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一、開源項(xiàng)目簡介

巨鯨任務(wù)調(diào)度平臺為美柚大數(shù)據(jù)研發(fā)的分布式計(jì)算任務(wù)調(diào)度系統(tǒng)，提供spark、Flink等批處理任務(wù)的DAG調(diào)度和流處理任務(wù)的運(yùn)行管理和狀態(tài)監(jiān)控，并具有Yarn應(yīng)用管理、重復(fù)應(yīng)用檢測、大內(nèi)存應(yīng)用檢測等功能。 服務(wù)基于Spring Boot 2.0開發(fā)，打包后即可運(yùn)行。

二、開源協(xié)議

使用Apache-2.0開源協(xié)議

三、界面展示

初始配置

• 打開：http://localhost:17070

• 輸入賬號admin，密碼admin
• 點(diǎn)擊：權(quán)限管理->用戶管理，修改當(dāng)前賬號的郵箱為合法且存在的郵箱地址，否則會導(dǎo)致郵件發(fā)送失敗
• 添加集群集群管理->集群管理->新增

“yarn管理地址”為Yarn ResourceManager的WEB UI地址“程序包存儲目錄”為程序包上傳至hdfs集群時的存儲路徑，如：/data/big-whale/storage“支持Flink任務(wù)代理用戶”“流處理任務(wù)黑名單”和“批處理任務(wù)黑名單”為內(nèi)部定制的任務(wù)分配規(guī)則，勿填

• 添加集群用戶集群管理->集群用戶->新增

該配置的語義為：平臺用戶在所選集群下可以使用的Yarn資源隊(duì)列（–queue）和代理用戶（–proxy-user）

• 添加代理集群管理->代理管理->新增

可添加多個實(shí)例（僅支持IP地址，可指定端口號，默認(rèn)為22），執(zhí)行腳本的時候會隨機(jī)選擇一個實(shí)例執(zhí)行，在實(shí)例不可達(dá)的情況下，會繼續(xù)隨機(jī)選擇下一個實(shí)例，在實(shí)例均不可達(dá)時執(zhí)行失敗選擇集群后，會作為該集群下提交Spark或Flink任務(wù)的代理之一

• 添加計(jì)算框架版本集群管理->版本管理->新增

同一集群下不同版本的Spark或Flink任務(wù)的提交命令可能有所不同，如Spark 1.6.0版本的提交命令為spark-submit，Spark 2.1.0版本的提交命令為spark2-submit

使用

1.離線調(diào)度

1.1 新增

• 目前支持“Shell”、“Spark Batch”和“Flink Batch”三種類型的批處理任務(wù)
• 通過拖拽左側(cè)工具欄相應(yīng)的批處理任務(wù)圖標(biāo)，可添加相應(yīng)的DAG節(jié)點(diǎn)

支持時間參數(shù)${now} ${now – 1d} ${now – 1h@yyyyMMddHHmmss}等（d天、h時、m分、s秒、@yyyyMMddHHmmss為格式化參數(shù)）非“Shell”類型的批處理任務(wù)應(yīng)上傳與之處理類型相對應(yīng)的程序包，此處為Spark批處理任務(wù)打成的jar包“資源選項(xiàng)”可不填代碼有兩種編輯模式，“可視化視圖”和“代碼視圖”，可互相切換點(diǎn)擊“測試”可測試當(dāng)前節(jié)點(diǎn)是否正確配置并可以正常運(yùn)行為防止平臺線程被大量占用，平臺提交Saprk或Flink任務(wù)的時候都會強(qiáng)制以“后臺”的方式執(zhí)行，對應(yīng)spark配置：–conf spark.yarn.submit.waitAppCompletion=false，flink配置：-d，但是基于后臺“作業(yè)狀態(tài)更新任務(wù)”的回調(diào)，在實(shí)現(xiàn)DAG執(zhí)行引擎時可以確保當(dāng)前節(jié)點(diǎn)所提交的任務(wù)運(yùn)行完成后再執(zhí)行下一個節(jié)點(diǎn)的任務(wù)

• DAG節(jié)點(diǎn)支持失敗重試
• 將節(jié)點(diǎn)按照一定的順序連接起來可以構(gòu)建一個完整的DAG

• DAG構(gòu)建完成后，點(diǎn)擊“保存”，完成調(diào)度設(shè)置

1.2 操作

• 打開離線調(diào)度列表

• 點(diǎn)擊左側(cè)操作欄“調(diào)度實(shí)例”可查看調(diào)度實(shí)例列表、運(yùn)行狀態(tài)和節(jié)點(diǎn)啟動日志

