Apache DolphinScheduler 一款分布式大数据工作流调度系统

Apache DolphinScheduler 是一款分布式大数据工作流调度系统。Task 是其核心组件之一,用于定义和调度具体的任务。以下是基于 Apache DolphinScheduler 3.1.9 的 Task 处理流程的解析:

1. Task 提交

在 DolphinScheduler 中,Task 的生命周期通常由用户提交一个具体的任务定义开始。这包括:

  • 配置任务类型(Shell、SQL、MapReduce、Spark 等)。
  • 填写任务的详细参数(如脚本路径、运行命令、运行环境等)。
  • 设置任务的调度时间、优先级和依赖关系。

任务提交后会存储在系统数据库中,并等待调度器执行。

2. Task 调度

调度模块 (Scheduler)

调度模块是 DolphinScheduler 的核心,用于根据时间触发任务并将其分发给 Worker 处理。其流程包括:

  1. 任务扫描:Master 节点会扫描待运行的任务,检查其依赖是否满足以及资源是否可用。
  2. 任务分配:Master 将符合条件的任务通过调度算法分配给合适的 Worker 节点。
    • 支持多种调度策略,例如轮询调度、优先级调度。
  3. 资源校验:在分配之前,系统会检查 Worker 的可用资源(CPU、内存)是否满足任务需求。

3. Task 执行

Worker 节点

Worker 是任务执行的实际节点,接收 Master 分配的任务后执行以下操作:

  1. 任务初始化
    • 根据任务类型加载对应的 Task 插件(如 ShellTask、SqlTask)。
    • 设置任务运行的环境变量和参数。
  2. 任务运行
    • 通过进程启动任务脚本(如调用 Shell、运行 Python 脚本)。
    • 持续监听任务的运行状态,采集日志输出和运行结果。
  3. 任务状态上报
    • Worker 会将任务的运行状态(运行中、成功、失败等)实时上报给 Master 节点。
    • 失败时可能触发重试机制,重试次数和间隔由任务配置决定。

4. Task 状态管理

Master 节点

Master 会持续监控任务的状态更新,主要包括:

  1. 依赖检查:如果任务的下游任务存在,Master 会在当前任务成功后触发下游任务。
  2. 日志处理:任务运行的详细日志会被收集并存储,供用户查看。
  3. 错误处理
    • 如果任务失败且未达到重试上限,Master 会重新分配任务。
    • 如果重试次数用尽,任务状态标记为失败,且会触发告警机制。

5. Task 完成

当任务完成后:

  1. 结果存储
    • Task 的运行结果(成功/失败、执行时间、日志等)会被存储到数据库中。
  2. 触发下游任务
    • 若任务依赖链上的所有前置任务均已完成,Master 会触发下游任务。
  3. 资源释放
    • Worker 释放任务所占用的系统资源(CPU、内存等)。

6. Task 日志与监控

DolphinScheduler 提供完善的日志和监控功能:

  • 用户可以通过 Web 界面查看任务的运行日志和状态。
  • 提供任务的 Gantt 图展示,直观地查看任务执行情况和依赖关系。
  • 支持多种告警方式(邮件、短信、Webhook 等),方便及时处理异常任务。

总结

Apache DolphinScheduler 的任务处理流程体现了分布式架构的优势。其 Master-Slave(Master-Worker)架构实现了任务的高效调度和执行,同时依赖分布式存储和监控模块,确保任务执行的可靠性和可观测性。

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