数据调度与工作流（Workflow & Orchestration）详解

数据调度与工作流负责对大数据平台中的任务进行统一编排与管理，包括任务依赖、运行周期、异常处理、监控告警等，是数据生产链路的“总指挥”。

1. 调度平台

典型组件：

• Apache Airflow：基于 Python 编写，支持 DAG（有向无环图）定义任务，灵活性高，插件生态丰富，适合复杂 ETL 流程。
• Oozie：Hadoop 生态早期调度工具，XML 配置任务流，适合 Hadoop、Hive、Spark 等批处理任务调度。
• Azkaban：基于 Java，配置文件驱动，界面简单直观，适合大批量定时批处理任务。
• Luigi：由 Spotify 开发，Python 编写，适合构建依赖明确的批处理任务管道。

特点：

• Airflow：灵活度高，可代码化任务定义，支持多类型任务混合调度（批+流）。
• Oozie：原生支持 Hadoop 生态，和 HDFS、Hive、MapReduce 集成紧密。
• Azkaban：轻量化，部署运维简单，适合数据量大但流程不复杂的场景。
• Luigi：轻量且可编程，适合数据科学、机器学习任务调度。

适用场景：

• 多任务依赖管理
• 数据仓库定时同步
• 数据清洗、转换、加载（ETL）
• 机器学习模型训练批处理调度

2. 流式调度

典型组件：

• Apache Flink CEP：支持复杂事件处理（Complex Event Processing），基于流数据进行实时模式匹配和任务触发。
• Flink SQL + 调度：用 SQL 方式对实时流数据进行计算与调度，适合低延迟场景。

特点：

• 毫秒级延迟，实时处理数据流。
• 持续运行，不是按固定时间批量触发，而是事件驱动（Event-Driven）。
• 可以结合 Kafka、Pulsar 等流数据源直接调度计算。

适用场景：

• 实时告警（如风控、监控指标）
• 用户行为埋点实时分析（点击流分析）
• IoT 传感器数据处理
• 实时 ETL（数据直接进入下游存储）

3. 调度平台 vs 流式调度对比

4. 选型建议

• 业务以批处理为主（每日/每小时同步）：选 Airflow / Azkaban / Oozie。
• 业务对延迟要求高（实时监控/告警）：选 Flink CEP / Flink SQL。
• 混合场景（既有批又有实时）：
  • 用 Airflow 统一管理批处理任务
  • 用 Flink 流处理实时数据
  • 通过 Kafka / 消息队列衔接批和流

💡 总结一句话

调度平台是“定时班车司机”，流式调度是“实时接送专车”，前者按时间批量跑，后者一有事件就出发。

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