DolphinScheduler×集度｜DolphinScheduler 灵活调度新能源汽车多样化业务场景

用户案例 | 集度汽车

集度大数据集成平台日累计离线调度任务量2w+，既要满足高并发分发任务也要满足多种任务类型，为了保障数据的准确性和及时性，集度选择Apache DolphinScheduler作为核心调度系统，在此基础上也做了二次的开发，形成一整套体系，包含元数据管理、血缘地图、数据集成、数据质量管理、Ad-Hoc等，从而降低了使用数据的成本。

01

业务挑战

集度的数据处理涉及到多类型的业务场景，包括车辆数据，流量数据，以及其他的各业务场景的数据等，累计离线任务数量2w+。同时具有多种任务类型，包括Python、SQL、Shell、Sqoop，ChunJun(FlinkX)等。

对于整个数据处理流程来说，主要涉及数据入库，数据开发和数据出库。因业务场景复杂，入库需要考虑多种数据源，例如MySQL，SQLServer等。

对于数据出库场景来说，因涉及到数据端到端的数据同步，需要保证数据同步的数据一致性问题，同时也需要支持多种数据源类型，例如，Mysql，Kafka，Doris等。

综上所述，集度需要调度工具灵活性高、自由度强。

02

解决方案

1

调度架构设计

注：灰色虚线部分正在自研中

通过自研的大数据集成平台，可以对数据集成、数据加工、数据质量、元数据管理等做统一管理，大大降低了数据开发成本，DolphinScheduler提供了调度系统中所需要的核心功能，包含：任务调度、任务/节点监控。

数据质量：关联调度、通过强弱规则是否截断任务、丰富的规则模版（参考-- 微众 Qualitis）

Ad-Hoc：SQL开发/调试、发布调度、数据订阅

任务血缘：收集DolphinScheduler的任务依赖关系、任务粒度依赖关系、方便抽象全局DAG（包含所有工作流）

数据集成：依赖DolphinScheduler丰富任务类型的支持，主要包含：数据导入、数据导出、数据加工

2

任务并发高

使用DolphinScheduler定时调度时，集度是根据任务粒度来配置时间触发器的，这样就可以理解为工作流=任务（弱化了画布的优势），但这引起了一个问题，即单Master节点并发定时触发任务量达到3000+以上时就会丢失任务（新配置的任务优先丢失），由于并发量大会有部分任务丢失的情况发生，导致后置依赖一直等待最终Master分发线程被耗尽，整个集群不再分发任务。DolphinScheduler去中心化设计非常好，可以支持Master动态增加节点，可以临时性解决小批量任务增长带来的丢失问题。

之后，集度通过调整quartz的配置项org.quartz.jobStore.misfireThreshold（线程阻塞时，多久丢弃任务），由60秒提升至30分钟，给夜间并发任务最大限度的保障，目前3台Master节点，支撑1w+任务的并发定时触发。

任务组织形式

工作流（画布）方式

优点：方便界面操作、DAG执行

缺点：任务维护成本高、依赖关系维护成本高

任务粒度方式（工作流=任务）

优点：任务维护成本低、依赖关系维护成本低

缺点：Quartz定时触发器资源消耗高、DAG执行不方便（要解决跨工作流依赖问题）

3

血缘及数据质量

血缘

实际数据生产过程中，某些业务会有比较频繁的口径变更，这时需要将口径变化的任务重刷及其下游任务，越是基础的表后置依赖越多，跨工作流的任务就越多，问题就是无法通过一个任务节点触发后置所有任务（包含跨工作流的任务时）。

集度通过自研的平台将所有创建的任务依赖关系统一管理起来，能够抽象出全局的DAG图，通过单个任务成功的事件触发后置任务，如下图：

例如：Task-002执行完成后，才会触发Task-004和Task-005；反之Task-002失败，Task-002后置的所有任务都不再执行，包含Task-004、Task-005、Task-006，但是不影响其他分支（如：Task-003、Task-007）。

数据质量

通过自研平台实现配置检验规则关联到DolphinScheduler任务中，如下图：

弱规则情况下只会依赖上游任务本身，但是规则还是会触达条件发送告警信息；

强规则情况下依赖上游任务的规则任务，一旦触达条件会阻断后置任务执行。

4

多种任务类型及日期变量支持

任务类型

目前覆盖集度业务场景所需要的任务类型有Python、Shell、Sqoop、ChunJun（FlinkX）、SQL、Flink、Spark等，集度的数据开发灵活度也很高，正好DolphinScheduler非常丰富的任务插件与其业务场景相匹配，集度也对其中的任务插件做了二次开发，例如Hive SQL执行过程中打印进度日志、停止SQL任务等。

日期变量

数据的统计分析周期也是多样化的，比如按照周、月、小时、年周、天等粒度去统计数据。

DolphinScheduler提供了灵活的日期变量可供使用，通过变量计算可以得到对应的日期，但是由于某些业务统计周期比较特殊，集度对此做了二次改造，增加了具备业务属性的日期变量。例如：2022-34（2022年第34周）、2022-12-31（2022年12月最后一天）、2022-12-01（2022年12月第一天）、统计日期所在周的周N（2022年2月22日-周一）等。

03

用户收益

实现了每天承接累计2w+的调度任务，涵盖全公司所有业务；凌晨并发1w+的任务量；

统一管理任务血缘关系，抽象全局DAG，方便数据开发人员维护任务；

支撑复杂业务场景下，多种数据源支持、多种任务类型的支持和多种业务属性日期变量的支持；

提升了数据开发人员的研发效率。

04

客户简介

北京集度科技有限公司

所属行业：新能源汽车

集度是一家汽车机器人创业公司，成立于2021年3月，由夏一平担任CEO。集度致力于全球顶尖的自动驾驶、人机交互科技的工程研发和商业化普及，打造拥有情感和智慧的革命性汽车机器人，还人们更多空间与时间，实现更多可能。