Taier介绍

Taier Logo

Taier

distributed dispatching system

Taier 太阿,是中国古代十大名剑之一

Taier 是一个开源的分布式 DAG 调度系统,专注不同任务的提交和调度。旨在降低 ETL 开发成本,解决任务之间复杂的依赖关系和提交、调度、运维带来的上手成本

Taier 上进行 ETL 开发,不用关心任务错综复杂的依赖关系与底层的大数据平台的架构实现,将工作的重心更多地聚焦在业务之中

Taier 提供了一个提交、调度、运维、指标信息展示的一站式大数据开发平台

功能特征

稳定性

  • 单点故障:去中心化的分布式模式
  • 高可用方式:Zookeeper
  • 过载处理:分布式节点 + 两级存储策略 + 队列机制。每个节点都可以处理任务调度与提交;任务多时会优先缓存在内存队列,超出可配置的队列最大数量值后会全部落数据库;任务处理以队列方式消费,队列异步从数据库获取可执行实例
  • 实战检验:得到数百家企业客户生产环境实战检验

易用性

  • 支持大数据作业 SparkFlinkHive 的调度,
  • 支持众多的任务类型,目前支持 Spark SQL、数据同步、实时采集、工作流等任务
  • 可视化工作流配置:支持封装工作流、支持单任务运行,不必封装工作流、支持拖拽模式绘制 DAG
  • DAG 监控界面:运维中心、支持集群资源查看,了解当前集群资源的剩余情况、支持对调度队列中的任务批量停止、任务状态、任务类型、重试次数、任务运行机器、可视化变量等关键信息一目了然
  • 调度时间配置:可视化配置
  • 多集群配置:支持一套调度系统对接多 Hadoop 集群

多版本引擎

  • 支持 SparkFlink 等引擎的多个版本共存

Kerberos 支持

  • SparkFlink

系统参数

  • 丰富,支持 3 种时间基准,且可以灵活设置输出格式

扩展性

  • 设计之处就考虑分布式模式,目前支持整体 Taier 水平扩容方式;
  • 调度能力随集群线性增长;

快速开始

  1. $ docker-compose up -d

技术交流

我们使用 微信沟通交流,可以扫描下面的二维码进入微信群

未来规划

  • 任务类型:新增其他类型支持后续将开源

    • SparkMR
    • PySpark
    • Jupyter
    • TersorFlow
    • Pytorch
    • HadoopMR
    • Kylin
    • Odps

    SQL 类:

    • MySQL
    • PostgreSQL
    • Impala
    • Oracle
    • SQLServer
    • TiDB
    • Greenplum
    • Inceptor
    • Kingbase
    • Trino
  • 调度方式:同时支持 Yarn/K8s

  • 计算引擎:同时支持 Spark-2.1.x/3.xFlink 1.12(与 Flink 后续版本)
  • 部署方式:同时支持 Scheduler/Worker 整合与分离部署
  • 功能支持:支持交易日历、事件驱动
  • 外部系统对接:支持 Taier 系统对接外部调度系统(AZKBANControl-MDS 调度)