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Ich versuche, das Spring Cloud-Tasks-Beispiel für den partitionierten Stapeljob (https://github.com/spring-cloud/spring-cloud-task/tree/master/spring-cloud-task-samples/partitioned-batch-job) im Spring Cloud-Datenflussserver einzurichten und auszuführen.Kann der partitionierte Job der Spring Cloud Task im Spring Cloud-Datenfluss ausgeführt werden?
Aber aus irgendeinem Grund gibt es Fehler in den Arbeitsaufgaben aufgeteilt:
Eine Job-Ausführung für diesen Job bereits ausgeführt wird: JobInstance: id = 2, Version = 0, Job = [partitionedJob]
Ist der Partitionsjob mit dem Spring Cloud Dataflow-Server nicht kompatibel?
Ich habe die Spring Cloud Task 1.0.3.RELEASE-Version ausprobiert und versucht, sie in Spring Cloud DataFlow Local Server 1.0.1.RELEASE zu implementieren. Die Ausnahme von den Protokollen des partitionierten Jobs: Verursacht durch: org.springframework.batch.core.repository.JobExecutionAlreadyRunningException: Eine Jobausführung für diesen Job bereits ausgeführt wird: JobInstance: id = 4, Version = 0, Job = [partitionedJob ] –
Vielen Dank für die Bereitstellung der Version. In diesem Fall sieht es so aus, als ob der Job zum ersten Mal ausgeführt wurde und nicht beendet wurde (möglicherweise durch einen ctrl-c). Dies kann bestätigt werden, indem Sie die Benutzeroberfläche von Spring Cloud Data Flow verwenden und die Jobausführungen auf der Registerkarte "Job" betrachten und feststellen, dass der Status des ersten Jobs noch immer aktiv ist. Um dies zu umgehen, können Sie eines von 2 Dingen tun: * –
* Kürzen oder löschen Sie die Batch-Tabellen im Repo. Oder löschen Sie einfach diese Jobeinträge. * Ändern Sie den Jobnamen von partitionedJob in einen anderen Namen. Dies finden Sie hier: https://github.com/spring-cloud/spring-cloud-task/blob/1.0.3.RELEASE/spring-cloud-task-samples/partitioned-batch-job/src/main/java /io/spring/JobConfiguration.java#L178 –