实时数据库就是要针对实时数据的特点，运用各种手段，对数据更高效的处理、让有限存储空间容纳更多的历史数据，更快的检索速度。实时数据库是工业领域信息化的核心基础软件，是大数据、云计算和物联网等产业的核心支撑软件。
随着信息安全备受关注，国家已将自主可控提升到国家战略高度。实时数据库作为一种基础软件，是工业领域信息化的核心组成部分，是智能制造的支撑软件之一，是新一代信息技术应用产业中的关键环节之一。
我国核心软硬件技术经过近几年的快速发展已较为成熟，国产处理器方面如飞腾、龙芯、鲲鹏和兆芯等已完成产业化并实现批量采购，国产 *** 作系统方面如银河麒麟和统信UOS等已广泛应用于各行业及国家重点部门，基础软件和芯片的国产化正在加速落地。紫金桥跨平台实时数据库（RealHistorian）由紫金桥公司自主开发，具有完全自主知识产权，已成功应用于石油、石化、冶金、医药、民船和军工等多个国家重点领域且得到用户的一致认可和好评。
如何优化 *** 作大数据量数据库下面以关系数据库系统Informix为例，介绍改善用户查询计划的方法。
1．合理使用索引
索引是数据库中重要的数据结构，它的根本目的就是为了提高查询效率。现在大多数的数据库产品都采用IBM最先提出的ISAM索引结构。索引的使用要恰到好处，其使用原则如下：
●在经常进行连接，但是没有指定为外键的列上建立索引，而不经常连接的字段则由优化器自动生成索引。
●在频繁进行排序或分组（即进行group by或order by *** 作）的列上建立索引。
●在条件表达式中经常用到的不同值较多的列上建立检索，在不同值少的列上不要建立索引。比如在雇员表的“性别”列上只有“男”与“女”两个不同值，因此就无必要建立索引。如果建立索引不但不会提高查询效率，反而会严重降低更新速度。
●如果待排序的列有多个，可以在这些列上建立复合索引（pound index）。
●使用系统工具。如Informix数据库有一个tbcheck工具，可以在可疑的索引上进行检查。在一些数据库服务器上，索引可能失效或者因为频繁 *** 作而使得读取效率降低，如果一个使用索引的查询不明不白地慢下来，可以试着用tbcheck工具检查索引的完整性，必要时进行修复。另外，当数据库表更新大量数据后，删除并重建索引可以提高查询速度。
2．避免或简化排序
应当简化或避免对大型表进行重复的排序。当能够利用索引自动以适当的次序产生输出时，优化器就避免了排序的步骤。以下是一些影响因素：
●索引中不包括一个或几个待排序的列；
●group by或order by子句中列的次序与索引的次序不一样；
●排序的列来自不同的表。
为了避免不必要的排序，就要正确地增建索引，合理地合并数据库表（尽管有时可能影响表的规范化，但相对于效率的提高是值得的）。如果排序不可避免，那么应当试图简化它，如缩小排序的列的范围等。
3．消除对大型表行数据的顺序存取
在嵌套查询中，对表的顺序存取对查询效率可能产生致命的影响。比如采用顺序存取策略，一个嵌套3层的查询，如果每层都查询1000行，那么这个查询就要查询10亿行数据。避免这种情况的主要方法就是对连接的列进行索引。例如，两个表：学生表（学号、姓名、年龄……）和选课表（学号、课程号、成绩）。如果两个表要做连接，就要在“学号”这个连接字段上建立索引。
还可以使用并集来避免顺序存取。尽管在所有的检查列上都有索引，但某些形式的where子句强迫优化器使用顺序存取。下面的查询将强迫对orders表执行顺序 *** 作：
SELECT ＊ FROM orders WHERE (customer_num=104 AND order_num>1001) OR order_num=1008
虽然在customer_num和order_num上建有索引，但是在上面的语句中优化器还是使用顺序存取路径扫描整个表。因为这个语句要检索的是分离的行的 *** ，所以应该改为如下语句：
SELECT ＊ FROM orders WHERE customer_num=104 AND order_num>1001
UNION
SELECT ＊ FROM orders WHERE order_num=1008
