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数据平台打造的任务调度系统(HERA)

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盈亚科技有限公司
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赫拉(hera)分布式任务调度系统之操作文档

赫拉(hera)分布式任务调度系统之架构，基本功能(一)

赫拉(hera)分布式任务调度系统之项目启动(二)

赫拉(hera)分布式任务调度系统之开发中心(三)

赫拉(hera)分布式任务调度系统之版本(四)

赫拉(hera)分布式任务调度系统之Q&A(五)

前言

在大数据平台，随着业务发展，每天承载着成千上万的ETL任务调度，这些任务集中在hive,shell脚本调度。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。hera任务调度系统就是在这种背景下衍生的一款分布式调度系统。随着hera集群动态扩展，可以承载成千上万的任务调度。它是一款原生的分布式任务调度，可以快速的添加部署wokrer节点，动态扩展集群规模。支持shell,hive,spark脚本调度,可以动态的扩展支持python等服务器端脚本调度。

hera分布式任务调度系统是根据前阿里开源调度系统(zeus)进行的二次开发，其中zeus大概在2014年开源，开源后却并未进行维护。我公司(二维火)2015年引进了zeus任务调度系统，一直使用至今年11月份，在我们部门乃至整个公司发挥着不可替代的作用。在我使用zeus的这一年多，不得不承认它的强大，只要集群规模于配置适度，他可以承担数万乃至十万甚至更高的数量级的任务调度。但是由于zeus代码是未维护的，前端更是使用GWT技术，难于在zeus上面进行维护。我与另外一个小伙伴(花名：凌霄，现在阿里淘宝部门)于今年三月份开始重写zeus，改名赫拉(hera)

***项目地址：[email protected]:scxwhite/hera.git ***

架构

hera系统只是负责调度以及辅助的系统，具体的计算还是要落在hadoop、hive、yarn、spark等集群中去。所以此时又一个硬性要求，如果要执行hadoop，hive，spark等任务，我们的hera系统的worker一定要部署在这些集群某些机器之上。如果仅仅是shell,那么也至少需要linux系统。对于windows系统，可以把自己作为master进行调试。

hera系统本身严格的遵从主从架构模式，由主节点充当着任务调度触发与任务分发器，从节点作为具体的任务执行器.架构图如下：

hera 在 2.4 版本以上也支持了emr 集群，即允许任务执行在阿里云、亚马逊的 emr 机器之上，架构图如下：

功能

支持任务的定时调度、依赖调度、手动调度、手动恢复、超级恢复、重跑历史
支持丰富的任务类型：shell,hive,python,spark-sql,java
可视化的任务DAG图展示，任务的执行严格按照任务的依赖关系执行
某个任务的上、下游执行状况查看，通过任务依赖图可以清楚的判断当前任务为何还未执行，删除该任务会影响那些任务。
支持上传文件到hdfs，支持使用hdfs文件资源
支持日志的实时滚动
支持任务失败自动恢复
实现集群HA，机器宕机环境实现机器断线重连与心跳恢复与hera集群HA，节点单点故障环境下任务自动恢复，master断开，worker抢占master
支持对master/work 负载，内存，进程，cpu信息的可视化查看
支持正在等待执行的任务，每个worker上正在执行的任务信息的可视化查看
支持实时运行的任务，失败任务，成功任务，任务耗时top10的可视化查看
支持历史执行任务信息的折线图查看具体到某天的总运行次数，总失败次数，总成功次数，总任务数，总失败任务数，总成功任务数
支持关注自己的任务，自动调度执行失败时会向负责人发送邮件
对外提供API，开放系统任务调度触发接口，便于对接其它需要使用hera的系统
组下任务总览、组下任务失败、组下任务正在运行
支持map-reduce任务和yarn任务的实时取消。
支持任务超时提醒
支持用户与组的概念
支持任务操作历史记录查看与恢复
支持任务告警定位到个人
告警类型支持邮箱以及自定义的钉钉、企业微信、短信、电话等
支持任务各种条件的模糊搜索
支持阿里云emr的自动创建、销毁
支持亚马逊emr的自动创建、销毁、弹性伸缩
（还有更多，等待大家探索）

