开源分布式工作流任务调度系统EasyScheduler使用详解

本文涉及的产品
云原生数据库 PolarDB MySQL 版,Serverless 5000PCU 100GB
云数据库 RDS MySQL Serverless,0.5-2RCU 50GB
服务治理 MSE Sentinel/OpenSergo,Agent数量 不受限
简介: 开源分布式工作流任务调度系统EasyScheduler使用详解

使用手册

登录

login.jpg

  • 登录之后每个页面的右上角都有用户的身份标识。点击下拉箭头包含用户信息和退出两个按钮


logout.png

  • 点击“用户信息”按钮,如下图:


userinfo.png

  • 点击”修改”按钮,修改用户信息


useredit.png

  • 点击退出按钮则退出系统,返回登录页面

安全中心

  • 只有管理员才有安全中心,安全中心的主要功能是给管理员提供管理普通用户的功能。
  • 管理员可以有多个,管理员是功能上的管理,不参与具体的业务。也就是说管理员是不能执行具体任务的。

租户管理

租户是Linux上的用户,用于作业的提交。

  • 创建、编辑租户

<img src="https://analysys.github.io/EasyScheduler/zh_CN/images/addtenant.png" width="60%" />

  • 租户编码:租户编码是Linux上的用户,唯一,不能重复
  • 租户名称:租户的名称
  • 队列:租户对应的YARN上的队列,在数据库 t_escheduler_queue 中设置
  • 描述:租户的描述信息

用户管理

用户是EasyScheduler上的用户,用于EasyScheduler上的功能操作。

  • 创建、编辑用户

useredit2.png

  • 用户名称:用户的名称,唯一,不能重复
  • 租户:设置该用户所属的租户
  • 邮箱:输入用户的邮箱,用来邮件发送和任务告警
  • 手机:输入用户的手机号

注意:如果该用户切换了租户,则该用户所在租户下所有资源将复制到切换的新租户下

  • 授权

管理员可以对普通用户进行非其创建的项目、资源、数据源和UDF函数进行授权。因为项目、资源、数据源和UDF函数授权方式都是一样的,所以以项目授权为例介绍。

  • 1.点击指定人的授权按钮,如下图:


auth_user.png

  • 2.选中项目按钮,进行项目授权


auth_project.png

  • 项目列表:是该用户未授权的项目
  • 已选项目:是该用户已授权的项目。
  • 特别注意:对于用户自己创建的项目,该用户拥有所有的权限。则项目列表和已选项目列表中不会体现。

告警组管理

告警组是告警用户抽象出来的组,使用告警组来管理用户。

  • 新建、编辑邮件组


mail_edit.png

  • 组名称:输入组的名称
  • 组类型:支持邮件/短信两种
  • 备注:输入告警组的备注信息
  • 管理用户


user_manager.png

  • 管理用户列表:是未添加到该组的用户列表
  • 已选管理用户:是已添加到该组的用户列表

服务管理

服务管理是对EasyScheduler的Master、Worker的任务监控

Master


master.png

Worker


worker.png

资源中心

资源中心主要分为文件管理和UDF函数管理。

文件管理:主要是用户的程序,脚本和配置文件需要上传到HDFS进行统一管理
UDF函数管理:对用户创建的UDF进行管理

文件管理

创建文件


file_create.png

  • 文件格式支持以下几种类型:txt、log、sh、conf、cfg、py、java、sql、xml、hql

上传文件


file_upload.png

  • 文件名:输入文件的名称
  • 描述:输入文件的描述信息
  • 上传文件:点击上传按钮进行上传,将文件拖拽到上传区域,文件名会自动以上传的文件名称补全

文件查看

对可查看的文件类型,点击 文件名称 可以查看文件详情


file_detail.png

下载文件

可以在 文件详情 中点击右上角下载按钮下载文件,或者在文件列表后的下载按钮下载文件

文件重命名


file_rename.png

删除

  • 文件列表,点击 删除 按钮,删除文件

UDF管理

资源管理

资源管理和文件管理功能类似,不同之处是资源管理是上传的UDF函数,文件管理上传的是用户程序,脚本及配置文件

函数管理

创建、编辑UDF函数


udf_edit.png

目前只支持HIVE的临时UDF函数

  • UDF函数名称:输入UDF函数时的名称
  • 包名类名:输入UDF函数的全路径
  • 参数:用来标注函数的输入参数
  • 数据库名:预留字段,用于创建永久UDF函数
  • UDF资源:设置创建的UDF对应的资源文件

