Azkaban介绍常见的开源调度框架：LinuxCrontab：针对个人用户及小任务量ApacheOozie：功能强大，配置复杂的Hadoop任务调度框架Azkaban：开源的工作流管理器，轻量级调度框架AirFlow:基于Python开发的通用批处理调度框架Zenus:阿里开源的基于Hadoop的工作流调度系统EasyScheduler:国内开源的分布式工作流任务调度系统开源调度框架对比：Azk
原创
2020-11-15 18:17:35
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原创
2021-07-28 22:09:13
903阅读
常见调度框架实现方式开源Oozie成熟稳定可靠，可直接用于生产环境 Azkaban单点、简单粗暴，有两套独立的调度实现，必须二次开发才可用 Airflow 代码以及流程配置都是python自己封装基于quartz单机使用zk来做分布式控制常用quartz+zk做调度系统使用db心跳来做分布式控制比如阿里Zeus（3年前不再开源，还需要做一些二次开发才能用）基于quar
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2023-09-30 01:52:59
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1.前言任务调度系统在大数据平台架构中扮演着比较重要的角色 其中的Azkaban就是其任务调度组件。概括来说，任务调度在大数据平台中所扮演的角色主要有：1任务编排：对任务流按照一定的逻辑串起来。这在大数据开发中，显得比较重要，对于一个工作任务，可能有不同的子任务串起来的，并且有些子任务是并行执行的。举个例子，在做一个机器学习的模型时，可能第一步就是数据清洗，然后是提取特征，接着才是模型
各位联童 IT MAN 大家好！张永清同学的原创投稿，这位多本畅销书的作者今天为大家分享了联童基于 incubator-dolphinscheduler 从 0 到 1 构建大数据调度平台的历程。 联童是一家智能化母婴童产业平台，从事母婴童行业以及互联网技术多年，拥有丰富的母婴门店运营和系统开发经验，在会员经营和商品经营方面，能够围绕会员需求，深入场景，更贴近合作伙伴和消费者
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2022-01-05 14:45:47
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Hue Web应用的架构Hue 是一个Web应用，用来简化用户和Hadoop集群的交互。Hue技术架构，如下图所示，从总体上来讲，Hue应用采用的是B/S架构，该web应用的后台采用python编程语言别写的。大体上可以分为三层，分别是前端view层、Web服务层和Backend服务层。Web服务层和Backend服务层之间使用RPC的方式调用。Hue整合大数据技术栈架构由于大数据框架
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2024-04-18 22:19:53
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目前大数据平台经常会用来跑一些批任务，跑批处理当然就离不开定时任务。比如定时抽取业务数据库的数据，定时跑hi
原创
2022-06-06 11:02:12
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# 大数据调度系统架构原理
随着大数据技术的迅猛发展，如何高效地调度和管理庞大的数据集成为了一个关键课题。大数据调度系统的架构原理便是应运而生，通过合理的设计和实现，提高数据的处理效率和资源的利用率。本文将介绍大数据调度系统的基本架构、原理，并结合代码示例进行说明。
## 一、调度系统的基本组成
一个典型的大数据调度系统由以下几个部分组成：
1. **任务调度模块**：负责将任务分配到合适
在本文中，我们将介绍如何通过Kubernetes（K8S）构建一个大数据调度平台。Kubernetes是一个开源容器编排系统，可以用来自动化容器的部署、扩展和管理。大数据调度平台可以帮助我们更有效地管理和调度大规模的数据处理任务，提高数据处理的效率和稳定性。
整个流程可以分为以下几个步骤：
| 步骤 | 操作 |
|-------|------|
| 1 | 部署Kubernetes集群 |
原创
2024-03-27 10:55:51
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常见调度框架实现方式 开源Oozie成熟稳定可靠，可直接用于生产环境 Azkaban单点、简单粗暴，有两套独立的调度实现，必须二次开发才可用 Airflow 代码以及流程配置都是python自己封装基于quartz单机使用zk来做分布式控制常用quartz+zk做调度系统使用db心跳来做分布式控制比如阿里Zeus（3年前不再开源，还需要做一些二次开发才能用）基于qu
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2024-05-11 19:57:56
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随着饿了么在大数据应用的不断深入，需要解决任务数量增长快、任务多样化、任务关系复杂、任务执行效率低及任务失败不可控等问题。饿了么大数据平台现状：每天完成大数据任务计算 54000+；节点集群 85 台。开源解决方案OoizeOoize 基于工作流调度引擎，是雅虎的开源项目，属于 Java Web 应用程序。由 Oozie Client 和 Oozie Server 两个组件构成。Oozie Ser