安装部署与启动

创建表

当使用git把hera克隆到本地之后，首先在hera/hera-admin/resources目录下找到hera.sql文件，在自己的数据库中新建这些必要的表，并插入初始化的数据（如果你目前使用的是低版本的hera，那么你可以到 update 目录查看是否有你的 hera 版本升级的 ddl ，如果有请根据你的版本依次执行 ddl 语句）

此时可以在hera/hera-admin/resources目录下找到application.yml文件。在文件里修改数据源hera的数据源(修改druid.datasource下的配置)即可进行下面的操作。

## 省略部分
druid:
  datasource:
    username: root  #数据库用户名
    password: moye      #数据库密码
    driver-class-name: com.mysql.jdbc.Driver  #数据库驱动
    url: jdbc:mysql://localhost:3306/hera?characterEncoding=utf-8&amp;zeroDateTimeBehavior=convertToNull&amp;autoReconnect=true&allowMultiQueries=true
## 省略部分

打包部署

2.4.1及以上版本部署方案

[注：2.4.1及以上版本已经集成启动和关闭的sh]

如果你的 hera 使用的是 2.4.1 版本以上的，使用maven执行 mvn clean package -Dmaven.test.skip=true -Pdev 打包后在根目录会出现如图所示的压缩包

你可以通过 ssh 把该包上传到服务器，解压该tar.gz包。然后修改 config 目录下的application.yml 配置文件，在 bin 目录里执行 start.sh 脚本即可成功启动hera。

2.4.1以下版本部署方案

mvn clean package -Dmaven.test.skip=true -Pdev

打包后可以进入hera-admin/target目录下查看打包后的hera-dev.jar 。此时可以简单使用java -server -Xms4G -Xmx4G -Xmn2G -jar hera.jar 启动项目，此时即可在浏览器中输入

localhost:8080/hera/login/admin

即进入登录界面，账号为hera 密码为biadmin,点击登录即进入系统。

注：目前hera有用户账户和组账户之分，默认跳转的登录地址为用户账户，需要用户注册（用户需要归属于一个组账户），然后hera组账户在用户管理里页面审核通过后即可登录用户账户。

顺便附上我的启动脚本

#!/bin/sh

JAVA_OPTS="-server -Xms4G -Xmx4G -Xmn2G -XX:+UseConcMarkSweepGC -XX:+UseParNewGC -XX:+CMSParallelRemarkEnabled -XX:CMSFullGCsBeforeCompaction=5 -XX:+CMSParallelInitialMarkEnabled -XX:CMSInitiatingOccupancyFraction=80  -verbose:gc -XX:+PrintGCTimeStamps -XX:+PrintGCDetails -Xloggc:/opt/logs/spring-boot/gc.log -XX:MetaspaceSize=128m -XX:+UseCMSCompactAtFullCollection -XX:MaxMetaspaceSize=128m -XX:+CMSPermGenSweepingEnabled -XX:+CMSClassUnloadingEnabled -XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError -XX:HeapDumpPath=/opt/logs/spring-boot/dump"

log_dir="/opt/logs/spring-boot"
log_file="/opt/logs/spring-boot/all.log"
jar_file="/opt/app/spring-boot/hera.jar"


#日志文件夹不存在，则创建
if [ ! -d "${log_dir}" ]; then
    echo "创建日志目录:${log_dir}"
    mkdir -p "${log_dir}"
    echo "创建日志目录完成:${log_dir}"
fi


