管理后台模块,负责节点管理、任务队列管理、监控管理等。
- lts-core: 核心模块,包含框架的核心功能和基础组件。
- lts-jobclient: JobClient 模块,负责提交任务和接收任务执行反馈结果。
- lts-jobtracker: JobTracker 模块,负责接收并分配任务,任务调度。
- lts-monitor: 监控模块,负责监控任务执行情况。
- lts-spring: Spring 集成模块,方便与 Spring 框架集成。
- lts-startup: 启动模块,包含启动脚本和配置。
- lts-tasktracker: TaskTracker 模块,负责执行任务并反馈结果给 JobTracker。
2. 项目的启动文件介绍
LTS 项目的启动文件主要位于 lts-startup 模块中,具体包括:
- build.cmd: Windows 平台下的启动脚本。
- build.sh: Linux 平台下的启动脚本。
启动步骤
-
克隆项目:
git clone https://github.com/ltsopensource/light-task-scheduler.git -
进入项目目录:
cd light-task-scheduler -
构建项目:
- 在 Windows 平台下运行
build.cmd。 - 在 Linux 平台下运行
build.sh。
- 在 Windows 平台下运行
-
启动各个模块:
- 根据需要启动
lts-admin,lts-jobclient,lts-jobtracker,lts-tasktracker等模块。
- 根据需要启动
3. 项目的配置文件介绍
LTS 项目的配置文件主要位于各个模块的 src/main/resources 目录下,常见的配置文件包括:
- lts.properties: 核心配置文件,包含任务调度、节点配置、注册中心配置等。
- log4j.properties: 日志配置文件,用于配置日志输出。
主要配置项
-
lts.properties:
# JobTracker 配置 job.tracker.port=35001 job.tracker.registry.address=zookeeper://127.0.0.1:2181 # TaskTracker 配置 task.tracker.work.dir=work task.tracker.node.group=test_trade_TaskTracker task.tracker.job.runner.class=com.lts.example.job.TestJobRunner # JobClient 配置 job.client.node.group=test_jobClient job.client.registry.address=zookeeper://127.0.0.1:2181 -
log4j.properties:
log4j.rootLogger=INFO, stdout log4j.appender.stdout=org.apache.log4j.ConsoleAppender log4j.appender.stdout.layout=org.apache.log4j.PatternLayout log4j.appender.stdout.layout.ConversionPattern=%d{ISO8601} %-
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
kernelopenEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。C098
baihu-dataset异构数据集“白虎”正式开源——首批开放10w+条真实机器人动作数据,构建具身智能标准化训练基座。00
mindquantumMindQuantum is a general software library supporting the development of applications for quantum computation.Python058
PaddleOCR-VLPaddleOCR-VL 是一款顶尖且资源高效的文档解析专用模型。其核心组件为 PaddleOCR-VL-0.9B,这是一款精简却功能强大的视觉语言模型(VLM)。该模型融合了 NaViT 风格的动态分辨率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 语言模型,可实现精准的元素识别。Python00
GLM-4.7GLM-4.7上线并开源。新版本面向Coding场景强化了编码能力、长程任务规划与工具协同,并在多项主流公开基准测试中取得开源模型中的领先表现。 目前,GLM-4.7已通过BigModel.cn提供API,并在z.ai全栈开发模式中上线Skills模块,支持多模态任务的统一规划与协作。Jinja00
AgentCPM-Explore没有万亿参数的算力堆砌,没有百万级数据的暴力灌入,清华大学自然语言处理实验室、中国人民大学、面壁智能与 OpenBMB 开源社区联合研发的 AgentCPM-Explore 智能体模型基于仅 4B 参数的模型,在深度探索类任务上取得同尺寸模型 SOTA、越级赶上甚至超越 8B 级 SOTA 模型、比肩部分 30B 级以上和闭源大模型的效果,真正让大模型的长程任务处理能力有望部署于端侧。Jinja00
最新内容推荐
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
27
11
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
477
3.56 K
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
287
340
暂无简介
Dart
728
175
Ascend Extension for PyTorch
Python
287
320
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
849
446
openEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。
C
235
98
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
10
1
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
450
180
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.28 K
705