这样就能利用索引路径处理查询。
4．避免相关子查询
一个列的标签同时在主查询和where子句中的查询中出现，那么很可能当主查询中的列值改变之后，子查询必须重新查询一次。查询嵌套层次越多，效率越低，因此应当尽量避免子查询。如果子查询不可避免，那么要在子查询中过滤掉尽可能多的行。
5．避免困难的正规表达式
MATCHES和LIKE关键字支持通配符匹配，技术上叫正规表达式。但这种匹配特别耗费时间。例如：SELECT ＊ FROM customer WHERE zipcode LIKE “98_ _ _”
即使在zipcode字段上建立了索引，在这种情况下也还是采用顺序扫描的方式。如果把语句改为SELECT ＊ FROM customer WHERE zipcode >“98000”，在执行查询时就会利用索引来查询，显然会大大提高速度。
另外，还要避免非开始的子串。例如语句：SELECT ＊ FROM customer WHERE zipcode[2，3]>“80”，在where子句中采用了非开始子串，因而这个语句也不会使用索引。
6．使用临时表加速查询
把表的一个子集进行排序并创建临时表，有时能加速查询。它有助于避免多重排序 *** 作，而且在其他方面还能简化优化器的工作。例如：
SELECT cust.name，rcvbles.balance，……other columns
FROM cust，rcvbles
WHERE cust.customer_id = rcvlbes.customer_id
AND rcvblls.balance>0
AND cust.postcode>“98000”
ORDER BY cust.name
如果这个查询要被执行多次而不止一次，可以把所有未付款的客户找出来放在一个临时文件中，并按客户的名字进行排序：
SELECT cust.name，rcvbles.balance，……other columns
FROM cust，rcvbles
WHERE cust.customer_id = rcvlbes.customer_id
AND rcvblls.balance>0
ORDER BY cust.name
INTO TEMP cust_with_balance
然后以下面的方式在临时表中查询：
SELECT ＊ FROM cust_with_balance
WHERE postcode>“98000”
临时表中的行要比主表中的行少，而且物理顺序就是所要求的顺序，减少了磁盘I/O，所以查询工作量可以得到大幅减少。
注意：临时表创建后不会反映主表的修改。在主表中数据频繁修改的情况下，注意不要丢失数据。
7．用排序来取代非顺序存取
非顺序磁盘存取是最慢的 *** 作，表现在磁盘存取臂的来回移动。SQL语句隐藏了这一情况，使得我们在写应用程序时很容易写出要求存取大量非顺序页的查询。
有些时候，用数据库的排序能力来替代非顺序的存取能改进查询。
实例分析
下面我们举一个制造公司的例子来说明如何进行查询优化。制造公司数据库中包括3个表，模式如下所示：
1．part表
零件号?????零件描述????????其他列
（part_num）?（part_desc）??????（other column）
102，032???Seageat 30G disk?????……
500，049???Novel 10M neork card??……
……
2．vendor表
厂商号??????厂商名??????其他列
（vendor _num）?（vendor_name） （other column）
910，257?????Seageat Corp???……
523，045?????IBM Corp?????……
……
3．parven表
零件号?????厂商号?????零件数量
（part_num）?（vendor_num）?（part_amount）
102，032????910，257????3,450,000
234，423????321，001????4，000，000
……
下面的查询将在这些表上定期运行，并产生关于所有零件数量的报表：