数据源中心

数据源中心支持MySQL、POSTGRESQL、HIVE及Spark数据源

创建、编辑MySQL数据源


mysql_edit.png

  • 数据源:选择MYSQL
  • 数据源名称:输入数据源的名称
  • 描述:输入数据源的描述
  • IP/主机名:输入连接MySQL的IP
  • 端口:输入连接MySQL的端口
  • 用户名:设置连接MySQL的用户名
  • 密码:设置连接MySQL的密码
  • 数据库名:输入连接MySQL的数据库名称
  • Jdbc连接参数:用于MySQL连接的参数设置,以JSON形式填写

创建、编辑POSTGRESQL数据源


postgresql_edit.png

  • 数据源:选择POSTGRESQL
  • 数据源名称:输入数据源的名称
  • 描述:输入数据源的描述
  • IP/主机名:输入连接POSTGRESQL的IP
  • 端口:输入连接POSTGRESQL的端口
  • 用户名:设置连接POSTGRESQL的用户名
  • 密码:设置连接POSTGRESQL的密码
  • 数据库名:输入连接POSTGRESQL的数据库名称
  • Jdbc连接参数:用于POSTGRESQL连接的参数设置,以JSON形式填写

创建、编辑HIVE数据源

1.使用HiveServer2方式连接

<img src="https://analysys.github.io/EasyScheduler/zh_CN/images/hive_edit.png" width="60%" />

  • 数据源:选择HIVE
  • 数据源名称:输入数据源的名称
  • 描述:输入数据源的描述
  • IP/主机名:输入连接HIVE的IP
  • 端口:输入连接HIVE的端口
  • 用户名:设置连接HIVE的用户名
  • 密码:设置连接HIVE的密码
  • 数据库名:输入连接HIVE的数据库名称
  • Jdbc连接参数:用于HIVE连接的参数设置,以JSON形式填写

2.使用HiveServer2 HA Zookeeper方式连接

<img src="https://analysys.github.io/EasyScheduler/zh_CN/images/hive_edit2.png" width="60%" />

  • 数据源:选择HIVE
  • 数据源名称:输入数据源的名称
  • 描述:输入数据源的描述
  • IP/主机名:输入连接Zookeeper的集群
  • 端口:输入连接Zookeeper的端口
  • 用户名:设置连接HIVE的用户名
  • 密码:设置连接HIVE的密码
  • 数据库名:输入连接HIVE的数据库名称
  • Jdbc连接参数:用于Zookeeper连接的参数设置,以JSON形式填写

创建、编辑Spark数据源


spark_datesource.png

  • 数据源:选择Spark
  • 数据源名称:输入数据源的名称
  • 描述:输入数据源的描述
  • IP/主机名:输入连接Spark的IP
  • 端口:输入连接Spark的端口
  • 用户名:设置连接Spark的用户名
  • 密码:设置连接Spark的密码
  • 数据库名:输入连接Spark的数据库名称
  • Jdbc连接参数:用于Spark连接的参数设置,以JSON形式填写

首页


project_index.png

首页是对所有项目在指定时间范围内的任务状态、流程状态和流程定义的统计。

首页和项目首页的主要区别在于:

  • 首页中的图表是没有链接的,项目首页中图表是有链接的
  • 首页统计的是所有的项目,项目首页统计的是某一个项目

项目管理

项目是调度对用户流程定义DAG分组的一个抽象

创建、编辑项目


project_edit.png

  • 项目名称:输入项目的名称
  • 描述:输入项目的描述

项目首页

点击项目列表中的项目名称,可以跳转到指定的项目首页,如下图:


project_index.png

  • 项目首页其中包含四个部分,任务状态统计,流程状态统计、流程定义统计及统计的时间范围
  • 任务状态统计:是指在指定时间范围内,统计任务实例中的待运行、失败、运行中、完成、成功的个数
  • 流程状态统计:是指在指定时间范围内,统计流程实例中的待运行、失败、运行中、完成、成功的个数
  • 流程定义统计:是统计该用户创建的流程定义及管理员授予该用户的流程定义