• 點(diǎn)擊左側(cè)操作欄“手動執(zhí)行”可觸發(fā)調(diào)度執(zhí)行

2.實(shí)時任務(wù)

2.1 新增

• 目前支持“Spark Stream”和“Flink Stream”兩種類型的流處理任務(wù)

• 啟用監(jiān)控可以對任務(wù)進(jìn)行狀態(tài)監(jiān)控，包括異常重啟、批次積壓告警等

2.2 操作

• 打開實(shí)時任務(wù)列表

• 點(diǎn)擊左側(cè)操作欄“日志”可查看任務(wù)啟動日志
• 點(diǎn)擊左側(cè)操作欄“執(zhí)行”可觸發(fā)任務(wù)啟動

3.任務(wù)告警

• 正確配置郵件或釘釘告警后在任務(wù)運(yùn)行異常時會發(fā)送相應(yīng)的告警郵件或通知，以便及時進(jìn)行相應(yīng)的處理

<巨鯨任務(wù)告警>代理: agent1類型: 腳本執(zhí)行失敗用戶: admin任務(wù): 調(diào)度示例1 - shell_test時間: 2021-03-05 15:18:23

<巨鯨任務(wù)告警>集群: 集群1類型: spark離線任務(wù)異常(FAILED)用戶: admin任務(wù): 調(diào)度示例1 - spark_test時間: 2021-03-05 15:28:33

<巨鯨任務(wù)告警>集群: 集群1類型: spark實(shí)時任務(wù)批次積壓，已重啟用戶: admin任務(wù): sparkstream_test時間: 2021-03-05 15:30:41

• 除上述告警信息外還有其他告警信息此處不一一列舉

四、功能概述

特性

• 基于SSH的腳本執(zhí)行機(jī)制，部署簡單快捷，僅需單個服務(wù)
• 基于Yarn Rest Api的任務(wù)狀態(tài)同步機(jī)制，對Spark、Flink無版本限制
• 支持失敗重試
• 支持任務(wù)依賴
• 支持復(fù)雜任務(wù)編排（DAG）
• 支持流處理任務(wù)運(yùn)行管理和監(jiān)控
• 支持Yarn應(yīng)用管理

五、技術(shù)選型

1.架構(gòu)圖

部署

1.準(zhǔn)備

• java 1.8
• Mysql 5.1.0
• 下載項(xiàng)目或git clone項(xiàng)目
• 為解決 github README.md 圖片無法正常加載的問題，請?jiān)趆osts文件中加入相關(guān)域名解析規(guī)則，參考：hosts

2.安裝

• 創(chuàng)建數(shù)據(jù)庫：big-whale
• 運(yùn)行數(shù)據(jù)庫腳本：big-whale.sql
• 根據(jù)Spring Boot環(huán)境，配置相關(guān)數(shù)據(jù)庫賬號密碼，以及SMTP信息
• 配置：big-whale.properties配置項(xiàng)說明ssh.user: 擁有腳本執(zhí)行權(quán)限的ssh遠(yuǎn)程登錄用戶名（平臺會將該用戶作為統(tǒng)一的腳本執(zhí)行用戶）ssh.password: ssh遠(yuǎn)程登錄用戶密碼dingding.enabled: 是否開啟釘釘告警dingding.watcher-token: 釘釘公共群機(jī)器人Tokenyarn.app-memory-threshold: Yarn應(yīng)用內(nèi)存上限（單位：MB），-1禁用檢測yarn.app-white-list: Yarn應(yīng)用白名單列表（列表中的應(yīng)用申請的內(nèi)存超過上限，不會進(jìn)行告警）
• 修改：$FLINK_HOME/bin/flink，參考：flink（因flink提交任務(wù)時只能讀取本地jar包，故需要在執(zhí)行提交命令時從hdfs上下載jar包并替換腳本中的jar包路徑參數(shù)）
• 打包：mvn clean package

3.啟動

• 檢查端口17070是否被占用，被占用的話，關(guān)閉占用的進(jìn)程或修改項(xiàng)目端口號配置重新打包
• 拷貝target目錄下的big-whale.jar，執(zhí)行命令：java -jar big-whale.jar

六、源碼地址

訪問一飛開源：https://code.exmay.com/