EasyScheduler 开源项目教程

项目介绍

EasyScheduler 是一个分布式易扩展的可视化 DAG 工作流任务调度系统，致力于解决数据处理流程中错综复杂的依赖关系，使调度系统在数据处理流程中开箱即用。其主要目标如下：

• 以 DAG 图的方式将 Task 按照任务的依赖关系关联起来，可实时可视化监控任务的运行状态。
• 支持丰富的任务类型：Shell、MR、Spark、SQL(mysql、postgresql、hive、sparksql)、Python、Sub_Process、Procedure 等。
• 支持工作流定时调度、依赖调度、手动调度、手动暂停/停止/恢复，同时支持失败重试/告警、从指定节点恢复失败、Kill 任务等操作。
• 支持工作流优先级、任务优先级及任务的故障转移及任务超时告警/失败。

项目快速启动

环境准备

• Java 1.8+
• MySQL 5.7+
• ZooKeeper 3.4.6+

克隆项目

git clone https://github.com/analysys/EasyScheduler.git
cd EasyScheduler

配置数据库

编辑 conf/application.properties 文件，配置数据库连接信息：

spring.datasource.url=jdbc:mysql://localhost:3306/easyscheduler?useUnicode=true&characterEncoding=UTF-8
spring.datasource.username=root
spring.datasource.password=root

启动项目

./bin/install.sh
./bin/start-all.sh

应用案例和最佳实践

案例一：数据仓库 ETL 调度

在数据仓库建设中，EasyScheduler 可以用于调度复杂的 ETL 任务，确保数据按照正确的顺序和依赖关系进行处理。例如，可以使用 EasyScheduler 调度 Hive 任务、Spark 任务和数据同步任务，实现数据从源系统到数据仓库的自动化处理。

案例二：实时数据处理

在实时数据处理场景中，EasyScheduler 可以与 Kafka、Flink 等系统结合，调度实时数据处理任务。通过配置任务依赖和定时调度，确保实时数据流的正确处理和分析。

最佳实践

• 任务依赖管理：合理规划任务依赖关系，使用 DAG 图直观展示任务流程。
• 错误处理：配置任务失败重试和告警机制，确保任务异常时能够及时处理。
• 资源管理：合理分配任务资源，避免资源竞争和浪费。

典型生态项目

1. Apache DolphinScheduler

Apache DolphinScheduler 是一个分布式易扩展的可视化工作流任务调度系统，与 EasyScheduler 类似，提供了强大的任务调度和管理功能。两者可以结合使用，共同构建复杂的数据处理流程。

2. Apache Flink

Apache Flink 是一个开源流处理框架，支持高吞吐量、低延迟以及复杂事件处理。EasyScheduler 可以调度 Flink 任务，实现实时数据处理和分析。

3. Apache Kafka

Apache Kafka 是一个分布式流处理平台，用于构建实时数据管道和流应用。EasyScheduler 可以调度 Kafka 任务，实现数据的实时采集和处理。

通过结合这些生态项目，EasyScheduler 可以构建一个完整的数据处理和分析平台，满足不同场景的需求。