SELECT part_desc，vendor_name，part_amount
FROM part，vendor，parven
WHERE part.part_num=parven.part_num
AND parven.vendor_num = vendor.vendor_num
ORDER BY part.part_num
如果不建立索引，上述查询代码的开销将十分巨大。为此，我们在零件号和厂商号上建立索引。索引的建立避免了在嵌套中反复扫描。关于表与索引的统计信息如下：
表?????行尺寸???行数量?????每页行数量???数据页数量
（table）?(row size)?（Row count）?（Rows/Pages）?（Data Pages）
part????150?????10，000????25???????400
Vendor???150?????1，000???? 25???????40
Parven???13????? 15，000????300?????? 50
索引?????键尺寸???每页键数量???页面数量
（Indexes）?(Key Size)?（Keys/Page)???(Leaf Pages）
part?????4??????500???????20
Vendor????4??????500???????2
Parven????8??????250???????60
看起来是个相对简单的3表连接，但是其查询开销是很大的。通过查看系统表可以看到，在part_num上和vendor_num上有簇索引，因此索引是按照物理顺序存放的。parven表没有特定的存放次序。这些表的大小说明从缓冲页中非顺序存取的成功率很小。此语句的优化查询规划是：首先从part中顺序读取400页，然后再对parven表非顺序存取1万次，每次2页（一个索引页、一个数据页），总计2万个磁盘页，最后对vendor表非顺序存取1.5万次，合3万个磁盘页。可以看出在这个索引好的连接上花费的磁盘存取为5.04万次。
hibernate如何优化大数据量 *** 作？建议你直接用Jdbc好了，用batch，这样是最快的。
如何实现大数据量数据库的历史数据归档打开数据库
con.Open()
读取数据
OdbcDataReader reader = cmd.ExecuteReader()
把数据加载到临时表
dt.Load(reader)
在使用完毕之后，一定要关闭，要不然会出问题
reader.Close()
这个问题是这样的：
首先你要明确你的插入是正常业务需求么？如果是，那么只能接受这样的数据插入量。
其次你说数据库存不下了 那么你可以让你的数据库上限变大 这个你可以在数据库里面设置的 里面有个数据库文件属性 maxsize
最后有个方法可以使用，如果你的历史数据不会对目前业务造成很大影响 可以考虑归档处理 定时将不用的数据移入历史表 或者另外一个数据库。
注意平时对数据库的维护 定期整理索引碎片
时间维度分区表，然后定情按照规则将属于历史的分区数据迁移到，历史库上，写个存储自动维护分区表。
如何用java jdbc 向数据库表插入大数据量一次性插入大量数据，只能使用循环，
如：游标，while 循环语句
下面介绍While 循环插入数据，
SQL 代码如下：
IF OBJECT_ID('dbo.Nums') IS NOT NULL
DROP TABLE dbo.Nums
GO
CREATE TABLE dbo.Nums(n INT NOT NULL PRIMARY KEY)
DECLARE @max AS INT, @rc AS INT
SET @max = 5000000
SET @rc = 1
INSERT INTO Nums VALUES(1)
WHILE @rc * 2 <= @max
BEGIN
INSERT INTO dbo.Nums SELECT n + @rc FROM dbo.Nums
SET @rc = @rc * 2
END
INSERT INTO dbo.Nums SELECT n + @rc FROM dbo.Nums WHERE n + @rc <= @max
