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Easy Scheduler
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[](https://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0.html)
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[](https://github.com/analysys/EasyScheduler)
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> Easy Scheduler for Big Data
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[](https://starchart.cc/analysys/EasyScheduler)
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[](README_zh_CN.md)
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[](README.md)
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**设计特点：** 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`。
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其主要目标如下：
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- 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
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- 支持丰富的任务类型：Shell、MR、Spark、SQL(mysql、postgresql、hive、sparksql),Python,Sub_Process、Procedure等
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- 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
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- 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
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- 支持工作流全局参数及节点自定义参数设置
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- 支持资源文件的在线上传/下载，管理等，支持在线文件创建、编辑
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- 支持任务日志在线查看及滚动、在线下载日志等
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- 实现集群HA，通过Zookeeper实现Master集群和Worker集群去中心化
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- 支持对`Master/Worker` cpu load，memory，cpu在线查看
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- 支持工作流运行历史树形/甘特图展示、支持任务状态统计、流程状态统计
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- 支持补数
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- 支持多租户
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- 支持国际化
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- 还有更多等待伙伴们探索
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### 与同类调度系统的对比
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### 系统部分截图
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### 文档
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- <a href="https://analysys.github.io/easyscheduler_docs_cn/后端部署文档.html" target="_blank">后端部署文档</a>
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- <a href="https://analysys.github.io/easyscheduler_docs_cn/前端部署文档.html" target="_blank">前端部署文档</a>
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- [**使用手册**](https://analysys.github.io/easyscheduler_docs_cn/系统使用手册.html?_blank "系统使用手册")
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- [**升级文档**](https://analysys.github.io/easyscheduler_docs_cn/升级文档.html?_blank "升级文档")
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- <a href="http://106.75.43.194:8888" target="_blank">我要体验</a>
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更多文档请参考 <a href="https://analysys.github.io/easyscheduler_docs_cn/" target="_blank">easyscheduler中文在线文档</a>
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### 近期研发计划
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EasyScheduler的工作计划：<a href="https://github.com/analysys/EasyScheduler/projects/1" target="_blank">研发计划</a> ，其中 In Develop卡片下是1.1.0版本的功能，TODO卡片是待做事项(包括 feature ideas)
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### 贡献代码
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非常欢迎大家来参与贡献代码，提交代码流程请参考：
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[[How to contribute code](https://github.com/analysys/EasyScheduler/issues/310)]
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### 感谢
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Easy Scheduler使用了很多优秀的开源项目，比如google的guava、guice、grpc，netty，ali的bonecp，quartz，以及apache的众多开源项目等等，
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正是由于站在这些开源项目的肩膀上，才有Easy Scheduler的诞生的可能。对此我们对使用的所有开源软件表示非常的感谢！我们也希望自己不仅是开源的受益者，也能成为开源的
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贡献者，于是我们决定把易调度贡献出来，并承诺长期维护。也希望对开源有同样热情和信念的伙伴加入进来，一起为开源献出一份力！
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### 帮助
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The fastest way to get response from our developers is to submit issues, or add our wechat : 510570367
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