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?
版权声明:本文内容由阿里云实名注册用户自发贡献,版权归原作者所有,阿里云开发者社区不拥有其著作权,亦不承担相应法律责任。具体规则请查看《阿里云开发者社区用户服务协议》和《阿里云开发者社区知识产权保护指引》。如果您发现本社区中有涉嫌抄袭的内容,填写侵权投诉表单进行举报,一经查实,本社区将立刻删除涉嫌侵权内容。
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。
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:
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。
创建项目
在DolphinScheduler Web界面中创建一个新项目,并为其命名。
创建工作流
/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
运行工作流
DMS提供了直观的图形化界面,适合简单任务编排和调度。
登录DMS 5.0
进入“集成与开发 > 数据开发 > 任务编排”。
创建ADB Spark节点
keyId
、secretId
、regionId
、clusterId
等。保存并运行任务
配置调度周期
Airflow是一款流行的开源调度工具,适用于复杂的DAG编排。
安装Airflow服务
安装并启动Airflow服务,确保插件正确安装。
准备Connection
创建包含Access Key ID、Access Key Secret和Region的Connection。
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']
)
放置DAG文件
将DAG文件存放在Airflow Configuration声明的dags_folder
目录中。
执行DAG
按照Airflow社区文档执行DAG,并监控执行状态。
通过云监控控制台可以实时掌握集群性能和运行状况。
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”。
选择目标集群
查看监控图表
adb:SubmitSparkApp
、adb:DescribeDBClusters
、adb:DescribeDBResourceGroup
权限。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。
阿里云自主研发的云原生数据仓库,具有高并发读写、低峰谷读写、弹性扩展、安全可靠等特性,可支持PB级别数据存储,可广泛应用于BI、机器学习、实时分析、数据挖掘等场景。包含AnalyticDB MySQL版、AnalyticDB PostgreSQL 版。