Easy Scheduler

update(2019-03-29 11:30)

https://analysys.github.io/easyscheduler_docs_cn/ 这是文档(未完待续)。现在正在上传代码到github，有点慢！可以下载的时候会告诉大家，请稍作等待！！

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

系统部分截图

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 easyscheduler中文在线文档

帮助

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