原创
2020-11-17 23:05:14
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下面是大数据体系架构图大数据分2个部分，一部分是走实时的，另外一部分是走离线的，不管那块都需要数据来分析从上图来看，数据分为结构化数据（MYSQL,ORACLE等），半结构数据（文件日志），非结构化数据（视频，PPT等）我们一般需要分析的数据 就是结构化的数据和非结构化的数据，非结构化数据可以存HDFS系统。很多专业的东西后面在开博客另讲，先大概了解数据流走向。1，数据收集系统。 &n
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2023-07-13 11:25:15
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Lambda架构由Storm的作者Nathan Marz提出。旨在设计出一个能满足。实时大数据系统关键特性的架构，具有高容错、低延时和可扩展等特。 Lambda架构整合离线计算和实时计算，融合不可变（Immutability，读写分离和隔离 一系列构原则，可集成Hadoop，Kafka，Storm，Spark,HBase等各类大数据组件。 Lambda架构的主要思想就是将大数据系统构建为多个层次
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2023-07-14 11:44:14
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大数据 DolphinScheduler Airflow
大数据任务调度应用 大数据开发平台
大数据任务调度引擎
任务执行引擎
任务监控告警
海量异构数据同步
数据采集（同步）—数据处理—数据管理调度系统功能构成01.调度系统-调度方式
定时调度 、依赖调度
手动调度--手动暂停/停止/恢复
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2024-07-28 14:48:16
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文章目录1 大数据1.1 大数据概述1.2 大数据、云计算与物联网2 大数据处理架构Hadoop2.1 Hadoop简介2.2 Hadoop 项目结构2.3 Hadoop的安装与使用2.4 Hadoop集群的部署和使用 1 大数据1.1 大数据概述信息科技为大数据时代提供技术支撑： （1）存储设备容量不断增加 （2）CPU处理能力大幅提升 （3）网络带宽不断增加数据产生方式的变革促成大数据时代的
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2024-10-10 18:19:00
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什么是AirflowApache Airflow是一个提供基于DAG有向无环图来编排工作流的、可视化的分布式任务调度平台，与Oozie、Azkaban等任务流调度平台类似。Airflow在2014年由Airbnb发起，2016年3月进入Apache基金会，在2019年1月成为顶级项目。
原创
2022-05-19 06:09:55
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# 如何实现大数据离线调度平台架构图
在当前大数据时代，离线调度平台是处理大规模数据的关键组件。本文将带你了解大数据离线调度平台的架构及实现过程，旨在帮助刚入行的小白更好地理解和实施。我们将从整体流程开始，然后深入到每一步的具体细节。
## 一、流程概述
在构建大数据离线调度平台时，我们需要遵循以下步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 步骤1 | 设计整体架构
近实时分析的场景 近实时分析 – 对变化中的数据?供快速分析能力 分析现实世界中正在发生的事件的能力，结合历史数据和实时流数据进行汇总分析、预测和明细查询 绝对实时和批量不可调和，"近实时" 的意思是这是人机交互中能感受的尺度（秒级），而不是机器自动处理的实时性量级（ns / us级） 数据价值从非结构化到结构化，分析从非范式到范式。SQL是结构化分析的最终手段，但是： 汇总分析（顺序扫?）与明
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2024-08-27 19:38:16
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调度。
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2021-06-23 09:59:04
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# 实现大数据调度框架的流程及代码示例
大数据调度框架是指通过一种系统化的方式管理和调度大数据处理任务，以提高处理效率和资源利用率。在Kubernetes（K8S）中，我们可以利用其强大的容器编排和管理功能来实现大数据调度框架。
下面是实现大数据调度框架的一般流程及相关代码示例：
## 步骤
| 步骤 | 描述 |
|---|---|
| 1 | 创建Kubernetes集群 |
| 2
原创
2024-05-28 09:49:21
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