饿了么大数据调度系统解析：Oozie、AzKaban与AirFlow

"深入大数据平台心脏：饿了么调度系统全解" 随着大数据技术的发展，饿了么作为一家在餐饮外卖领域的重要企业，面临着处理日益增长的任务需求和优化任务执行效率的挑战。为了应对这些挑战，饿了么采用了先进的大数据调度系统，确保任务的高效有序执行。本文将详细探讨饿了么大数据平台的现状以及所采用的开源调度解决方案。 首先，饿了么大数据平台的现状非常活跃，每天完成的大数据任务计算超过54000个，运行在85台节点集群上，这表明其对大数据处理能力有着高要求。为了有效地管理和调度这些任务，饿了么选择了开源的调度引擎，如Oozie、AzKaban和AirFlow。 Oozie是一个基于工作流的调度引擎，起源于雅虎，作为一个JavaWeb应用程序，由OozieClient和OozieServer两部分组成。OozieServer运行在Tomcat这样的JavaServlet容器中，它允许用户通过编写workflow.xml文件定义任务的执行顺序，然后利用Oozie来托管和管理这些工作流。Oozie不仅支持Hadoop MapReduce任务，还能与其他Hadoop生态系统的组件集成，提供了一种集中式的方式来管理大数据任务。 AzKaban则是LinkedIn开发的任务调度服务，同样用Java编写，包括WebServer、DBServer和ExecutorServer。它专注于在特定顺序中运行一系列任务，通过键值对文件格式定义任务依赖，并提供了直观的Web界面来管理工作流。AzKaban强调简洁性，适合处理相对较小规模和复杂度的工作流。 AirFlow是由Airbnb贡献的开源项目，现由Apache Software Foundation孵化。它将工作流编排为任务（tasks）组成的有向无环图（DAGs），并由调度器在一组工作者节点（Workers）上按照依赖关系执行。AirFlow提供强大的命令行工具和用户友好的界面，支持监控和报警功能，使其成为一个全面的Workflow管理系统。 饿了么的调度系统具备以下关键特性： 1. 任务创建简便，支持使用cron表达式设定执行频率。 2. 将任务拆分为多种类型，如计算、推送、抽取和检测，共19种任务类型。 3. 提供简单任务依赖配置，支持不同周期匹配，并有推荐依赖和DAG视图功能。 4. 集成了高可用性（HA）、平滑发布、宕机恢复、负载均衡、监控告警、故障排查、快速扩容以及资源隔离等高级特性。 5. 支持多种计算任务类型，包括Hive、Spark、PySpark、MapReduce和Kylin等。 6. 还支持不同类型的数据推送任务，如MySQL、HBase、Redis、Cassandra、HiveToX和MySQL多表推送等。 通过这些调度系统和特性，饿了么能够高效地管理其大数据任务，确保服务的稳定性和性能，进一步提升其业务处理能力。