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Easy Scheduler

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License

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Easy Scheduler for Big Data

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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。 -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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EasySchedulerAzkabanAirflow
稳定性
单点故障去中心化的多Master和多Worker是
单个Web和调度程序组合		是
单一调度程序
HA额外要求不需要(本身就支持HA)DBCelery / Dask / Mesos + Load Balancer + DB
过载处理任务队列机制，单个机器上可调度的任务数量可以灵活配置，当任务过多时会缓存在任务队列中，不会造成机器卡死任务太多时会卡死服务器任务太多时会卡死服务器
易用性
DAG监控界面任务状态、任务类型、重试次数、任务运行机器、可视化变量等关键信息一目了然只能看到任务状态不能直观区分任务类型
可视化流程定义是
所有流程定义操作都是可视化的，通过拖拽任务来绘制DAG,配置数据源及资源。同时对于第三方系统，提供api方式的操作。		否
通过自定义DSL绘制DAG并打包上传		否
通过python代码来绘制DAG，使用不便，特别是对不会写代码的业务人员基本无法使用。
快速部署一键部署集群化部署复杂集群化部署复杂
功能
是否能暂停和恢复支持暂停，恢复操作否
需将工作流杀死再运行		否
需将工作流杀死再运行
是否支持多租户支持
easyscheduler上的用户可以通过租户和hadoop用户实现多对一或一对一的映射关系，这对大数据作业的调度是非常重要的。		否否
任务类型支持传统的shell任务，同时支持大数据平台任务调度： MR、Spark、SQL(mysql、postgresql、hive、sparksql)、Python、Procedure、Sub_Processshell、gobblin、hadoopJava、java、hive、pig、spark、hdfsToTeradata、teradataToHdfsBashOperator、DummyOperator、MySqlOperator、HiveOperator、EmailOperator、HTTPOperator、SqlOperator
契合度支持大数据作业spark,hive,mr的调度，同时由于支持多租户，与大数据业务更加契合由于不支持多租户，在大数据平台业务使用不够灵活由于不支持多租户，在大数据平台业务使用不够灵活
扩展性
是否支持自定义任务类型
是是是
是否支持集群扩展是
调度器使用分布式调度，整体的调度能力会随便集群的规模线性增长，Master和Worker支持动态上下线		是，但是复杂
Executor水平扩展		是，但是复杂
Executor水平扩展
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系统部分截图

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文档

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前端部署文档

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使用手册

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更多文档请参考 XXX

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帮助

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