云数据仓库ADB中，如何使用AnalyticDBMySQL版湖仓版3.0作业调度-监控工作流？

在云数据仓库AnalyticDB MySQL版湖仓版3.0中，作业调度与监控工作流的实现涉及多个步骤和工具。以下是详细的解答，涵盖如何调度任务、配置工作流以及监控运行状态。

一、作业调度与工作流配置

1. 使用DolphinScheduler调度Spark作业

DolphinScheduler是一个开源的分布式任务调度平台，适合复杂的工作流管理。以下是具体操作步骤：

1. 安装Spark-Submit命令行工具
   配置必要的参数，包括keyId、secretId、regionId、clusterId和rgName等。如果Spark JAR包位于本地，还需配置OSS相关参数。

2. 创建项目
   在DolphinScheduler Web界面中创建一个新项目，并为其命名。

3. 创建工作流

   • 选择目标项目，点击“创建工作流”。
   • 添加SHELL任务节点，配置节点名称和脚本内容。例如：

     /path/to/spark-submit --class org.apache.spark.examples.SparkPi \
     --name SparkPi \
     --conf spark.driver.resourceSpec=medium \
     --conf spark.executor.instances=2 \
     local:///tmp/spark-examples.jar 1000
     

4. 运行工作流

   • 上线工作流并启动执行。
   • 在任务实例页面查看执行结果和日志信息。

2. 使用DMS（数据管理服务）调度任务

DMS提供了直观的图形化界面，适合简单任务编排和调度。

1. 登录DMS 5.0
   进入“集成与开发 > 数据开发 > 任务编排”。

2. 创建ADB Spark节点

   • 拖拽“ADB Spark”节点到画布。
   • 配置节点变量、任务流常量等基础信息。
   • 填写作业配置，包括keyId、secretId、regionId、clusterId等。

3. 保存并运行任务

   • 点击“保存”以保存配置。
   • 选择“试运行”、“指定时间运行”或“指定时间范围运行”来启动任务。

4. 配置调度周期

   • 开启调度功能，设置调度周期（如每天、每周等）。
   • 根据需求发布或下线任务流。

3. 使用Airflow调度Spark作业

Airflow是一款流行的开源调度工具，适用于复杂的DAG编排。

1. 安装Airflow服务
   安装并启动Airflow服务，确保插件正确安装。

2. 准备Connection
   创建包含Access Key ID、Access Key Secret和Region的Connection。

3. 创建DAG声明文件
   编写DAG文件，配置Spark作业。例如：

   from airflow import DAG
   from airflow.providers.apache.spark.operators.spark_submit import SparkSubmitOperator
   
   with DAG('spark_dag', start_date=datetime(2023, 1, 1)) as dag:
      spark_task = SparkSubmitOperator(
          task_id='spark_pi',
          application='/tmp/spark-examples.jar',
          conf={'spark.driver.resourceSpec': 'medium', 'spark.executor.instances': '2'},
          application_args=['1000']
      )
   

4. 放置DAG文件
   将DAG文件存放在Airflow Configuration声明的dags_folder目录中。

5. 执行DAG
   按照Airflow社区文档执行DAG，并监控执行状态。

二、监控工作流运行状态

1. 查看Spark作业运行指标

通过云监控控制台可以实时掌握集群性能和运行状况。

1. 登录云监控控制台
   在左侧导航栏依次选择“云资源监控 > 云产品监控”。

2. 选择目标集群

   • 在数据库页面选择“云原生数据仓库AnalyticDB MySQL版3.0 - 湖仓版”。
   • 选择目标集群所在地域。

3. 查看监控图表

   • 单击目标集群操作列的“监控图表”。
   • 在“Spark指标”页签下查看对应监控信息。

2. 注意事项

• 时间范围限制：仅支持查看过去一个月内的监控信息，单次查看最长的时间段为31天。
• 权限要求：确保RAM用户被授予adb:SubmitSparkApp、adb:DescribeDBClusters、adb:DescribeDBResourceGroup权限。

三、重要提醒

• 集群版本要求：调度和监控功能仅支持企业版、基础版或湖仓版集群。
• 白名单配置：运行调度工具的服务器IP地址需添加至AnalyticDB for MySQL集群的白名单中。
• 主键一致性：如果使用Flink DDL定义表结构，主键必须与AnalyticDB MySQL物理表中的主键保持一致，否则会影响数据正确性。

通过上述步骤，您可以根据具体需求选择合适的工具（如DolphinScheduler、DMS或Airflow）来调度AnalyticDB MySQL的任务和Spark作业，并通过云监控控制台实时监控作业运行状态。