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Easy Scheduler

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

	EasyScheduler	Azkaban	Airflow
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)	DB	Celery / 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_Process	shell、gobblin、hadoopJava、java、hive、pig、spark、hdfsToTeradata、teradataToHdfs	BashOperator、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

系统部分截图

文档

• 部署文档 后端部署文档

前端部署文档

使用手册

更多文档请参考 XXX

帮助

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