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大数据任务调度和数据同步组件初探

作者：你好赵伟 | 2024-03-27 10:24:10

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大数据任务调度

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背景

数据从最原始的状态，可能是一个 excel，一个文本，或者是来自业务数据库的数据，格式各种各样，落地到数据仓库、数据湖中，数据的同步过程是必不可少的

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图片来源

传统的数据同步方式主要是基于定时任务的模式，通过任务调度服务，每天定时将原始数据提取（extract），进行清洗处理，比如过滤掉重复数据（transform），最后存入数仓（load），即 ETL 任务模式。这种模式对数据的实时性要求不高，常见的同步工具有 datax、sqoop

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实时同步，则需要让同步任务一直处于运行状态，有新数据进来需要在秒级别内更新。这种情况下传统的调度模式就不能满足了，需要能时刻监测数据同步状态、管理和启停任务、甚至动态分配任务资源。一种常见的模式是任务通过 spark / flink 等流式任务引擎去执行，然后在上层通过 k8s 或其他任务管理平台进行调度

本质上实时同步数据的模式和 ETL 是一样的，对数据依然有抽取、清洗和写入的操作。只是时效性、任务管理复杂度、资源动态分配能力上，要求会更高

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图片来源-DataFunTalk：阿里建设一站式实时数仓的经验分享

搭建可以在公司内通用的 EMR 平台，除了满足数据同步的功能，还需要提供任务调度的功能，因为用户的任务各种各样，可能是自定义的 spark / flink 任务，python 脚本对数据自行处理的任务等等，所以需要提供能让用户自行上传任务、执行任务的平台

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图片来源-xxl-job工作原理解析

不过相比数据同步离线和实时同步架构相差较大，任务调度平台架构的发展则不离其宗，基本变化不大

本文将会对业界主流的任务调度服务和数据同步服务做一些介绍，大家可以参考，择优选择更适合自己业务需求的服务进行尝试

云原生背景下的任务调度组件

这里列举三个主流的任务调度服务: azkaban、airflow 和 dolphinscheduler。我们先分别看基于这三个组件数仓的架构可能是什么样的，然后系统对比，最后大致看下使用页面

传统离线数仓: azkaban

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大数据开发之路-离线数仓

实时离线融合: airflow

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Data Warehouse

实时离线融合: dolphinscheduler

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基于DolphinScheduler的使用浅谈数仓分层及模型设计

对比

大数据调度平台分类大对比(Oozie/Azkaban/AirFlow/XXL-Job/DolphinScheduler)

【大数据】【调度】Airflow 和 Azkaban的选型

特性\组件	airflow	dolphinscheduler	azkaban
web界面	有，功能比较多	有，且支持中文	有，比较简单
工作流语法	python代码内定义，可通过界面查看但不能编辑	可视化编辑，对小白很友好，但不适合通过代码编排	配置文件
跨dag/project依赖	支持，可通过 ExternalTaskSensor 配置	不支持	不支持
易用程度	安装和维护上手难度高，组件包括 WebServer、Scheduler、Worker	安装维护上手难度高，组件包括 master、api、alert、worker 等，不过界面支持中文，可视化编辑任务比较友好	上手难度低，只有 webserver、executor 两个组件
变量定义	支持全局参数，和一些内置模板变量，如 {{ ds }}	不支持全局变量	不支持全局变量
调度中心HA	支持，对 db 版本有要求（mysql >= 8）	支持	不支持
执行器HA	支持	支持	支持
权限管控	支持用户、任务级别配置	用户角色支持管理员、普通用户两种，不支持项目层级配置	支持用户、任务级别配置
任务监控	可通过定义 on_failure_callback 在任务结束后触发提醒，示例，支持metrics	支持任务告警，支持通过企业微信、飞书等方式发送	可配置 job 的 failure.emails 让任务失败后发送邮件提醒

总结: ds 对各种 ETL 任务类型的界面化配置支持更好，airflow 更适合 python 基础较好的团队使用，编排任务代码化笔者认为也是一种趋势。azkaban 较为传统，使用起来更简单，也更适合定义流程简单的 ETL 任务，但是相比前两个组件，更新不是特别活跃

airflow 架构和界面

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Architecture Overview

dolphinscheduler 界面

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azkaban 架构和界面

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1. Azkaban 介绍

数据同步组件

对数据同步而言，支持更多的数据源是更重要的，传统数据同步工具，如 sqoop、datax ，都是对基于hadoop的传统数仓、基于关系型数据库支持更好，不过对更现代的 OLAP、甚至湖仓一体的架构支持并不够好

随着发展，功能更强大的同步组件如 seatunnel、chunjun 也逐渐占有了一席之地，在业务使用实际场景中可以优先选择它们

sqoop

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Sqoop原理和架构

【知识】ETL大数据集成工具Sqoop、dataX、Kettle、Canal、StreamSets大比拼

特点：

离线全量同步，不支持增量导入
仅支持关系型数据库，比如从 mysql 同步到 hive
任务运行方式: mapreduce

datax

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阿里云开源离线同步工具DataX3.0介绍

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数据同步 DATAX 工作原理及源码解读

特点：

相比 sqoop 支持的数据源更丰富，支持非关系型数据库（如从 mysql 写到 hdfs、mongodb、es 等）
表字段的映射，必须提前写成json配置
同步任务在单节点运行（在执行 datax 的节点运行）

canal

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Canal——原理架构及应用场景

特点：

只能同步增量数据（本质：模拟 mysql slave 进行数据同步）
支持数据源: kafka、rocketmq、hbase、elasticsearch
实时任务管理：需要单独部署管理服务，如 cloudin-datax、Canal Admin

datalink

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git-ucarGroup/DataLink

特点：

支持增量数据同步任务的管理，基本任务启停、同步状态检查等
对 canal 、datax 等同步工具进行了封装，支持数据源: mysql、hbase、elasticsearch、kafka、kudu
神州租车开源，现在不再维护，不过基本功能比较完善

神州优车数据交换平台的架构、建设与痛点难点详解

seatunnel

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【大数据】什么是数据集成？（SeaTunnel 集成工具介绍）

特点：

通过spark / flink 方式同步数据，支持更多现代数据源（clickhouse、doris、iceberg 等）
UI 还不是很完善
笔者后续会更详细地体验这个工具，补充和更多实时同步组件的使用对比

airbyte

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Architecture overview

特点：

完全云原生化的数据同步服务，一个同步任务对应一个容器
适用ETL 场景（配置定时任务，最小周期5分钟，并不是完全实时）
上手难度高，学有余力可以尝试

展望

对于任务调度平台来说，本质上都是 定时 + 触发任务 + 管理任务 的使用机制，基本架构都离不开 scheduler + task worker，相差不大

但对于数据同步组件来说，现在有一种离线往实时迁移的趋势。所以诸如 sqoop、datax 这种传统离线数据同步方式应该会逐渐淡出，相比较，seatunnel 、 airbyte 这种后起之秀一定会越来越强大。不过，实时也意味着需要更灵活的资源分配方式，需要掌握更深的技术栈，对开发人员要求也会更高

Anyway，所有大数据架构的底层都是存储。数据如果是存放在 hdfs + hive 这种架构，对实时性要求不高，那么 sqoop + azkaban / airflow 模式就完全足够了。数据需要存放在 clickhouse / kudu 这种 OLAP 存储，业务需要获取实时数据进行分析，那么就需要 seatunnel 这种实时同步的服务。没有绝对的哪个更好，只有更合适

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