当前位置:首页 » HTML/CSS

elastic-job部署及简例

2018-03-05 12:01 本站整理 浏览(16)

 

 elastic-job部署以及简单例子:elastic-job是当当开发的基于qutarz以及zookeeper封装的作业调度工具,主要有两个大框架,一个是elastic-job lite另外一个是elastic-job cloud,其中qutarz是一个开源的作业调度工具,zookeeper是分布式调度工具,这两者结合搭建了elastic-job-lite,这是一个无中心节点的调度,而elastic-job-cloud是一个有中心节点的分布式调度开源工具,只需要设置好机器以及分片,就可以自动的调度到对应的机器上运行。

与lite的不同时cloud采用了mesos来进行分布式资源管理,简单的来说两者的不同是:同一个作业在两台机器上跑,lite需要手动在两台机器上跑,但是cloud只需要上传作业包,就可以自动的在两台机器上跑,因为lite不支持作业的调度,为无中心的。

二、环境的搭建

由于elastic-job-cloud的环境暂时未搭建出来,因此在此简单介绍lite的搭建

(1)jdk的安装

jdk需要1.7以上,因为里面有spring相关的代码,具体的安装请自行百度,或参考链接https://blog.csdn.net/molong1208/article/details/50537898

(2)zookeeper的安装

具体的安装过程见链接https://blog.csdn.net/molong1208/article/details/53675063

(3)maven的安装

官网maven要求3.0.4以及以上,具体的安装过程与jdk类似,请自行百度

三、elastic-job-lite的优势及特点

(1)简单的概念及适用场景

1. 分片概念

任务的分布式执行,需要将一个任务拆分为n个独立的任务项,然后由分布式的服务器分别执行某一个或几个分片项。

例如:有一个遍历数据库某张表的作业,现有2台服务器。为了快速的执行作业,那么每台服务器应执行作业的50%。 为满足此需求,可将作业分成2片,每台服务器执行1片。作业遍历数据的逻辑应为:服务器A遍历ID以奇数结尾的数据;服务器B遍历ID以偶数结尾的数据。 如果分成10片,则作业遍历数据的逻辑应为:每片分到的分片项应为ID%10,而服务器A被分配到分片项0,1,2,3,4;服务器B被分配到分片项5,6,7,8,9,直接的结果就是服务器A遍历ID以0-4结尾的数据;服务器B遍历ID以5-9结尾的数据。

2. 分片项与业务处理解耦

Elastic-Job并不直接提供数据处理的功能,框架只会将分片项分配至各个运行中的作业服务器,开发者需要自行处理分片项与真实数据的对应关系。

3. 个性化参数的适用场景

个性化参数即shardingItemParameter,可以和分片项匹配对应关系,用于将分片项的数字转换为更加可读的业务代码。

例如:按照地区水平拆分数据库,数据库A是北京的数据;数据库B是上海的数据;数据库C是广州的数据。 如果仅按照分片项配置,开发者需要了解0表示北京;1表示上海;2表示广州。 合理使用个性化参数可以让代码更可读,如果配置为0=北京,1=上海,2=广州,那么代码中直接使用北京,上海,广州的枚举值即可完成分片项和业务逻辑的对应关系。

(2)elastic-job-lite优势及特点

1. 分布式调度

Elastic-Job-Lite并无作业调度中心节点,而是基于部署作业框架的程序在到达相应时间点时各自触发调度。

注册中心仅用于作业注册和监控信息存储。而主作业节点仅用于处理分片和清理等功能。

2. 作业高可用

Elastic-Job-Lite提供最安全的方式执行作业。将分片总数设置为1,并使用多于1台的服务器执行作业,作业将会以1主n从的方式执行。

一旦执行作业的服务器崩溃,等待执行的服务器将会在下次作业启动时替补执行。开启失效转移功能效果更好,可以保证在本次作业执行时崩溃,备机立即启动替补执行。

3. 最大限度利用资源

Elastic-Job-Lite也提供最灵活的方式,最大限度的提高执行作业的吞吐量。将分片项设置为大于服务器的数量,最好是大于服务器倍数的数量,作业将会合理的利用分布式资源,动态的分配分片项。

例如:3台服务器,分成10片,则分片项分配结果为服务器A=0,1,2;服务器B=3,4,5;服务器C=6,7,8,9。 如果服务器C崩溃,则分片项分配结果为服务器A=0,1,2,3,4;服务器B=5,6,7,8,9。在不丢失分片项的情况下,最大限度的利用现有资源提高吞吐量。

三、简单的例子

elastic-job的作业类型分为三种,一种是简单的simple的形式,一种是基于流式数据的处理,一种是基于脚本的调度,因为本人所使用的情况是基于流式的处理,那么就简单搭了一个基于流式的demo,其他类型的类似

流式作业的方式适合于不间断的数据处理的类型,例如需要拉取订单数据,因为订单是连续不间断的,因此需要一直拉取。

按照elastic-job官网上介绍,搭建一个基于dataflow(流式处理)的demo,这个demo的功能就是,从一个数据中心里面取数据,按照数据中心的数据id%分片个数==分片参数进行拉取数据,拉取完成后将对应的数据id置为完成的状态,具体代码如下所示:

(1)入口函数main函数以及作业的配置

?