#父目录下jar文件存在
if [ -f "${jar_file}" ]; then
    #启动jar包 错误输出的error 标准输出的log
    nohup java $JAVA_OPTS -jar ${jar_file} 1>"${log_file}" 2>"${log_dir}"/error.log &
    echo "启动完成"
    exit 0
else
    echo -e "\033[31m${jar_file}文件不存在！\033[0m"
    exit 1
fi

关闭的脚本

#!/bin/bash
pid=`ps aux| grep java | grep hera | awk '{print $2}'`

[ ! $pid ] && echo "找不到hera的进程,请确认hera已经启动" && exit 0

res=`kill -9 $pid`

echo 关闭hera成功，pid:$pid

测试

默认登陆地址为:http://localhost:8080/hera 下面需要做的是在worker管理这里添加执行任务的机器IP，然后选择一个机器组（组的概念：对于不同的worker而言环境可能不同，可能有的用来执行spark任务，有的用来执行hadoop任务，有的只是开发等等。当创建任务的时候根据任务类型选择一个组，要执行任务的时候会发送到相应的组的机器上执行任务）。对于执行work的机器ip调试时可以是master，生产环境建议不要让master执行任务。如果要执行map-reduce或者spark任务，要保证你的work具有这些集群的客户端。那么我们就在work管理页面增加要执行的work地址以及机器组。

此时有30分钟的缓冲时间，master 才会检测到该 work 加入。为了测试，此时我们可以通过重启 master 来立刻使该 work加入执行组（后面会增加一键刷新work` 信息）。

此时要注意，我们的 work 也一定也要安装 hera 应用并启动。

重启后我们可以进入调度中心，在搜索栏里搜索 1 ，然后按回车

会发现一个 echoTest 任务，此时我们还不能执行任务，因为我们的所有任务的执行者登录用户。比如此刻我使用 hera 登录的，那么此时一定要保证你的 work 机器上有 hera 这个用户。否则执行任务会出现 sudo: unknown user: hera 异常。

此时可以向我们填写的 work 机器上增加 hera 用户。

useradd hera

如果是 mac 系统那么可以使用以下命令创建 hera 用户

sudo  dscl . -create /Users/hera
sudo  dscl . -create /Users/hera UserShell /bin/bash
sudo  dscl . -create /Users/hera RealName "hera分布式任务调度"
sudo  dscl . -create /Users/hera UniqueID "1024"
sudo  dscl . -create /Users/hera PrimaryGroupID 80
sudo  dscl . -create /Users/hera NFSHomeDirectory /Users/hera

此时点击手动执行->选择版本->执行。此时该任务会运行，点击右上角的查看日志，可以看到任务的执行记录。

此时如果任务执行失败，error 日志内容为

sudo: no tty present and no askpass program specified

那么此时要使你启动 hera 项目的用户具有 sudo -u hera 的权限(无须输入root密码，即可执行 sudo -u hera echo 1 ，具体可以在 sudo visudo 中配置)。比如我启动 hera 应用的用户是 wyr 那么首先在终端执行 sudo visudo命令，此时会进入文本编辑然后在后面追加一行

wyr             ALL=(ALL) NOPASSWD:ALL

如下图：这样就会在切换用户的时候无须输入密码。当然如果你使用的是root用户启动，即可跳过这段。

由于在 hera 中还用到了 dos2unix ，需要在执行任务的work上安装 dos2unix 工具。

yum install dos2unix

如果一切配置完成，那么即可看到输出任务执行成功的日志。

至此已经完成了任务的手动执行。

TIPS

当然在部署的时候可能会出现各种状况。比如：work 无法连接到 master，连接时抛出

java.net.NoRouteToHostException: 没有到主机的路由

这个时候请注意，我们的master使用的端口是：9887。需要在每台 hera 机器上的防火墙开启此端口（最好关闭防火墙 sudo service iptables stop ）。

还有一种情况： work 可以连接上 master ，但是在master日志中发现 work 总是一段时间后断开。原因是：hera 各个机器的时间不一致，修改一下

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