Easy Scheduler 1.1.0 预览版发布,分布式工作流任务调度系统

栏目: 软件资讯 · 发布时间: 5年前

内容简介:Easy Scheduler Release 1.1.0-Preview Easy Scheduler 1.1.0-Preview 是 1.x 系列中的第六个版本。 新特性: [EasyScheduler-391] run a process under a specified tenement user [EasyScheduler-288] Feature/...

Easy Scheduler Release 1.1.0-Preview

Easy Scheduler 1.1.0-Preview 是 1.x 系列中的第六个版本。

新特性:

  • [EasyScheduler-391] run a process under a specified tenement user

  • [EasyScheduler-288] Feature/qiye_weixin

  • [EasyScheduler-189] Kerberos 等安全支持

  • [EasyScheduler-398] 管理员,有租户(install.sh设置默认租户),可以创建资源、项目和数据源(限制有一个管理员)

  • [EasyScheduler-293] 点击运行流程时候选择的参数,没有地方可查看,也没有保存

  • [EasyScheduler-401] 定时很容易定时每秒一次,定时完成以后可以在页面显示一下下次触发时间

  • [EasyScheduler-493] add datasource kerberos auth and FAQ modify and add resource upload s3

增强:

修复:

感谢:

最后但最重要的是,没有以下伙伴的贡献就没有新版本的诞生:

Baoqi, jimmy201602, samz406, petersear, millionfor, hyperknob, fanguanqun, yangqinlong, qq389401879, chgxtony, Stanfan, lfyee, thisnew, hujiang75277381, sunnyingit, lgbo-ustc, ivivi, lzy305, JackIllkid, telltime, lipengbo2018, wuchunfu, telltime

以及微信群里众多的热心伙伴!在此非常感谢!

Easy Scheduler

Easy Scheduler 1.1.0 预览版发布,分布式工作流任务调度系统

> 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

Easy Scheduler 1.1.0 预览版发布,分布式工作流任务调度系统

### 系统部分截图

Easy Scheduler 1.1.0 预览版发布,分布式工作流任务调度系统

Easy Scheduler 1.1.0 预览版发布,分布式工作流任务调度系统

Easy Scheduler 1.1.0 预览版发布,分布式工作流任务调度系统

 

文档

- 后端部署文档

- 前端部署文档

- 使用手册

- 升级文档

- 我要体验

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