--以上函数取自Inside SQL Server 2005: T-SQL Query一书。
INSERT dbo.Sample SELECT n, RAND(CAST(NEWID() AS BINARY(16))) FROM Nums
php 怎么解决 大数据量 插入数据库ini_set('max_execution_time','0')
$pdo = new PDO("mysql:host=localhostdbname=test","root","123456")
$sql = "insert into test(name,age,state,created_time) values"
for($i=0$i<100000$i++){
$sql .="('zhangsan',21,1,'2015-09-17')"
}
$sql = substr($sql,0,strlen($sql)-1)
var_dump($sql)
if($pdo ->exec($sql)){
echo "插入成功！"
echo $pdo ->lastinsertid()
}
试试吧。10万条1分钟多，我觉得还行
请教如何通过WCF传输大数据量数据就是直接把DataSet 类型作为参数直接传递给服务端
WCF默认支持这么做，直接传Datatable不行。
你看一下 “服务引用设置”中你选的 *** 类型是什么，我选的是System.Array
字典 *** 类型是默认第一项 System.Collections.Generic.Dictionary
又是一个把自己架在火上烤的需求啊，
如果不考虑传输因素，可以调整wcf配置，提升传递的容量，如果是对象传递可能还要调整对象层次的深度
如何从0到1搭建大数据平台大数据时代这个词被提出已有10年了吧，越来越多的企业已经完成了大数据平台的搭建。随着移动互联网和物联网的爆发，大数据价值在越来越多的场景中被挖掘，随着大家都在使用欧冠大数据，大数据平台的搭建门槛也越来越低。借助开源的力量，任何有基础研发能力的组织完全可以搭建自己的大数据平台。但是对于没有了解过大数据平台、数据仓库、数据挖掘概念的同学可能还是无法顺利完成搭建，因为你去百度查的时候会发现太多的东西，和架构，你不知道如何去选择。今天给大家分享下大数据平台是怎么玩的。
00 架构总览
通常大数据平台的架构如上，从外部采集数据到数据处理，数据显现，应用等模块。
01 数据采集
用户访问我们的产品会产生大量的行为日志，因此我们需要特定的日志采集系统来采集并输送这些日志。Flume是目前常用的开源选择，Flume是Cloudera提供的一个高可用的，高可靠的，分布式的海量日志采集、聚合和传输的系统，Flume支持在日志系统中定制各类数据发送方，用于收集数据；同时，Flume提供对数据进行简单处理，并写到各种数据接受方的能力。
02 数据存储
无论上层采用何种的大规模数据计算引擎，底层的数据存储系统基本还是以HDFS为主。HDFS（Hadoop Distributed File System）是Hadoop项目的核心子项目，是分布式计算中数据存储管理的基础。具备高容错性、高可靠、高吞吐等特点。
HDFS存储的是一个个的文本，而我们在做分析统计时，结构化会方便需要。因此，在HDFS的基础上，会使用Hive来将数据文件映射为结构化的表结构，以便后续对数据进行类SQL的查询和管理。
03 数据处理
数据处理就是我们常说的ETL。在这部分，我们需要三样东西：计算引擎、调度系统、元数据管理。
对于大规模的非实时数据计算来讲，目前一样采用Hive和spark引擎。Hive是基于MapReduce的架构，稳定可靠，但是计算速度较慢；Spark则是基于内存型的计算，一般认为比MapReduce的速度快很多，但是其对内存性能的要求较高，且存在内存溢出的风险。Spark同时兼容hive数据源。从稳定的角度考虑，一般建议以Hive作为日常ETL的主要计算引擎，特别是对于一些实时要求不高的数据。Spark等其他引擎根据场景搭配使用。