注意:可以点击图,或者数量跳转到相应的任务实例,流程实例和流程定义列表

工作流

工作流分为流程定义、流程实例和任务实例三个功能模块

  • 流程定义:是可视化拖拽成的DAG的统称,它是静态的,没有状态
  • 流程实例:对流程定义的每次实例化会生成一个流程实例,是动态的,是有状态的
  • 任务实例:流程实例DAG中每个Task称为任务实例,是动态的,是有状态的

流程定义

创建工作流


definition_create.png

  • 左侧工具栏 => 是目前调度支持的任务类型,当前调度支持SHELL、子流程、存储过程、SQL、MR、Spark和Python七种任务类型
  • 右上角图标 => 分别是拖动节点和选中项、选择线条连线、删除选中的线或节点、全屏和流程定义保持,其主要功能是DAG的绘制所用
创建 SHELL节点

拖动工具栏中的PNG任务节点到画板中,双击任务节点,如下图:


shell_edit.png

  • 节点名称:一个流程定义中的节点名称是唯一的
  • 运行标志:标识这个节点是否能正常调度
  • 描述信息:描述该节点的功能
  • 失败重试次数:任务失败重新提交的次数,支持下拉和手填
  • 失败重试间隔:任务失败重新提交任务的时间间隔,支持下拉和手填
  • 脚本:用户开发的SHELL程序
  • 资源:是指脚本中需要调用的资源文件列表
  • 自定义参数:是SHELL局部的用户自定义参数,会替换脚本中以${变量}的内容
创建 子流程 节点

拖动工具栏中的PNG任务节点到画板中,双击任务节点,如下图:


subprocess_edit.png

  • 节点名称:一个流程定义中的节点名称是唯一的
  • 运行标志:标识这个节点是否能正常调度
  • 描述信息:描述该节点的功能
  • 子节点:是选择子流程的流程定义,右上角进入该子节点可以跳转到所选子流程的流程定义
创建 存储过程 节点

拖动工具栏中的PNG任务节点到画板中,双击任务节点,如下图:


procedure_edit.png

  • 节点名称:一个流程定义中的节点名称是唯一的
  • 运行标志:标识这个节点是否能正常调度
  • 描述信息:描述该节点的功能
  • 失败重试次数:任务失败重新提交的次数,支持下拉和手填
  • 失败重试间隔:任务失败重新提交任务的时间间隔,支持下拉和手填
  • 数据源:存储过程的数据源类型支持MySQL和POSTGRESQL两种,选择对应的数据源
  • 方法:是存储过程的方法名称
  • 自定义参数:存储过程的自定义参数类型支持IN、OUT两种,数据类型支持VARCHAR、INTEGER、LONG、FLOAT、DOUBLE、DATE、TIME、TIMESTAMP、BOOLEAN九种数据类型
创建 SQL 节点

拖动工具栏中的PNG任务节点到画板中,双击任务节点,如下图:


sql_edit.png

  • 节点名称:一个流程定义中的节点名称是唯一的
  • 运行标志:标识这个节点是否能正常调度
  • 描述信息:描述该节点的功能
  • 失败重试次数:任务失败重新提交的次数,支持下拉和手填
  • 失败重试间隔:任务失败重新提交任务的时间间隔,支持下拉和手填
  • 数据源:SQL数据源支持MySQL、POSTGRESQL、HIVE和Spark四中数据源类型,选择对应的数据源
  • sql类型:支持查询和非查询两种,查询是select类型的查询,是有结果集返回的,可以指定邮件通知为表格、附件或表格附件三种模板。非查询是没有结果集返回的,是针对update、delete、insert三种类型的操作
  • sql参数:输入参数格式为key1=value1;key2=value2…
  • sql语句:SQL语句
  • UDF函数:对于HIVE类型的数据源,可以引用资源中心中创建的UDF函数,其他类型的数据源暂不支持UDF函数
  • 自定义参数:SQL任务类型自定义参数类型和数据类型同存储过程任务类型一样。区别在于SQL任务类型自定义参数会替换sql语句中${变量},而存储过程是自定义参数顺序的给方法设置值
创建 MR 节点

