Easy Scheduler
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> Easy Scheduler for Big Data

**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：
 - 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
 - 支持工作流全局参数及节点自定义参数设置
 - 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
 - 支持任务日志在线查看及滚动、在线下载日志等
 - 实现集群HA，通过Zookeeper实现Master集群和Worker集群去中心化
 - 支持对`Master/Worker` cpu load，memory，cpu在线查看
 - 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
 - 支持补数
 - 支持多租户
 - 支持国际化
 - 还有更多等待伙伴们探索

### 与同类调度系统的对比

![调度系统对比](http://geek.analysys.cn/static/upload/47/2019-03-01/9609ca82-cf8b-4d91-8dc0-0e2805194747.jpeg)


### 系统部分截图

![](http://geek.analysys.cn/static/upload/221/2019-03-29/0a9dea80-fb02-4fa5-a812-633b67035ffc.jpeg)

![](http://geek.analysys.cn/static/upload/221/2019-03-29/43489f10-d01c-4fc3-b7b1-6f66405cc621.jpeg)

![](http://geek.analysys.cn/static/upload/221/2019-03-29/83c937c7-1793-4d7a-aa28-b98460329fe0.jpeg)

### 文档

- <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>

- <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>

- [**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") 

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>

### 帮助
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