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README.md update documents 2019-04-28 19:39:11 +08:00

Easy Scheduler

License

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 loadmemorycpu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

调度系统对比

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、grpcnettyali的bonecpquartz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!

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