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README.md

Easy Scheduler

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

更多文档请参考 easyscheduler中文在线文档

近期研发计划

EasyScheduler的工作计划：研发计划，其中 In Develop卡片下是1.0.2版本的功能，TODO卡片是待做事项(包括 feature ideas)

贡献代码

非常欢迎大家来参与贡献代码，提交代码流程请参考： https://github.com/analysys/EasyScheduler/blob/master/CONTRIBUTING.md

感谢

Easy Scheduler使用了很多优秀的开源项目，比如google的guava、guice、grpc，netty，ali的bonecp，quartz，以及apache的众多开源项目等等，正是由于站在这些开源项目的肩膀上，才有Easy Scheduler的诞生的可能。对此我们对使用的所有开源软件表示非常的感谢！我们也希望自己不仅是开源的受益者，也能成为开源的贡献者，于是我们决定把易调度贡献出来，并承诺长期维护。也希望对开源有同样热情和信念的伙伴加入进来，一起为开源献出一份力！

帮助

The fastest way to get response from our developers is to submit issues, or add our wechat : 510570367

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