实时计算引擎方面，目前大体经过了三代，依次是：storm、spark streaming、Flink。Flink已被阿里收购，大厂一直在推，社区活跃度很好，国内也有很多资源。
调度系统上，建议采用轻量级的Azkaban，Azkaban是由Linkedin开源的一个批量工作流任务调度器。https://azkaban.github.io/
一般需要自己开发一套元数据管理系统，用来规划数据仓库和ETL流程中的元数据。元数据分为业务元数据和技术元数据。
业务元数据，主要用于支撑数据服务平台Web UI上面的各种业务条件选项，比如，常用的有如下一些：移动设备机型、品牌、运营商、网络、价格范围、设备物理特性、应用名称等。这些元数据，有些来自于基础数据部门提供的标准库，比如品牌、价格范围等，可以从对应的数据表中同步或直接读取；而有些具有时间含义的元数据，需要每天通过ETL处理生成，比如应用信息。为支撑应用计算使用，被存储在MySQL数据库中；而对于填充页面上对应的条件选择的数据，则使用Redis存储，每天/月会根据MySQL中的数据进行加工处理，生成易于快速查询的键值对类数据，存储到Redis中。
技术元数据，主要包括数据仓库中的模型说明、血缘关系、变更记录、需求来源、模型字段信息等，详细的可以查看数据分析师应该了解的数据仓库(3)
04 数据流转
通过上面一张图了解数据采集，数据处理，到数据展现的数据流转。通常我们在实际工作中，从数据源到分析报告或系统应用的过程中，主要包括数据采集同步、数据仓库存储、ETL、统计分析、写入上层应用数据库进行指标展示。这是最基础的一条线，现在还有基于数据仓库进行的数据分析挖掘工作，会基于机器学习和深度学习对已有模型数据进一步挖掘分析，形成更深层的数据应用产品。
05 数据应用
俗话说的好，“酒香也怕巷子深”。数据应用前面我们做了那么多工作为了什么，对于企业来说，我们做的每一件事情都需要体现出价值，而此时的数据应用就是大数据的价值体现。数据应用包括辅助经营分析的一些报表指标，商城上基于用户画像的个性化推送，还有各种数据分析报告等等。
数据采集系统
01 “大”数据
海量的数据
当你需要搭建大数据平台的时候一定是传统的关系型数据库无法满足业务的存储计算要求了，所以首先我们面临的是海量的数据。
复杂的数据
复杂数据的概念和理想数据完全相反。所有数据集都有一定的复杂性，但有一些天生更难处理。通常这些复杂数据集没有定义结构(没有行列结构)，经常变化，数据质量很差。比如更新的网页日志，json数据，xml数据等。
高速的数据
高速数据通常被认为是实时的或是准实时的数据流。数据流本质上是在生成后就发给处理器的数据包，比如物联网的穿戴设备，制造业的传感器，车联网的终端芯片等等。处理实时数据流有很多挑战，包括在采集时不丢失数据、处理数据流中的重复记录、数据如何实时写入磁盘存储、以及如何进行实时分析。
02 采集工具
日志采集
我们业务平台每天都会有大量用户访问，会产生大量的访问日志数据，比如电商系统的浏览，加入购物车，下订单，付款等一系列流程我们都可以通过埋点获取到用户的访问路径以及访问时长这些数据；再比智能穿戴设备，实时都会采集我们的血压、脉搏、心率等数据实时上报到云端。通过分析这些日志信息，我们可以得到出很多业务价值。通过对这些日志信息进行日志采集、收集，然后进行数据分析，挖掘公司业务平台日志数据中的潜在价值。为公司决策和公司后台服务器平台性能评估提高可靠的数据保证。系统日志采集系统做的事情就是收集日志数据提供离线和在线的实时分析使用。目前常用的开源日志收集系统有Flume、Logstash、Filebeat。可以根据自己公司的技术栈储备或者组件的优缺点选择合适的日志采集系统，目前了解到的Flume使用的比较多。各个采集工具的对比如下：
具体组件的相关配置可以参考之前的文章《日志收集组件—Flume、Logstash、Filebeat对比》
数据库抽取
企业一般都会会使用传统的关系型数据库MySQL或Oracle等来存储业务系统数据。每时每刻产生的业务数据，以数据库一行记录的形式被直接写入到数据库中保存。
