前言： 大数据领域对多种任务都有调度需求，以离线数仓的任务应用最多，许多团队在调研开源产品后，选择Apache DolphinScheduler（以下简称DS）作为调度场景的技术选型。得益于DS优秀的特性，在对数仓任务做运维和管理的时候，往往比较随意，或将所有任务节点写到一个工作流里，或将每个逻辑节点单独定义一个工作流， 缺少与数仓建模对应的任务管理规范；
这造成了数据管理困难和异常容错繁琐等痛点，本文基于数仓建模标准的方法论，构建一套用于DS管理数仓任务的规范，避免以上痛点。
海豚调度数仓任务现状分析
本文缘起社区负责人的痛点定位；在使用DS做数仓任务管理时，数据建模分层落地到调度上缺少规范，社区用户用起来比较乱，基于这个原因，写了这篇文章。
在使用调度能力的时候，一些常见的场景如下：
一个任务流构建数仓所有的逻辑节点
Apache DolphinScheduler里有任务血缘的概念，这个概念和数据血缘有许多类似的地方；在构建调度任务的时候，用户容易将任务血缘和数据血缘混淆，希望在构建数仓生命周期的时候，通过任务血缘呈现出数据血缘的关系，这导致丢失了数据建模规范的分层管理。
类似例子如下：
单个工作流：
包含所有计算逻辑：
优点：这样做的好处是可以在一个工作流里直观的复现数据建模；
缺点：对于数据管理困难，只能人为的观察定位数据情况；
任务运行异常后，容错困难，要排查所有逻辑节点，并将计算逻辑回滚，这是特别繁琐的过程；
每个逻辑节点构建一个任务流
除了将整个数仓的逻辑包装到一个工作流，还有另外一种方式：将每个逻辑节点包装成一个工作流；这种能很好的将计算逻辑解耦，任务运行异常的时候逻辑回归也清晰简单；但是依旧没有做到合理的数仓建模分层管理，且操作繁琐，面对超大量任务时，创建工作流将成为一种负担。
类似例子如下：
优点：优秀的异常容错，任务出现异常计算的时候，前后任务逻辑就能异常回滚重跑；
缺点：任务流创建繁琐，且没有做好数仓规范的数据分层管理。
数仓任务管理调度****需求分析
从数仓的视角，任务调度核心需求是：任务类型、依赖关系、定时调度、任务优先级，以及数仓分层管理，层级依赖（调度系统的视角，还有高可用、告警、资源管理、用户安全、易用性、可扩展等能力）。
任务类型、依赖关系、定时调度、任务优先级是系统提供的能力，数仓分层管理和层级依赖是调度能力之上的任务管理规范。这里参考数据建模规范构建与之对应的任务管理规范。
数据建模架构如下：
数据建模到数仓开发过程中需要关注4点：
-
逻辑开发：数据需求的实现；
-
数据管理：各层级数据划分；
-
开发依赖：数据层级依赖实现；
-
异常容错：异常任务定位和数据复原重跑。
构建在调度系统之上的数仓任务编排规范，需要满足以上要求。
数仓开发任务管理规范
为了和数据建模规范保持一致，我们按照数据建模的分层理论，设计调度任务的编排规范。
从顶层设计上将工作流定义为3类：
-
数仓分层工作流：ODS、DIM、DW、ADS每层一个工作流；DW层可以根据业务需求，细分出三个DWD、DWM、DWS等好实现业务需求的单独任务流管理；
-
数仓任务Master管理工作流：将数仓分层，按照开发依赖串联到一个工作流中统一管理；
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异常容错工作流：数仓运行过程中，中途出错或者结果异常，需要数据环境复原，就可以将中间表清理逻辑包装在异常容错工作流，做统一数据清理，然后再从头跑数仓任务。
数仓开发工作流规范如下：
数仓每层工作流只关注每层的逻辑；以ODS层为例，该层提供多个数据应用方数据支持，所以在这个任务工作流里，构建这一层的所有逻辑节点：
运行任务管理Master工作流，节点布局规范如下：
异常容错工作流：
这一个工作流，主要是为了在任务运行异常时，删除中间表计算的新增结果；
依据数据模型的表设计，想将DS的任务血缘当简单数据血缘使用需求的，可以在这一个工作流里将节点关联，数据清理和任务血缘不冲突，还可以顺便检测数据清理情况。
结语
除此之外，数仓还有一些局部概念需要在任务编排上做规范，比如需要将DS项目和数仓映射，一个DS项目管理一个数仓；需要将数据集市和工作流映射，ADS层有多种数据应用场景就拆分成多个工作流等；本文的规范是以数仓标准数据模型构建的，如果有特殊需求，可以在这个任务管理规范基础上做相应调整。
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