記得第一次參與大數(shù)據(jù)平臺從無到有的搭建，最開始任務(wù)調(diào)度就是用的Crontab，分時日月周，各種任務(wù)腳本配置在一臺主機(jī)上。Crontab 使用非常方便，配置也很簡單。剛開始任務(wù)很少，用著還可以，每天起床巡檢一下日志。隨著任務(wù)越來越多，出現(xiàn)了任務(wù)不能在原來計劃的時間完成，出現(xiàn)了上級任務(wù)跑完前，后面依賴的任務(wù)已經(jīng)起來了，這時候沒有數(shù)據(jù)，任務(wù)就會報錯，或者兩個任務(wù)并行跑了，出現(xiàn)了錯誤的結(jié)果。排查任務(wù)錯誤原因越來麻煩，各種任務(wù)的依賴關(guān)系越來越復(fù)雜，最后排查任務(wù)問題就行從一團(tuán)亂麻中，一根一根梳理出每天麻繩。crontab雖然簡單，穩(wěn)定，但是隨著任務(wù)的增加和依賴關(guān)系越來越復(fù)雜，已經(jīng)完全不能滿足我們的需求了，這時候就需要建設(shè)自己的調(diào)度系統(tǒng)了。

調(diào)度系統(tǒng)，關(guān)注的首要重點是在正確的時間點啟動正確的作業(yè)，確保作業(yè)按照正確的依賴關(guān)系及時準(zhǔn)確的執(zhí)行。資源的利用率通常不是第一關(guān)注要點，業(yè)務(wù)流程的正確性才是最重要的。（但是到隨著業(yè)務(wù)的發(fā)展，ETL任務(wù)越來越多，你會發(fā)現(xiàn)經(jīng)常有任務(wù)因為資源問題沒有按時啟動?。?/span>

實際調(diào)度中，多個任務(wù)單元之間往往有著強(qiáng)依賴關(guān)系，上游任務(wù)執(zhí)行并成功，下游任務(wù)才可以執(zhí)行。比如上游任務(wù)1結(jié)束后拿到結(jié)果，下游任務(wù)2、任務(wù)3需結(jié)合任務(wù)1的結(jié)果才能執(zhí)行，因此下游任務(wù)的開始一定是在上游任務(wù)成功運(yùn)行拿到結(jié)果之后才可以開始。而為了保證數(shù)據(jù)處理結(jié)果的準(zhǔn)確性，就必須要求這些任務(wù)按照上下游依賴關(guān)系有序、高效的執(zhí)行，最終確保能按時正常生成業(yè)務(wù)指標(biāo)。

一款成熟易用，便于管理和維護(hù)的作業(yè)調(diào)度系統(tǒng)，需要和大量的周邊組件對接，要處理或使用到包括：血緣管理，權(quán)限控制，負(fù)載流控，監(jiān)控報警，質(zhì)量分析等各種服務(wù)或事務(wù)。

調(diào)度系統(tǒng)一般分為兩類：定時分片類作業(yè)調(diào)度系統(tǒng)和DAG工作流類作業(yè)調(diào)度系統(tǒng)

定時分片類作業(yè)調(diào)度系統(tǒng)

這種功能定位的作業(yè)調(diào)度系統(tǒng)，其最早的需要來源和出發(fā)點往往是做一個分布式的Crontab。

核心：

• 將一個大的任務(wù)拆成多個小任務(wù)分配到不同的服務(wù)器上執(zhí)行， 難點在于要做到不漏，不重，保證負(fù)載平衡，節(jié)點崩潰時自動進(jìn)行任務(wù)遷移等。

• 保證任務(wù)觸發(fā)的強(qiáng)實時和可靠性

所以，負(fù)載均衡，彈性擴(kuò)容，狀態(tài)同步和失效轉(zhuǎn)移通常是這類調(diào)度系統(tǒng)在架構(gòu)設(shè)計時重點考慮的特性。

DGA工作流調(diào)度系統(tǒng)

這一類系統(tǒng)的方向，重點定位于任務(wù)的調(diào)度依賴關(guān)系的正確處理，分片執(zhí)行的邏輯通常不是系統(tǒng)關(guān)注的核心，或者不是系統(tǒng)核心流程的關(guān)鍵組成部分。

核心：

• 足夠豐富和靈活的依賴觸發(fā)機(jī)制：比如時間觸發(fā)任務(wù)，依賴觸發(fā)任務(wù)，混合觸發(fā)任務(wù)