大数据分析一般是基于历史海量数据，多维度分析，我们不能直接在原始的业务数据库上直接 *** 作，因为分析的一些复杂SQL查询会明显的影响业务数据库的效率，导致业务系统不可用。所以我们通常通过数据库采集系统直接与企业业务后台数据库服务器结合，在业务不那么繁忙的凌晨，抽取我们想要的数据到分析数据库或者到HDFS上，最后有大数据处理系统对这些数据进行清洗、组合进行数据分析。
常用数据库抽取工具：
阿里开源软件：DataX
DataX 是一个异构数据源离线同步工具，致力于实现包括关系型数据库(MySQL、Oracle等)、HDFS、Hive、ODPS、HBase、FTP等各种异构数据源之间稳定高效的数据同步功能。开源的DataX貌似只能单机部署。
Apache开源软件：Sqoop
Sqoop(发音:skup)是一款开源的工具，主要用于在HADOOP(Hive)与传统的数据库(mysql、postgresql...)间进行数据的传递，可以将一个关系型数据库(例如 : MySQL ,Oracle ,Postgres等)中的数据导进到Hadoop的HDFS中，也可以将HDFS的数据导进到关系型数据库中。可以集群化部署。
爬虫爬取
有很多外部数据，比如天气、IP地址等数据，我们通常会爬取相应的网站数据存储。目前常用的爬虫工具是Scrapy，它是一个爬虫框架，提供给开发人员便利的爬虫API接口。开发人员只需要关心爬虫API接口的实现，不需要关心具体框架怎么爬取数据。Scrapy框架大大降低了开发人员开发速率，开发人员可以很快的完成一个爬虫系统的开发。
03 数据存储
HDFS
2003年，Google发布论文GFS，启发Apache Nutch开发了HDFS。2004年，Google 又发布了论文《MapReduce: Simplified Data Processing on Large Clusters》，Doug Cutting等人实现计算框架MapReduce ，并与HDFS结合来更好的支持该框架。2006年项目从Butch搜索引擎中独立出来，成为了现在的Hadoop。
GFS隐藏了底层的负载均衡，切片备份等细节，使复杂性透明化，并提供统一的文件系统接口。其成本低，容错高，高吞吐，适合超大数据集应用场景。
HDFS原理:横向扩展，增加“数据节点”就能增加容量。
增加协调部门，“命名节点”维护元数据，负责文件系统的命名空间，控
外部访问，将数据块映射到数据节点。还会备份元数据从命名节点，它只与命名节点通信。
数据在多个数据节点备份。
通常关系型数据库存储的都是结构化的数据，我们抽取后会直接放到HDFS上作为离线分析的数据源。
HBase
在实际应用中，我们有很多数据可能不需要复杂的分析，只需要我们能存储，并且提供快速查询的功能。HBase在HDFS基础上提供了Bigtable的能力并且基于列的模式进行存储。列存储设计的优势是减少不必要的字段占用存储，同时查询的时候也可以只对查询的指定列有IO *** 作。HBase可以存储海量的数据，并且可以根据rowkey提供快速的查询性能，是非常好的明细数据存储方案，比如电商的订单数据就可以放入HBase提供高效的查询。
当然还有其他的存储引擎，比如ES适合文本搜索查询等。
04 总结
了解了上面的技术栈后，在实际数据接入中，你还会面临各种问题，比如如何考虑确保数据一致性，保障数据不能丢失，数据采集存储的效率，不能产生数据积压等，这些都需要对每个组件进行研究，适配适合你自己业务系统的参数，用最少的资源，达到最好的结果。
调度系统
目前大数据平台经常会用来跑一些批任务，跑批处理当然就离不开定时任务。比如定时抽取业务数据库的数据，定时跑hive/spark任务，定时推送日报、月报指标数据。任务调度系统已经俨然成为了大数据处理平台不可或缺的一部分，可以说是ETL任务的灵魂。
01 原始任务调度
记得第一次参与大数据平台从无到有的搭建，最开始任务调度就是用的Crontab，分时日月周，各种任务脚本配置在一台主机上。Crontab 使用非常方便，配置也很简单。刚开始任务很少，用着还可以，每天起床巡检一下日志。随着任务越来越多，出现了任务不能在原来计划的时间完成，出现了上级任务跑完前，后面依赖的任务已经起来了，这时候没有数据，任务就会报错，或者两个任务并行跑了，出现了错误的结果。排查任务错误原因越来麻烦，各种任务的依赖关系越来越复杂，最后排查任务问题就行从一团乱麻中，一根一根梳理出每天麻绳。crontab虽然简单，稳定，但是随着任务的增加和依赖关系越来越复杂，已经完全不能满足我们的需求了，这时候就需要建设自己的调度系统了。
