大数据任务调度系统实践总结
背景与架构设计
- 调度系统分类：分为任务调度与资源调度，前者关注任务执行逻辑，后者负责资源管理与分配。
- 调度系统的定位：作为数据开发、任务运维、数据管理和资产地图的核心基础设施，提供资源管理和任务调度的一站式解决方案。
关键技术点
- 任务高可用：通过Job进程的环境准备、日志扫描、故障恢复文件及状态回调，确保任务在单机故障时能够恢复执行。
- 扩展性：采用无状态服务设计，支持基于集群情况的调度任务切片，实现任务类型、公共能力的插件化管理。
- 高性能：通过内存无锁运行、多线程调度、任务资源本地缓存等手段，提高任务启动速度和资源利用效率。
架构设计
- 总体架构：由API服务器、作业管理器、调度器、执行器等组成，各模块分工明确，如API服务器处理对外接口，作业管理器负责元信息和资源信息管理，调度器触发调度和实例下发，执行器推进流程和执行Job。
- Master HA：采用主从模式，利用ZooKeeper实现数据同步和选举主节点，确保系统高可用性。
- Executor高可用架构：解决本地进程同步、Yarn应用上下文关联等问题，通过MySQL预写日志和Yarn状态回调机制，确保在服务重启或节点故障时能恢复上下文。
产品效果
- 数据沙箱：引入数据沙箱平台，实现离线开发，避免线上数据污染，同时支持高效测试，解决兼容性问题，提升开发效率。
- 跨流依赖控制：提供灵活的依赖控制机制，支持多种依赖场景，如时间锚定、周期依赖等，增强任务编排能力。
- 任务运维优化：帮助识别任务链路瓶颈，优化关键任务执行，确保数据按期产出，提升整体工作效率。
应用案例
- 案例覆盖行业：应用于金融、电商、教育、传媒、办公、物流、农业、零售、制造业等多个领域，涉及数据建设、方法论、工具平台等方面，展示了系统在不同行业的适用性和价值。
结论
该大数据任务调度系统通过全面的架构设计、高效的技术实现和广泛的行业应用，显著提升了数据处理的效率和质量，为企业提供了稳定、高效的任务调度解决方案，助力数字化转型和业务创新。