拖动工具栏中的PNG任务节点到画板中,双击任务节点,如下图:

(1) JAVA程序

<img src="https://analysys.github.io/EasyScheduler/zh_CN/images/mr_java.png" width="60%" />

  • 节点名称:一个流程定义中的节点名称是唯一的
  • 运行标志:标识这个节点是否能正常调度
  • 描述信息:描述该节点的功能
  • 失败重试次数:任务失败重新提交的次数,支持下拉和手填
  • 失败重试间隔:任务失败重新提交任务的时间间隔,支持下拉和手填
  • 主函数的class:是MR程序的入口Main Class的全路径
  • 程序类型:选择JAVA语言
  • 主jar包:是MR的jar包
  • 命令行参数:是设置MR程序的输入参数,支持自定义参数变量的替换
  • 其他参数:支持 –D、-files、-libjars、-archives格式
  • 资源: 如果其他参数中引用了资源文件,需要在资源中选择指定
  • 自定义参数:是MR局部的用户自定义参数,会替换脚本中以${变量}的内容

(2) Python程序


mr_edit.png

  • 节点名称:一个流程定义中的节点名称是唯一的
  • 运行标志:标识这个节点是否能正常调度
  • 描述信息:描述该节点的功能
  • 失败重试次数:任务失败重新提交的次数,支持下拉和手填
  • 失败重试间隔:任务失败重新提交任务的时间间隔,支持下拉和手填
  • 程序类型:选择Python语言
  • 主jar包:是运行MR的Python jar包
  • 其他参数:支持 –D、-mapper、-reducer、-input -output格式,这里可以设置用户自定义参数的输入,比如:
  • -mapper "mapper.py 1" -file mapper.py -reducer reducer.py -file reducer.py –input /journey/words.txt -output /journey/out/mr/${currentTimeMillis}
  • 其中 -mapper 后的 mapper.py 1是两个参数,第一个参数是mapper.py,第二个参数是1
  • 资源: 如果其他参数中引用了资源文件,需要在资源中选择指定
  • 自定义参数:是MR局部的用户自定义参数,会替换脚本中以${变量}的内容
创建 Spark 节点

拖动工具栏中的PNG任务节点到画板中,双击任务节点,如下图:


spark_edit.png

  • 节点名称:一个流程定义中的节点名称是唯一的
  • 运行标志:标识这个节点是否能正常调度
  • 描述信息:描述该节点的功能
  • 失败重试次数:任务失败重新提交的次数,支持下拉和手填
  • 失败重试间隔:任务失败重新提交任务的时间间隔,支持下拉和手填
  • 程序类型:支持JAVA、Scala和Python三种语言
  • 主函数的class:是Spark程序的入口Main Class的全路径
  • 主jar包:是Spark的jar包
  • 部署方式:支持yarn-cluster、yarn-client、和local三种模式
  • Driver内核数:可以设置Driver内核数及内存数
  • Executor数量:可以设置Executor数量、Executor内存数和Executor内核数
  • 命令行参数:是设置Spark程序的输入参数,支持自定义参数变量的替换。
  • 其他参数:支持 --jars、--files、--archives、--conf格式
  • 资源:如果其他参数中引用了资源文件,需要在资源中选择指定
  • 自定义参数:是MR局部的用户自定义参数,会替换脚本中以${变量}的内容

注意:JAVA和Scala只是用来标识,没有区别,如果是Python开发的Spark则没有主函数的class,其他都是一样

创建 Python 节点

拖动工具栏中的PNG任务节点到画板中,双击任务节点,如下图:


python_edit.png

  • 节点名称:一个流程定义中的节点名称是唯一的
  • 运行标志:标识这个节点是否能正常调度
  • 描述信息:描述该节点的功能
  • 失败重试次数:任务失败重新提交的次数,支持下拉和手填
  • 失败重试间隔:任务失败重新提交任务的时间间隔,支持下拉和手填
  • 脚本:用户开发的Python程序
  • 资源:是指脚本中需要调用的资源文件列表
  • 自定义参数:是Python局部的用户自定义参数,会替换脚本中以${变量}的内容
创建 依赖 节点