02 调度系统
调度系统，关注的首要重点是在正确的时间点启动正确的作业，确保作业按照正确的依赖关系及时准确的执行。资源的利用率通常不是第一关注要点，业务流程的正确性才是最重要的。（但是到随着业务的发展，ETL任务越来越多，你会发现经常有任务因为资源问题没有按时启动！）
实际调度中，多个任务单元之间往往有着强依赖关系，上游任务执行并成功，下游任务才可以执行。比如上游任务1结束后拿到结果，下游任务2、任务3需结合任务1的结果才能执行，因此下游任务的开始一定是在上游任务成功运行拿到结果之后才可以开始。而为了保证数据处理结果的准确性，就必须要求这些任务按照上下游依赖关系有序、高效的执行，最终确保能按时正常生成业务指标。
一款成熟易用，便于管理和维护的作业调度系统，需要和大量的周边组件对接，要处理或使用到包括：血缘管理，权限控制，负载流控，监控报警，质量分析等各种服务或事务。
03 调度系统分类
调度系统一般分为两类：定时分片类作业调度系统和DAG工作流类作业调度系统
定时分片类作业调度系统
这种功能定位的作业调度系统，其最早的需要来源和出发点往往是做一个分布式的Crontab。
核心：
将一个大的任务拆成多个小任务分配到不同的服务器上执行， 难点在于要做到不漏，不重，保证负载平衡，节点崩溃时自动进行任务迁移等。
保证任务触发的强实时和可靠性
所以，负载均衡，d性扩容，状态同步和失效转移通常是这类调度系统在架构设计时重点考虑的特性。
DGA工作流调度系统
这一类系统的方向，重点定位于任务的调度依赖关系的正确处理，分片执行的逻辑通常不是系统关注的核心，或者不是系统核心流程的关键组成部分。
核心：
足够丰富和灵活的依赖触发机制：比如时间触发任务，依赖触发任务，混合触发任务
作业的计划，变更和执行流水的管理和同步
任务的优先级管理，业务隔离，权限管理等
各种特殊流程的处理，比如暂停任务，重刷历史数据，人工标注失败／成功，临时任务和周期任务的协同等
完备的监控报警通知机制
04 几个调度系统
Airflow
Apache Airflow是一种功能强大的工具，可作为任务的有向无环图（DAG）编排、任务调度和任务监控的工作流工具。Airflow在DAG中管理作业之间的执行依赖，并可以处理作业失败，重试和警报。开发人员可以编写Python代码以将数据转换为工作流中的 *** 作。
主要有如下几种组件构成：
web server: 主要包括工作流配置，监控，管理等 *** 作
scheduler: 工作流调度进程，触发工作流执行，状态更新等 *** 作
消息队列：存放任务执行命令和任务执行状态报告
worker: 执行任务和汇报状态
mysql: 存放工作流，任务元数据信息
具体执行流程：
scheduler扫描dag文件存入数据库，判断是否触发执行
到达触发执行时间的dag,生成dag_run，task_instance 存入数据库
发送执行任务命令到消息队列
worker从队列获取任务执行命令执行任务
worker汇报任务执行状态到消息队列
schduler获取任务执行状态，并做下一步 *** 作
schduler根据状态更新数据库
Kettle
将各个任务 *** 作组件拖放到工作区，kettle支持各种常见的数据转换。此外，用户可以将Python，Java，JavaScript和SQL中的自定义脚本拖放到画布上。kettle可以接受许多文件类型作为输入，还可以通过JDBC，ODBC连接到40多个数据库，作为源或目标。社区版本是免费的，但提供的功能比付费版本少。
XXL-JOB
XXL-JOB是一个分布式任务调度平台，其核心设计目标是开发迅速、学习简单、轻量级、易扩展。将调度行为抽象形成“调度中心”公共平台，而平台自身并不承担业务逻辑，“调度中心”负责发起调度请求；将任务抽象成分散的JobHandler，交由“执行器”统一管理，“执行器”负责接收调度请求并执行对应的JobHandler中业务逻辑；因此，“调度”和“任务”两部分可以相互解耦，提高系统整体稳定性和扩展性。（后来才知道XXL是作者名字拼音首字母缩写）
