《微店大数据开发平台架构演进》读后感

《微店大数据开发平台架构演进》这篇文章向我们介绍了八个问题，其中对Mars大数据平台构成、Mars系统架构设计、分布式系统架构、定时、依赖调度、执行任务都做了哪些工作印象比较深刻。

一、Mars大数据平台构成

大数据开发平台建立在HDFS、YARN、HiveMeta的基础服务之上，目前支持通过Hive、Kylin查找数据，后面所有的数据查询入口将都集成在这里，包括：ES、Redis、Hades等，大数据平台目前支持Shell、Hive、MR、Spark四种任务类型。

二、Mars系统架构设计

Mars大数据开发平台依托于Hadoop集群，所有的mars机器都必须安装hadoop、Hive客户端。Mars机器有两个身份：master&worker。master负责管理Job、给worker分配Job；worker负责执行Job，提交Job到Hadoop集群，接收Job执行的日志信息。

三、分布式系统架构

1、谁是master，谁是worker

应用启动时，机器通过抢占的方式争当master，通过在数据库中插入一条记录的方式标识当前谁是master，master每隔一定时间去更新数据库，通过维护一个更新时间间接告知worker它还活着，worker同样每隔一定时间去查询数据库，倘若master的更新时间超过一定时间间隔，worker则认为master故障，第一个发现的worker将当仁不让的成为新的master。

2、master、worker容灾模式

master与worker之间使用基于protobuf的netty进行通信，master会每隔一段时间去检测与worker的连接，若发现worker故障，master将断开与worker的连接，把分配到该故障worker上的任务重新分配到其他worker上去执行；若master故障，worker将使用抢占的方式争当新的master，新的mater将中止所有正在运行的Job，重新分配。

四、定时、依赖调度

1、定时调度

Mars使用Quartz来实现定时调度。Quartz是一个完全由java编写的开源作业调度框架。简单地创建一个实现org.quartz.Job接口的java类。Job接口包含唯一的方法：public void execute(JobExecutionContext context) throws JobExecutionException，在你的Job接口实现类里面，添加业务逻辑到execute()方法。一旦配置好Job实现类并设定好调度时间，Quartz将密切注意剩余时间。当调度程序确定该是通知你作业执行的时候，Quartz框架将调用你的Job实现类（作业类）的execute()方法，去做它该做的事情。

2、依赖调度

依赖调度是指该Job所有依赖的Job全部成功运行完毕时需要被触发的任务类型。当且仅当其所有依赖的任务在当天全部成功运行完毕后，依赖任务将会被触发执行。那么依赖调度是如何实现的？

例如，任务110、112为定时任务，任务119为依赖任务，任务119依赖任务110、112。起初119的状态为：依赖JobId：110、112，已就绪JobId：空。110、112未就绪，119不执行；凌晨2点任务110执行成功，任务119收到110执行成功事件，状态更新为：依赖JobId：110、112，已就绪JobId：110、112未就绪，119此时仍然不执行；凌晨3点任务112执行成功，任务119收到112执行成功事件，状态再次被更新为：依赖JobId：110、112，已就绪JobId：110、112。110、112均已就绪，触发119开始执行。

五、执行任务都做了哪些工作

1、后端

（1）用户在开发中心运行、选中运行或在调度中心手动执行、手动恢复。

（2）Mars worker机器进行预判断，包括权限判断、脚本中是否有参数为替换等。

（3）worker机器向master机器发送执行任务请求。

（4）master机器收到执行任务请求，把任务加入执行队列。

（5）master机器定时扫描执行队列，选择合适的worker（负载均衡）执行此任务。

（6）前置准备。包括：资源文件下载，数据表数据监测等。

执行任务。

（7）后置处理。包括数据浮动检查、旧分区清理、添加执行成功标志等。

(8)如果生成了结果文件，还要上传结果文件到Hadoop，方便以后下载。

2、前端

（1）  用户触发执行任务。

（2）  每隔一段时间请求日志，刷新到前端页面。

（3）  任务执行完毕。

（4）  如果是开发中心有结果数据，则请求Hadoop上的结果数据。

（5）  进行数据展示。