• 作業(yè)的計劃，變更和執(zhí)行流水的管理和同步

• 任務(wù)的優(yōu)先級管理，業(yè)務(wù)隔離，權(quán)限管理等

• 各種特殊流程的處理，比如暫停任務(wù)，重刷歷史數(shù)據(jù)，人工標(biāo)注失?。晒ΓR時任務(wù)和周期任務(wù)的協(xié)同等

• 完備的監(jiān)控報警通知機(jī)制

Airflow

Apache Airflow是一種功能強(qiáng)大的工具，可作為任務(wù)的有向無環(huán)圖（DAG）編排、任務(wù)調(diào)度和任務(wù)監(jiān)控的工作流工具。Airflow在DAG中管理作業(yè)之間的執(zhí)行依賴，并可以處理作業(yè)失敗，重試和警報。開發(fā)人員可以編寫Python代碼以將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為工作流中的操作。

主要有如下幾種組件構(gòu)成：

• web server: 主要包括工作流配置，監(jiān)控，管理等操作

• scheduler: 工作流調(diào)度進(jìn)程，觸發(fā)工作流執(zhí)行，狀態(tài)更新等操作

• 消息隊列：存放任務(wù)執(zhí)行命令和任務(wù)執(zhí)行狀態(tài)報告

• worker: 執(zhí)行任務(wù)和匯報狀態(tài)

• mysql: 存放工作流，任務(wù)元數(shù)據(jù)信息

具體執(zhí)行流程：

1. scheduler掃描dag文件存入數(shù)據(jù)庫，判斷是否觸發(fā)執(zhí)行

2. 到達(dá)觸發(fā)執(zhí)行時間的dag,生成dag_run，task_instance 存入數(shù)據(jù)庫

3. 發(fā)送執(zhí)行任務(wù)命令到消息隊列

4. worker從隊列獲取任務(wù)執(zhí)行命令執(zhí)行任務(wù)

5. worker匯報任務(wù)執(zhí)行狀態(tài)到消息隊列

6. schduler獲取任務(wù)執(zhí)行狀態(tài)，并做下一步操作

7. schduler根據(jù)狀態(tài)更新數(shù)據(jù)庫

Kettle

將各個任務(wù)操作組件拖放到工作區(qū)，kettle支持各種常見的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換。此外，用戶可以將Python，Java，JavaScript和SQL中的自定義腳本拖放到畫布上。kettle可以接受許多文件類型作為輸入，還可以通過JDBC，ODBC連接到40多個數(shù)據(jù)庫，作為源或目標(biāo)。社區(qū)版本是免費(fèi)的，但提供的功能比付費(fèi)版本少。

XXL-JOB

XXL-JOB是一個分布式任務(wù)調(diào)度平臺，其核心設(shè)計目標(biāo)是開發(fā)迅速、學(xué)習(xí)簡單、輕量級、易擴(kuò)展。將調(diào)度行為抽象形成“調(diào)度中心”公共平臺，而平臺自身并不承擔(dān)業(yè)務(wù)邏輯，“調(diào)度中心”負(fù)責(zé)發(fā)起調(diào)度請求；將任務(wù)抽象成分散的JobHandler，交由“執(zhí)行器”統(tǒng)一管理，“執(zhí)行器”負(fù)責(zé)接收調(diào)度請求并執(zhí)行對應(yīng)的JobHandler中業(yè)務(wù)邏輯；因此，“調(diào)度”和“任務(wù)”兩部分可以相互解耦，提高系統(tǒng)整體穩(wěn)定性和擴(kuò)展性。（后來才知道XXL是作者名字拼音首字母縮寫）

調(diào)度系統(tǒng)開源工具有很多，可以結(jié)合自己公司人員的熟悉程度和需求選擇合適的進(jìn)行改進(jìn)。

調(diào)度平臺其實需要解決三個問題：任務(wù)編排、任務(wù)執(zhí)行和任務(wù)監(jiān)控。

• 任務(wù)編排，采用調(diào)用外部編排服務(wù)的方式，主要考慮的是編排需要根據(jù)業(yè)務(wù)的一些屬性進(jìn)行實現(xiàn)，所以將易變的業(yè)務(wù)部分從作業(yè)調(diào)度平臺分離出去。如果后續(xù)有對編排邏輯進(jìn)行調(diào)整和修改，都無需操作業(yè)務(wù)作業(yè)調(diào)度平臺。

