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从 2020 年起，360 数科全面将调度系统从 Azkaban 迁移到 Apache DolphinScheduler。作为 DolphinScheduler 的资深用户，360 数科如今每天使用 DolphinScheduler 日均处理 10000+ 工作流实例。

为了满足大数据平台和算法模型业务的实际需求，360 数科在 DolphinScheduler 上进行了依赖组件、Master 与 Worker 状态监控、多机房等多项改造，以更加方便运维。

他们具体是如何进行二次开发的呢？360 数科大数据工程师 刘建敏在不久前的 Apache DolphinScheduler 2 月份 Meetup 进行了详细的分享。

PROFILE

刘建敏

360 数科 大数据工程师，主要从事 ETL 任务与调度框架的研究，大数据平台以及实时计算平台的开发。

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从 Azkaban 迁移到 DolphinScheduler

2019 年之前，360 数科采用 Azkaban 调度进行大数据处理。

这是一个由 Linkedin 开源的批量工作流任务调度器。其安装简单，只需安装 web 与 executor server，就可以创建任务，并通过上传 zip 包实现工作流调度。

Azkaban 的 web-executor 架构如下图所示：

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Azkaban 的缺点

Azkaban 适用于场景简单的调度，经过三年时间的使用，我们在发现它存在三个重要缺陷：

1. 体验性差

没有可视化创建任务功能，创建与修改任务都需要通过上传 zip 包来实现，这并不方便；另外，Azkaban 没有管理资源文件功能。

2. 功能不够强大

Azkaban 缺乏一些生产环境中不可或缺的功能，比如补数、跨任务依赖功能；用户与权限管理太弱，调度配置不支持按月，在生产上我们需要用很多其他方式进行弥补。

3. 稳定性不够好

最重要的一点是 Azkaban 稳定性不够，当 executor 负载过高时，任务经常会出现积压；小时级别或分钟级别的任务容易出现漏调度；没有超时告警，虽然我们自己开发了有限的短信告警，但还是容易出现生产事故。

针对这些缺陷，我们在 2018 曾进行过一次改造，但由于 Azkaban 源码复杂，改造的过程很是痛苦，因此我们决定重新选型。当时，我们测试了 Airflow、DolphinScheduler 和 XXL-job，但 Airflow Python 的技术栈与我们不符，而 XXL-job 功能又过于简单，显然，DolphinScheduler 是更好的选择。

2019 年，我们 Folk 了 EasyScheduler 1.0 的代码，在 2020 年进行改造与调度任务的部分迁移，并上线运行至现在。

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DolphinScheduler 选型调研

为什么我们选择 DolphinScheduler？因为其有四点优势：

1. 去中心化结构，多 Master 多 Worker；

2. 调度框架功能强大，支持多种任务类型，具备跨项目依赖、补数功能；

3. 用户体验性好，可视化编辑 DAG 工作流，操作方便；

4. Java 技术栈，扩展性好。

改造过程非常流畅，我们顺利地将调度系统迁移到了 DolphinScheduler。

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DolphinScheduler 的使用

在 360 数科，DolphinScheduler 不仅用于大数据部门，算法部门也在使用其部分功能。为了让算法模型部们更方便地使用 DolphinScheduler 的功能，我们将其整合进了我们自己的毓数大数据平台。

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毓数大数据平台

毓数是一个由基础组件、毓数平台、监控运维和业务支撑层组成的大数据平台，可实现查询、数据实时计算、消息队列、实时数仓、数据同步、数据治理等功能。其中，离线调度部分便是通过 DolphinScheduler 调度数据源到 Hive 数仓的 ETL 任务，以及支持 TiDB 实时监控，以实时数据报表等功能。

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DolphinScheduler 嵌套到毓数

为了支持公司算法建模的需求，我们抽取了常用的一些节点，并嵌套了一层 UI，并调用 API。

算法部门多用 Python 脚本和 SQL 节点，用框表逻辑进行定时，再配置机器学习算法进行训练，组装数据后用 Python 调用模型生成模型分。我们封装了一些 Kafka 节点，通过 Spark 读取 Hive 数据并推送到 Kafka。

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任务类型

DolphinScheduler 支持的任务类型有 Shell、SQL、Python 和 Jar。其中，Shell 支持 Sqoop DataX mr 同步任务和 Hive-SQL、Spark-SQL；SQL 节点主要是支持 TiDB SQL（处理上游分库分表的监控） 和 Hive SQL；Python 任务类型支持离线调用模型脚本等；Jar 包主要支持 Spark Jar 离线管理。