任务依赖分为水平依赖和垂直依赖

  • 水平依赖就是指DAG图的有向依赖,是同一个流程实例任务节点的前驱,后继之间的依赖关系
  • 垂直依赖是流程实例之间的任务依赖,基于定时的依赖。

拖动工具栏中的PNG任务节点到画板中,双击任务节点,如下图:


dependent_edit.png

  • 节点名称:一个流程定义中的节点名称是唯一的
  • 运行标志:标识这个节点是否能正常调度
  • 描述信息:描述该节点的功能
  • 失败重试次数:任务失败重新提交的次数,支持下拉和手填
  • 失败重试间隔:任务失败重新提交任务的时间间隔,支持下拉和手填
  • 任务依赖:增加依赖条件,选择依赖流程定义、节点名称(默认为全部节点)、依赖周期、依赖时间点


dependent_edit3.png

  • 选择多个依赖条件之间的关系:或、且


dependent_edit4.png

流程实例列表

流程实例列表页是可以显示所有本项目下所有流程实例的列表,并有对流程实例进行名称、状态、时间等字段的筛选功能。
通过列表页可以直接对某一个流程实例进行编辑、重跑、恢复失败、暂停、停止、恢复暂停、删除、查看甘特图等操作.


process-list.png

  • 编辑功能: 对已经完成的流程实例,点击编辑按钮,可以对其编辑,如图:


process-list2.png

  • 查看流程实例运行变量


variable_view.png

  • 点击隐藏按钮,查看流程实例运行变量。如下图:


variable_view2.png

  • 点击变量是对变量的复制
  • 点击"重跑",可以对已经完成的流程实例进行重新运行操作,如图:


process-list3.png

  • 点击"恢复失败", 可以对失败的流程进行恢复,直接从失败的任务节点开始运行。如图:


process-list4.png

  • 点击"暂停", 可以对正在运行的流程进行暂停操作,如图:


process-list-pause.png

  • 点击"停止",可以对正在运行的流程进行停止操作,如图:


process-list-stop.png

  • 点击"恢复暂停",可以对暂停的流程恢复,直接从暂停的节点开始运行,如图:


process-list-recovery-pause.png

  • 删除

删除流程实例及流程实例下的任务实例

  • Gantt

Gantt图纵轴是某个流程实例下的任务实例的拓扑排序,横轴是任务实例的运行时间


gantt.png

任务实例列表页


task_history.png

  • 点击任务实例节点,点击 查看历史,可以查看该流程实例运行的该任务实例列表
查看日志


task_log.png

  • 点击任务实例节点,点击 查看日志,可以查看该任务实例运行的日志,如下图:


task_log2.png

  • 右上角是下载日志、刷新日志和放大/缩小按钮
  • 注意:日志查看是分片的查看,上下滚动查看

任务实例

任务实例是流程实例任务节点的列表


task_list.png

两种方式查看任务实例:

  • 第一种是通过流程实例任务节点 查看历史,这时查看的是此流程实例的任务实例 重跑的列表
  • 第二种是通过点击 流程实例 导航栏,调转到流程实例列表,这时查看的是所有流程实例的任务实例列表

查看日志:点击 查看日志 按钮,可下载和查看日志

系统参数

### 系统参数

变量 含义
${system.biz.date} 日常调度实例定时的定时时间前一天,格式为 yyyyMMdd,补数据时,该日期 +1
${system.biz.curdate} 日常调度实例定时的定时时间,格式为 yyyyMMdd,补数据时,该日期 +1
${system.datetime} 日常调度实例定时的定时时间,格式为 yyyyMMddHHmmss,补数据时,该日期 +1

时间自定义参数

支持代码中自定义变量名,声明方式:${变量名}。可以是引用 "系统参数" 或指定 "常量"。

我们定义这种基准变量为 $[...] 格式的,$[yyyyMMddHHmmss] 是可以任意分解组合的,比如:$[yyyyMMdd], $[HHmmss], $[yyyy-MM-dd] 等

也可以这样:

