Azkaban 3.84.4免费任务调度工具

批量任务的好帮手 Azkaban，LinkedIn 出品，稳定性和可维护性都挺不错的。azkaban-master3.5.zip是我最近翻出来的一个比较干净的版本，适合快速上手练练手。 任务依赖配置全靠 job 文件搞定，语法也不复杂。你只要写清楚前后任务的依赖关系，Azkaban 就能按照顺序一个个跑，省心省力。 Web 界面操作还算清爽，部署好之后直接浏览器打开，添加任务、监控状态都能搞定。日常维护基本靠它就够了，不用每次都上命令行。 你要是做数据、ETL、定时跑批这类工作，Azkaban 挺合适。适合那种“我只想稳定跑完任务”的场景，不花里胡哨。 对比一下其他工具，像Airflow更偏灵

Azkaban 的 3.65.0 版本是那种你下载解压就能跑起来的，真的省了不少麻烦。配置啥的都不用自己折腾，直接启动服务就能用，挺适合想快速上手的。它主要做任务调度，比如你要每天凌晨跑个 Hadoop 任务，写个 Shell 脚本什么的，丢到 Azkaban 里定个时，它就能自动帮你搞定。 Web 界面也还不错，操作直观，该点哪点哪，日志、状态一目了然。工作流之间的依赖配置也挺灵活的，像那种“任务 B 得等任务 A 跑完”的情况，配置一下就行。 支持多用户项目和权限控制，这对团队协作来说有用。项目上传的流程也比较清晰，直接打包好.zip 上传，再通过 Web 页面调参执行，简单明了。 调度器

这篇文章详细介绍了在真实大数据集群环境下，配置和运维azkaban任务调度系统的实际步骤。特别是针对azkaban重启后可能遇到的问题，如executor在mysql中的元数据记录处理方式。提供了系统启动的详细步骤和注意事项。

Airflow 的源码库挺强大的，尤其对于需要大数据任务调度的开发者来说，airflow-master.zip是个不错的选择。它包含了 Apache Airflow 的核心代码，可以你更好地理解工作流管理的核心逻辑。你可以用Python编写任务定义（DAG），通过它来调度和监控任务。是它的图形化界面，能直观地展示任务依赖和状态，调试起来方便。而且它支持本地、Kubernetes和AWS等多种环境，扩展性和可移植性都蛮好。，如果你想玩转大数据任务调度，Airflow 绝对值得一试。

高可用的任务调度系统 Schedulis，挺适合做企业级大数据调度的。它是基于 LinkedIn 的 Azkaban 搞出来的，不仅稳定，还支持多租户、任务依赖、告警啥的，和金融行业那一套需求也能对上。部署的时候分几种模式：普通版、HA、还有自动化的。你要是用惯了命令行，Command Shell那套你可以继续用；要是搞大数据任务的，Linkis这边支持得也挺全，Hive、Spark、Python这些通通能跑。安装文档里讲得比较细，从checkEnv.sh开始的环境检测，到 Maven 打包、插件配置、Web 和 Executor 的启动，连Nginx高可用的方案也带上了，基本照着走就行。哦对

掌控Hadoop任务调度 核心概念 Hadoop任务调度的基本原理和运作方式 Hadoop任务的调度流程解析 内置调度器 Hadoop自带调度器的种类及特点 不同调度器之间的比较和选择 自定义调度器 如何根据需求编写个性化Hadoop调度器 自定义调度器的应用场景 总结 Hadoop任务调度机制的重要性 优化调度策略提升集群效率

fourinone 的分布式任务调度思路挺有意思，用工头、工人、职介所这套比喻一听就明白。你把任务丢给工头，工头再甩给工人干活，协调交给职介所——一整个上班流程模拟得明明白白，哈哈。系统扩展也方便，工头、工人都能横向加，容错性也不错，崩一个不至于全挂。工头是管事儿的，可以部署多个，任务分发能力强。工人就是执行任务的，多机器、多线程都行，弹性大。像你需要批量文件、做数据清洗、跑模型啥的，用它还挺合适的。职介所分两种模式，一种纯转发，另一种还能存任务，工人直接从那拿任务来做。适配不同场景，这点还挺灵活的。不过要注意一点，它老版本编译在JDK 1.5上，你要是用JDK 1.7跑不起来。最办法就是换

全流程的任务调度，挺适合需要搞数据流转和调度自动化的场景，尤其是做 CRM 系统的你。CRM 项目全流程任务调度.zip这个包，直接带你走一遍 ETL 从 DWD 到 DM 的流程，Hive、MySQL、Shell、SQL 全都有，格式也整齐，接手就能跑。.job文件是重点，像crm_dwd_dws.job和crm_dm.job基本覆盖了从详细数据到汇总的调度任务，挺有参考价值的。用来学习 ETL 结构也好，直接套用也行。Shell 脚本部分，比如hive_mysql.sh和mysql_hive.sh，都是那种一看就懂、直接能跑的类型，执行过程清晰。你要做 Hive 和 MySQL 的数据同步

云计算任务调度是云计算管理中的关键问题之一，对于提高云计算系统的性能和资源利用率具有重要意义。深入探讨了云计算任务调度的研究现状、方法及未来展望。在研究现状部分，介绍了基于FIFO、基于优先级和基于机器学习等多种调度策略；在方法部分，对理论分析和实验分析进行了详细说明；在成果部分，总结了各种调度策略的优化效果；在未来展望部分，探讨了混合调度策略、动态调整和强化学习等新的研究方向。