• 任務(wù)排隊，支持多隊列排隊配置，后期根據(jù)不同類型的開發(fā)人員可以配置不同的隊列和資源，比如面向不同的開發(fā)人員需要有不同的服務(wù)隊列，面向不同的任務(wù)也需要有不同的隊列優(yōu)先級支持。通過隊列來隔離調(diào)度，能夠更好地滿足具有不同需求的用戶。不同隊列的資源不同，合理的利用資源，達(dá)到業(yè)務(wù)價值最大化。

• 任務(wù)調(diào)度，是對任務(wù)、以及屬于該任務(wù)的一組子任務(wù)進(jìn)行調(diào)度，為了簡單可控起見，每個任務(wù)經(jīng)過編排后會得到一組有序的任務(wù)列表，然后對每個任務(wù)進(jìn)行調(diào)度。這里面，稍有點復(fù)雜的是，任務(wù)里還有子任務(wù)，子任務(wù)是一些處理組件，比如字段轉(zhuǎn)換、數(shù)據(jù)抽取，子任務(wù)需要在上層任務(wù)中引用實現(xiàn)調(diào)度。任務(wù)是調(diào)度運(yùn)行的基本單位。被調(diào)度運(yùn)行的任務(wù)會發(fā)送到消息隊列中，然后等待任務(wù)協(xié)調(diào)計算平臺消費(fèi)并運(yùn)行任務(wù)，這時調(diào)度平臺只需要等待任務(wù)運(yùn)行完成的結(jié)果消息到達(dá)，然后對作業(yè)和任務(wù)的狀態(tài)進(jìn)行更新，根據(jù)實際狀態(tài)確定下一次調(diào)度的任務(wù)。

調(diào)度平臺設(shè)計中還需要注意以下幾項：

1. 調(diào)度運(yùn)行的任務(wù)需要進(jìn)行超時處理，比如某個任務(wù)由于開發(fā)人員設(shè)計不合理導(dǎo)致運(yùn)行時間過長，可以設(shè)置任務(wù)最大的執(zhí)行時長，超過最大時長的任務(wù)需要及時kill掉，以免占用大量資源，影響正常的任務(wù)運(yùn)行。

2. 控制同時能夠被調(diào)度的作業(yè)的數(shù)量，集群資源是有限的，我們需要控制任務(wù)的并發(fā)量，后期任務(wù)上千上萬后我們要及時調(diào)整任務(wù)的啟動時間，避免同時啟動大量的任務(wù)，減少調(diào)度資源和計算資源壓力；

3. 作業(yè)優(yōu)先級控制，每個業(yè)務(wù)都有一定的重要級別，我們要有限保障最重要的業(yè)務(wù)優(yōu)先執(zhí)行，優(yōu)先給與調(diào)度資源分配。在任務(wù)積壓時候，先執(zhí)行優(yōu)先級高的任務(wù)，保障業(yè)務(wù)影響最小化。

ETL 開發(fā)是數(shù)據(jù)工程師必備的技能之一，在數(shù)據(jù)倉庫、BI等場景中起到重要的作用。但很多從業(yè)者連 ETL 對應(yīng)的英文是什么都不了解，更不要談對 ETL 的深入解析，這無疑是非常不稱職的。做ETL 你可以用任何的編程語言來完成開發(fā)，無論是 shell、python、java 甚至數(shù)據(jù)庫的存儲過程，只要它最終是讓數(shù)據(jù)完成抽?。‥）、轉(zhuǎn)化（T）、加載（L）的效果即可。由于ETL是極為復(fù)雜的過程，而手寫程序不易管理，所以越來越多的可視化調(diào)度編排工具出現(xiàn)了。

調(diào)度系統(tǒng)作為大數(shù)據(jù)平臺的核心部分之一，牽扯的業(yè)務(wù)邏輯比較復(fù)雜，場景不同，也許需求就會差別很多，所以，有自研能力的公司都會選擇市面上開源系統(tǒng)二次開發(fā)或者完全自研一套調(diào)度系統(tǒng)，已滿足自身ETL任務(wù)調(diào)度需求。

不管是哪種工具，只要具備高效運(yùn)行、穩(wěn)定可靠、易于維護(hù)特點，都是一款好工具。

參考：

https://www.cnblogs.com/muzhongjiang/p/12641027.html https://www./ 

https://www./xxl-job/ 

https://airflow./