5分钟了解调度系统

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大数据的计算、分析和处理，一般由很多独立的进程完成，每个进程完成特定的数据处理逻辑。这里的进程称之为数据加工任务。

在实际的处理过程中，数据和数据之间存在着先后的顺序依赖关系。比如，要处理数据A，首先要完成数据B的处理，因为A依赖于B的结果。由于数据之间存在关联和依赖关系，对应的数据加工任务之间也有对应的关联和依赖，为保证数据处理的正确结果，要求这些加工任务按照依赖关系有序、高效的执行。

如何让这些任务按照既定的规则有序执行呢？

比较简单的pc电源方法是，我们可以预估出每个任务处理可能需要的大概时间，根据任务的先后顺序，计算出每个任务的执行的起止时间，然后利用操作系统定时或testosterone计划功能，定时启动各个任务——这是不是有点像利用project做甘特图？

这种方式在任务比较少的情况下还好。如果任务数量比较多，光是计算每个任务的启动时间就够大家忙的不可开交了。大家可脑补一下当时用project做甘特图的痛苦~~~

此外，上述方法还存在以下问题：

1、任务之间处理时间弹性不足。由于各任务的启动时间是确定的，而各任务的执行时长可能因为环境、数据等变化发生波动。因此，如果上游任务执行时长超过预期，可能下游任务启动时而上游任务没有完成，导致下游数据加工错误；或上游任务执行较快，导致下游任务进行无谓的等待；

2、无法应对异常场景。如果上游数据加工出现异常，加工任务不能自动进行相应的处理，导致下游任务执行时所依赖的数据存在异常，。

在这样的背景下，任务调度系统应运而生。顾名思义，任务调度系统主要对任务的执行进行调度和管理。调度系统定义任务的规则和属性，对任务的执行顺序和逻辑进行编排，确保任务的高效执行。

不同的调度系统，其功能不完全相同，但一般都具备以下基本功能：

调度系统最基本的功能是任务的定义和任务编排。

任务定义主要确定数据计算和加工的逻辑和规则，包括任务执行的频次、具体执行时间，对应的执行脚本和参数等内容。

任务编排主要是确定不同任务的先后关系，确保各任务有序进行。任务编排的输出结果是一个DAG图（有向无环图）。图中的任务之中国灵异事件间只有单向的顺序关系，没有形成直接或间接的A依赖于B，同时B又依赖于A的闭环。如：

任务执行控制变压器完成后，如果我们发现结果数据存在异常，经过定位分析后确定需要对数据重新处理，此时需要使用任务重跑功能。一般情况下，重跑只让当前任务重新执行一次；特殊场景下，当前任务重跑成功后会紧接着重跑该任务后续的其他任务，保证所有可能受到影响的任务都能得到正确的结果。

同时调度系统还提供了终止任务、暂停任务等其他常用操作。

任务创建完成后，调度系统会根协调性训练据其定义的执行频次和具体时间规则，自动处理新的数据。而对于任务创建前已经产生的历史数据，则需要使用历史补数功能。

我们指定需要处理的数据范围（比如前一个月），指定处理这些数据需要使用的的任务，调度系统则会自动根据逻辑将历史数据处理完成。

重跑和历史补数的区别在：历史补数对应的数据从来没有处理过，而重跑处理的数据此前已经处理过至少一次。

调度系统会及时搜集、保存任务执行过程中的产生早教教材日志信息。我们可以检索和查看任务执行的详细日志。

通过日志查看功能，我们可以方便的了解和查找任务运行的详细记录，为错误排查和定位提供了有力的工具。

调度系统的运行监控功能，方便我们及时掌握任务的执行状态，以便及时对异常进行干预和处理。

瓷器收藏不同的调度系统其监控方式可能不尽相同。但一般而言，会包括任务执行错误告警及执行延迟告警两种模式。同时还可以在此基础上开发或定制自己的监控策略。

调度系统存在自研和使用开ufa源调度框架两种模式。大多数一线互联网企业堕胎婴灵，或具有较强研发能力的企业一般采用自研方式。其他大部分企业一般直接使用开源调度框架。

开源的调度框架，国外常见的有oo三棱锥的外接球zie、Azkaban、airflow等。其中oozie相对比较稳定，功能比较全面，用户也相对比较多。

国内也有企业开始贡献开源框架。时下比较火的有易观数据的Ea辞职理由sySch推荐书格式eduler和阿里的Schedulerx2.0。

今天简单介绍了调度系统的作用和常用功能，及常见的开源调度框架。

弱视训练调度系统定义了大数据计算和处理的逻辑与规则，对所有任务的执行顺序进行编排管理，实现了任务的有市场营销书籍序和高效执行。同时，调度合肥寿春中学系统可便捷的实现任务的执行、重跑、终止等操作，能方便的查看执行日志，及时监控管理任务执行情况。因此调度系统是整个大数据处理的基石，是任务执行的管理中心。

调度系统的功能和场景，后续我们会单独展开详细探讨。敬请继续关注。

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