  • 后 N 年:$[add_months(yyyyMMdd,12*N)]
  • 前 N 年:$[add_months(yyyyMMdd,-12*N)]
  • 后 N 月:$[add_months(yyyyMMdd,N)]
  • 前 N 月:$[add_months(yyyyMMdd,-N)]
  • 后 N 周:$[yyyyMMdd+7*N]
  • 前 N 周:$[yyyyMMdd-7*N]
  • 后 N 天:$[yyyyMMdd+N]
  • 前 N 天:$[yyyyMMdd-N]
  • 后 N 小时:$[HHmmss+N/24]
  • 前 N 小时:$[HHmmss-N/24]
  • 后 N 分钟:$[HHmmss+N/24/60]
  • 前 N 分钟:$[HHmmss-N/24/60]

用户自定义参数

用户自定义参数分为全局参数和局部参数。全局参数是保存流程定义和流程实例的时候传递的全局参数,全局参数可以在整个流程中的任何一个任务节点的局部参数引用。

例如:


local_parameter.png

  • global_bizdate为全局参数,引用的是系统参数。


global_parameter.png

  • 任务中local_param_bizdate通过${global_bizdate}来引用全局参数,对于脚本可以通过${local_param_bizdate}来引用变量local_param_bizdate的值,或通过JDBC直接将local_param_bizdate的值set进去
相关实践学习
基于MSE实现微服务的全链路灰度
通过本场景的实验操作,您将了解并实现在线业务的微服务全链路灰度能力。
目录
相关文章
|
2月前
|
消息中间件 Kafka Apache
Apache Flink 是一个开源的分布式流处理框架
Apache Flink 是一个开源的分布式流处理框架
481 5
|
1月前
|
运维 监控 Java
推荐一款好用的Java分布式任务调度框架!
推荐一款好用的Java分布式任务调度框架!
165 0
|
22天前
|
调度
xxl-job分布式任务调度
xxl-job分布式任务调度
19 1
|
30天前
|
存储 分布式计算 大数据
现代化数据库技术——面向大数据的分布式存储系统
传统的关系型数据库在面对大规模数据处理时遇到了诸多挑战,而面向大数据的分布式存储系统应运而生。本文将深入探讨现代化数据库技术中的分布式存储系统,包括其优势、工作原理以及在大数据领域的应用。
|
1月前
|
消息中间件 存储 NoSQL
【Redis项目实战】使用Springcloud整合Redis分布式锁+RabbitMQ技术实现高并发预约管理处理系统
【Redis项目实战】使用Springcloud整合Redis分布式锁+RabbitMQ技术实现高并发预约管理处理系统
|
1月前
|
存储 Web App开发 运维
原来10张图就可以搞懂分布式链路追踪系统原理
原来10张图就可以搞懂分布式链路追踪系统原理
|
1月前
|
算法 Java 数据中心
分布式ID生成系统之雪花算法详解
在当今的云计算和微服务架构盛行的时代,分布式系统已成为软件开发的重要组成部分。随着系统规模的扩大和业务的复杂化,对数据一致性和唯一性的要求也越来越高,尤其是在全局唯一标识符(ID)的生成上。因此,分布式ID生成系统应运而生,成为保证数据唯一性和提高系统可扩展性的关键技术之一。雪花算法(Snowflake)是Twitter开源的一种算法,用于生成64位的全局唯一ID,非常适用于分布式系统中生成唯一标识符。下面我们将深入探讨雪花算法的原理、结构和实现方式。
93 2
 分布式ID生成系统之雪花算法详解
|
2月前
|
NoSQL 关系型数据库 MySQL
分布式任务调度的几种实现
【2月更文挑战第2天】本文主要介绍了分布式任务调度的几种实现,使用Redis实现分布式锁方案,使用MySQL实现任务调度,开源框架 XXL-JOB等方案,最后需要考虑到负载均衡的问题。
55 1
|
1月前
|
NoSQL 算法 安全
Redlock 算法-主从redis分布式锁主节点宕机锁丢失的问题
Redlock 算法-主从redis分布式锁主节点宕机锁丢失的问题
152 0
|
1月前
|
NoSQL 关系型数据库 MySQL
分布式锁(redis/mysql)
分布式锁(redis/mysql)
55 1

热门文章

最新文章