Gestion des Tâches et du Cache

Généralités - Tâches

Cette fonction permet de visualiser l’activité des tâches au sein d’un contexte Spark.

Cela correspond à la matérialisation au niveau des écrans DataChain de l’exécution des requêtes.

La matérialisation de l’activité est visible au niveau du bandeau de la solution DataChain

Visualisation de l’activité

1 Visualisation de l’activité pour l’instance DataChain et pour le contexte en cours.

information L’exemple montre 4 Jobs en cours. Les Jobs sont empilés dans une file d’attente. Dans l’exemple, 3 sont en attente (Waiting), 1 en cours (Running).

Attention Une instance peut se décliner dans plusieurs contextes de travail. (Contexte Spark)

Attention L’activité représentée celle d’un contexte (le contexte courant)

Description de l’écran des Jobs et du Cache

Écran Job

1 Activer ou désactive la visualisation de l’historique de l’activité (tâches) pour cette instance et ce contexte.

2 Le lien hypertexte Annuler toutes les tâches permet d’annuler toutes les tâches de la file d’attente et la tâche en cours d’exécution. C’est une action globale sur l’ensemble des tâches.

information Il est possible d’annuler un seul Job (en cours ou en attente). Dans ce cas, se positionner sur la ligne et cliquer sur le lien hypertexte situé en bout de ligne.

3 Cette option permet d’activer la gestion du cache. Si l’option est positionnée sur OUI alors DataChain prend en considération le cache s’il existe.

quatre Le lien Vider le cache permet de réinitialiser le cache pour cette instance et ce contexte.

cinq Zone qui affiche l’ensemble des tâches (par défaut, le tableau contient les tâches en cours et les tâches en attente).

Si l’option Voir uniquement les tâches en cours est positionnée sur Non, alors toutes les tâches sont visualisées à savoir :

  • Les tâches courantes

  • Les tâches en attente

  • Les tâches anciennes (Historique)

À quoi correspond le Cache d’affichage dans la solution *DataChain

Le cache permet d’optimiser la mise à disposition d’informations issue d’une tâche identique exécutée auparavant par un utilisateur. Il évite d’exécuter répétitivement les tâches dans le contexte Spark. La mise à disposition est donc optimisée.

Attention Attention. Les informations mises à disposition par consommation du cache correspondent aux données chargées pour l’affichage à une Date et Heure précises. Une indication est fournie à l’utilisateur lors de l’affichage des données. Exemple : Données depuis 3 jours 3 heures 10 minutes.

L’utilisateur aura toujours le moyen d’exécuter à nouveau les tâches sans consommer le cache. Il visualisera ainsi les données du moment. Un nouveau cache sera alors disponible à la nouvelle date et heure.