调度系统开源工具有很多，可以结合自己公司人员的熟悉程度和需求选择合适的进行改进。
海豚调度
Apache DolphinScheduler是一个分布式去中心化，易扩展的可视化DAG工作流任务调度平台。致力于解决数据处理流程中错综复杂的依赖关系，使调度系统在数据处理流程中开箱即用。
高可靠性
去中心化的多Master和多Worker服务对等架构, 避免单Master压力过大，另外采用任务缓冲队列来避免过载
简单易用
DAG监控界面，所有流程定义都是可视化，通过拖拽任务完成定制DAG，通过API方式与第三方系统集成, 一键部署
丰富的使用场景
支持多租户，支持暂停恢复 *** 作. 紧密贴合大数据生态，提供Spark, Hive, M/R, Python, Sub_process, Shell等近20种任务类型
高扩展性
支持自定义任务类型，调度器使用分布式调度，调度能力随集群线性增长，Master和Worker支持动态上下线
05 如何自己开发一个调度系统
调度平台其实需要解决三个问题：任务编排、任务执行和任务监控。
任务编排，采用调用外部编排服务的方式，主要考虑的是编排需要根据业务的一些属性进行实现，所以将易变的业务部分从作业调度平台分离出去。如果后续有对编排逻辑进行调整和修改，都无需 *** 作业务作业调度平台。
任务排队，支持多队列排队配置，后期根据不同类型的开发人员可以配置不同的队列和资源，比如面向不同的开发人员需要有不同的服务队列，面向不同的任务也需要有不同的队列优先级支持。通过队列来隔离调度，能够更好地满足具有不同需求的用户。不同队列的资源不同，合理的利用资源，达到业务价值最大化。
任务调度，是对任务、以及属于该任务的一组子任务进行调度，为了简单可控起见，每个任务经过编排后会得到一组有序的任务列表，然后对每个任务进行调度。这里面，稍有点复杂的是，任务里还有子任务，子任务是一些处理组件，比如字段转换、数据抽取，子任务需要在上层任务中引用实现调度。任务是调度运行的基本单位。被调度运行的任务会发送到消息队列中，然后等待任务协调计算平台消费并运行任务，这时调度平台只需要等待任务运行完成的结果消息到达，然后对作业和任务的状态进行更新，根据实际状态确定下一次调度的任务。
调度平台设计中还需要注意以下几项：
调度运行的任务需要进行超时处理，比如某个任务由于开发人员设计不合理导致运行时间过长，可以设置任务最大的执行时长，超过最大时长的任务需要及时kill掉，以免占用大量资源，影响正常的任务运行。
控制同时能够被调度的作业的数量，集群资源是有限的，我们需要控制任务的并发量，后期任务上千上万后我们要及时调整任务的启动时间，避免同时启动大量的任务，减少调度资源和计算资源压力；
作业优先级控制，每个业务都有一定的重要级别，我们要有限保障最重要的业务优先执行，优先给与调度资源分配。在任务积压时候，先执行优先级高的任务，保障业务影响最小化。
06 总结与展望
ETL 开发是数据工程师必备的技能之一，在数据仓库、BI等场景中起到重要的作用。但很多从业者连 ETL 对应的英文是什么都不了解，更不要谈对 ETL 的深入解析，这无疑是非常不称职的。做ETL 你可以用任何的编程语言来完成开发，无论是 shell、python、java 甚至数据库的存储过程，只要它最终是让数据完成抽取（E）、转化（T）、加载（L）的效果即可。由于ETL是极为复杂的过程，而手写程序不易管理，所以越来越多的可视化调度编排工具出现了。
调度系统作为大数据平台的核心部分之一，牵扯的业务逻辑比较复杂，场景不同，也许需求就会差别很多，所以，有自研能力的公司都会选择市面上开源系统二次开发或者完全自研一套调度系统，已满足自身ETL任务调度需求。
不管是哪种工具，只要具备高效运行、稳定可靠、易于维护特点，都是一款好工具
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