背景 シェルの実行で定義した変数を下流ジョブに流すパラメータに設定したい。 が、変数はシェル実行が終わると消えてしまう。 パラメータの設定使用しているプラグインはParameterized Trigger plugin。 結論 上記プラグインにファイルからパラメータを設定する機能を使う Parameters from properties file やったこと シェルの実行で、ワークスペースにファイルを書き出す。 形式は、KEY=value 一行につきパラメータ一つ ビルド後の処理に「Trigger parameterized build on other projects」を追加 Add Parametersから「Parameters from properties file」を選択 「Use properties from file」に1で書き出したファイルを指定 他のパラメータとの食
In a project I'm working on, we are using shell scripts to execute different tasks. Some are sh/bash scripts that run rsync, and some are PHP scripts. One of the PHP scripts is running some integration tests that output to JUnit XML, code coverage reports, and similar. Jenkins is able to mark the jobs as successful / failed based on exit status. In PHP, the script exits with 1 if it has detected t
概要 タイトルどおり、DockerでJenkinsをマスター・スレーブ構成で作成します。 読者はDockerとJenkinsをちょっとずつやったことがある人を想定しています。 このエントリで使っているソースは全てGithubリポジトリにて入手可能です。 どうやってやるか DockerでJenkinsのマスターのイメージとスレーブのイメージをそれぞれ作って、それぞれ単純に立ち上げる。 マスターのイメージについては、おそらく1インスタンスしか立ち上げないが、スレーブについてはNインスタンス立ち上げるイメージ。 Dockerでやるメリットとデメリット メリット すぐに使い捨てスレーブ作れるよ。Dockerがインストールされていればそこにスレーブ作れるよ。 Jenkinsマスターも量産しようと思えばできるよ。 ビルドにどんなツールが必要なのかDockerfile見りゃわかるよ。 デメリット 素でや
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? はじめに 「開発者（個人）のための」としているのは、別に自分でやっても良いんだけど Jenkins に任せられるなら任せたい、くらいのモチベーションを表現したつもりです。 ここでは、スレーブの作り方と使い方を簡単にまとめてみました。 環境 Ubuntu 14.04 LTS Jenkins 1.580, 1.582 途中から 1.582 に Upgrade しました スレーブの設定方法 まずはスレーブを作ってみる とりあえず作るなら、localhost だけで十分です。 スレーブの新規作成 スレーブの設定 赤枠で囲んでいる部分が、手を加え
動作確認した環境は、 Amazon Linux 2015.03 Java 1.7.0_75 Jenkins 1.610 EC2 Plugin 1.27 です。 Jenkins EC2 Plugin で Spot Instance を使えるようにするまで、 試行錯誤しましたので、導入方法をまとめました。 Jenkins のインストール 適宜 sudo してください。 curl -s http://pkg.jenkins-ci.org/redhat/jenkins.repo -o /etc/yum.repos.d/jenkins.repo rpm --import http://pkg.jenkins-ci.org/redhat/jenkins-ci.org.key yum install -y jenkins EC2 Plugin のインストール Jenkins > Jenkinsの管理 >
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? そうだ、Deep learningをやろう。そんなあなたへ送る解説記事です。 そう言いながらも私自身勉強しながら書いているので誤記や勘違いなどがあるかもしれません。もし見つけたらご連絡ください。 Deep learningとは こちらのスライドがとてもよくまとまっています。 Deep learning つまるところ、Deep learningの特徴は「特徴の抽出までやってくれる」という点に尽きると思います。 例えば相撲取りを判定するモデルを構築するとしたら、普通は「腰回りサイズ」「マゲの有無」「和装か否か」といった特徴を定義して、それを
サービス終了のお知らせ NAVERまとめは2020年9月30日をもちましてサービス終了いたしました。 約11年間、NAVERまとめをご利用・ご愛顧いただき誠にありがとうございました。
僕はHive, Pythonでバッチ処理を書いてAzkabanでジョブ管理するシステムを構築、運用した経験が2年ほどあるので今日はバッチ処理、ジョブ管理について書いてみようと思います。 僕の経験上Hadoop特有の部分、例えばテスト環境が作りづらいとかバッチサーバーはジョブをsubmitするだけなので負荷はそんなにかからないとか、はあるけれど割と汎用的なのではないかと思います。そもそもバッチ処理、ジョブ管理について書かれたものはほとんど見た事がないので参考になれば嬉しいし、こういう良い方法もあるよ！とかあれば是非ブログ等に書いてほしいと思っております。 最初に言っておくとバッチ処理、ジョブ管理において重要なのは障害時のリカバリのしやすさです。正常時はまあいいでしょ。 なので例えば引数に日付を持てないようなバッチ書いたら辛いですし、LL言語で書く方がコンパイル、パッケージングとか楽です。CP
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