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任务场景

DolphinScheduler 的任务场景主要是将各种数据源，如 MySQL、Hbase 等数据源调度同步至 Hive，再通过 ETL 工作流直接生成 DW。通过 Python 脚本组装或调用，生成模型和规则结果，再推送到 Kafka。Kafka 会给出风控系统调额、审批和分析，并将结果反馈给业务系统。这就是 DolphinScheduler 调度流程的一个完整工作流示例。

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DolphinScheduler 的运维

目前 ，DolphinScheduler 日均处理工作流已达到 10000+ 的规模，很多离线报表依赖于 DolphinScheduler，因此运维非常重要。

在 360 数科，对 DolphinScheduler 的运维主要分为三部分：

• DS 依赖组件运维

DolphinScheduler 依赖组件的运维主要是针对 MySQL 监控和 Zookeeper 监控。

因为工作流定义元信息、工作流实例和任务实例、Quartz 调度、Command 都依赖 MySQL，因此 MySQL 监控至关重要。曾经有一次机房网络中断，导致很多工作流实例出现漏调度，之后通过 MySQL 监控才得以排查。

Zookeeper 监控的重要性也不言而喻，Master worker 状态和 task 队列都依赖 Zookeeper，但运行至今，Zookeeper 都比较稳定，还未有问题发生。

• Master 与 Worker 状态监控 

我们都知道，Master 负责的是任务切分，实际上对业务的影响并不是很大，因此我们采用邮件监控即可；但 Worker 挂掉会导致任务延迟，增加集群压力。另外，由于之前 Yarn 运行任务不一定被成功地 kill，任务容错还可能导致 Yarn 任务重复运行，因此我们对  Worker 状态采用电话告警。

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Grafana 大盘监控工作流实例状态

此外，我们还为运维创建了 Grafana 监控看板，可以实时监控工作流实例的状态，包括工作流实例的数量，各项目工作流实例运行状态，以及超时预警设置等。

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DolphinScheduler 改造

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体验性改造

1. 增加个人可以授权资源文件与项目，资源文件区分编辑与可读权限，方便授权；

2. 扩展全局变量(流程定义id, 任务id等放到全局变量中),提交到yarn上任务可追踪到调度的任务，方便集群管理，统计工作流实例锁好资源，利于维护；

3. 工作流复制、任务实例查询接口优化，提高查询速度，以及 UI 优化。

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增加短信告警改造

因为原有的邮箱告警不足以保证重要任务的监控，为此我们在 UI 上增加了 SMS 告警方式，保存工作流定义。另外，我们还把告警 receivers 改造成用户名，通过 AlertType 扩展成短信、邮箱等告警方式关联到用户信息，如手机号等，保证重要性任务失败后可以及时收到告警。

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Worker 增加维护模式改造

此外，当 worker 机器需要维护时，需要这台 worker 上不会有新的运行任务提交过来。为此，我们对 worker 增加了维护模式改造，主要包括 4 点：

1. UI 设置 worker 进行维护模式，调用 API 写入worker 指定的 zk 路径；

2. WorkerServer 进行定时调度轮询是否维护模式；

3. WorkerServer 进行维护模式 ，FetchTaskThread 不获取新增任务；

4. worker 任务运行结束，可进行重启。

经过以上改造，我们运维的压力大大减轻。

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多机房改造

最后，我们还进行了多机房改造。因为我们之前有 2 套集群，分布在不同的机房，我们的改造目标是在调度中设置多机房，这样当某一个机房出现故障后，可一键切换到其他机房使用，实现多机房使用同一套调度框架。

改造的切入点就是在调度中设置多机房，以保证某一任务可以在多机房启动。改造流程如下：

1. 在各机房分别部署 ZK，Master 与 Worker 注册到对应的机房，Master 负责任务切分，Worker 负责任务处理，各自处理各机房的任务；

2. schedule 与 command 带上 datacenter 信息

3. 为保证双机房任务切换，资源文件进行上机房任务上传，同时改动任务接口，任务依赖、Master容错都需要改造过滤对应机房。

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非新手问题列表：https://github.com/apache/dolphinscheduler/issues?q=is%3Aopen+is%3Aissue+label%3A%22volunteer+wanted%22

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