Schedulerx2.0工作流支持数据传输

本文涉及的产品
数据传输服务 DTS,数据迁移 small 3个月
推荐场景:
MySQL数据库上云
简介: 1. 前言Schedulerx2.0是阿里中间件自研的基于akka架构的新一代分布式任务调度平台,提供定时、任务编排、分布式跑批等功能,具有高可靠、海量任务、秒级调度等能力。Schedulerx2.0提供可视化的工作流进行任务编排,该文章将详细介绍如何使用schedulerx2.0的工作流进行上下游任务的数据传输。

1. 前言

Schedulerx2.0是阿里中间件自研的基于akka架构的新一代分布式任务调度平台,提供定时、任务编排、分布式跑批等功能,具有高可靠、海量任务、秒级调度等能力。

Schedulerx2.0提供可视化的工作流进行任务编排,该文章将详细介绍如何使用schedulerx2.0的工作流进行上下游任务的数据传输。

2. 接口介绍

2.1 支持的执行方式和任务类型

当前只有java任务支持数据传输,网格计算请使用MapReduce模型进行数据传输。

2.2 返回执行结果

/**
 *
 * @param status
 * @param result, the size should less than 1000 bytes
 * @throws Exception
 */
public ProcessResult(boolean status, String result) throws Exception;

在Processor结尾,通过该结果替代ProcessResult(boolean status),可以返回执行结果。

result的长度不能超过1000个字节(注意,不是String的长度,如果有中文字符,可能会超过1000个字节!),如果超过1000个字节,任务会失败。

2.3 获取上游数据

List<JobInstanceData> upstreamDatas = JobContext.getUpstreamData();

在Processor里,可以通过该接口从JobContext中拿到上游的数据。上游的数据是一个list(可能有多个父节点),JobInstanceData里有两个属性,分别是jobName和data(String类型)。

3. Demo演示

首先我们写三个jobProcessor

public class TestSimpleJobA extends JavaProcessor {
    @Override
    public ProcessResult process(JobContext context) throws Exception {
        System.out.println("TestSimpleJobA " + DateTime.now().toString("yyyy-MM-dd HH:mm:ss"));
        return new ProcessResult(true, String.valueOf(1));
    }
}
public class TestSimpleJobB extends JavaProcessor {
    @Override
    public ProcessResult process(JobContext context) throws Exception {
        System.out.println("TestSimpleJobB " + DateTime.now().toString("yyyy-MM-dd HH:mm:ss"));
        return new ProcessResult(true, String.valueOf(2));
    }
}
public class TestSimpleJobC extends JavaProcessor {

    @Override
    public ProcessResult process(JobContext context) throws Exception {
        List<JobInstanceData> upstreamDatas = context.getUpstreamData();
        int sum = 0;
        for (JobInstanceData jobInstanceData : upstreamDatas) {
            System.out.println("jobName=" + jobInstanceData.getJobName() + ", data=" + jobInstanceData.getData());
            sum += Integer.valueOf(jobInstanceData.getData());
        }
        System.out.println("TestSimpleJobC sum=" + sum);
        return new ProcessResult(true, String.valueOf(sum));
    }

}

通过控制台配置工作流如下图所示
image

触发一次该工作流,然后进入工作流实例图,右键jobA的实例,进入详情,可以看到jobA实例结果=1,如下图
image
同理,可以看到jobB的实例结果=2, jobC的实例结果=3

控制台也能看到jobC的机器打印

jobName=jobB, data=2
jobName=jobA, data=1
TestSimpleJobC sum=3
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