大数据任务调度平台选型建议

一 背景

数仓建设过程中，随着业务发展， ETL 任务调度越来越多，并且这些任务的形态多种多样。怎么样让大量的 ETL 任务准确的完成调度而不出现问题，甚至在任务调度执行中出现错误的情况下，任务能够完成自我恢复甚至执行错误告警与完整的日志查询。因此一个好的大数据任务调度平台尤为重要。

二 常见开源大数据任务平台

2.1 Airflow

优点：

基于Python编程，通过编写DAG（有向无环图）来定义工作流，灵活性高，易于扩展和集成。

开源社区活跃，有大量的插件支持各种数据处理工具，如Spark、Hive、Pig等。

易于进行版本控制和CI/CD流程，因为DAG是代码形式存在。

高度可定制化，能够满足复杂的业务逻辑需求。

提供了完善的监控界面和强大的可视化功能。

缺点：

学习曲线较陡峭，尤其是对于非Python开发者而言。

对集群管理和资源分配方面的控制不如某些专门设计的大数据调度框架精细。

在大规模部署时，需要额外配置和维护工作以保证高可用性和性能。

2.2 Azkaban

优点：

界面友好，提供Web UI用于任务提交、监控和管理。

轻量级，适合小型到中型规模的任务调度。

使用properties文件或JSON格式定义工作流，相对简单易用。

缺点：

功能相比Airflow略显单一，对复杂依赖关系的支持可能不足。

高可用性和扩展性方面相较于Airflow、DolphinScheduler等稍弱，需要额外配置才能实现HA。

编排能力和灵活性有限，不支持代码级别的任务定义和重用。

2.3 Oozie

优点：

专为Hadoop生态系统设计，深度集成Hadoop组件，如MapReduce、Pig、Hive等。

支持多种作业类型和动作协调器，适用于Hadoop集群内的工作流调度。

缺点：

非常依赖Hadoop环境，对其他技术栈的支持有限。

XML配置方式不够直观，维护成本较高。

扩展性和灵活性较差，不适合处理大量非Hadoop原生的任务。

2.4 Luigi

Luigi是由 Spotify 开发的Python库，用于构建复杂的批处理任务管道。Luigi允许用户创建依赖关系并可视化地跟踪进程，但不像Airflow那样提供完整的UI管理和监控。Luigi 官网：https://github.com/spotify/luigi

优点：

同样基于Python编写，且结构清晰，适合构建复杂的数据管道。

自带了一套简单的API，方便构建依赖性强的工作流。

设计简洁，容易上手。

缺点：

相比Airflow，社区活跃度和生态相对较小，插件和第三方支持较少。

不如Airflow那样适合大规模生产环境和企业级应用。

2.5 DolphinScheduler

优点：

分布式架构设计，支持多Master高可用，以及多Worker负载均衡。

支持多种任务类型和自定义任务，并提供了友好的Web UI。

可视化程度高，支持拖拽式任务编排。

缺点：

相比Airflow，社区成熟度较低。

三 选型推荐

如果您的团队熟悉Python且需要高度灵活和可扩展的工作流解决方案，Apache Airflow是一个很好的选择；

Apache Oozie 自我建议不用使用，自我感觉非常难用；

Apache DolphinScheduler 是一个分布式和可扩展的开源工作流协调平台，具有强大的DAG可视化界面，非常推荐除Python团队以外的人员使用。