[自研开源] MyData 数据集成之任务调度模式 v0.7

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开源地址:gitee | github

详细介绍:MyData 基于 Web API 的数据集成平台

部署文档:用 Docker 部署 MyData

使用手册:MyData 使用手册

试用体验:http://demo.mydata.work

交流 Q 群:430089673

概述

本篇基于 数据集成之任务流程 介绍任务调度模式的使用场景和配置操作。

任务调度模式

mydata 使用 API 方式集成、无 SDK 侵入,当业务系统与 mydata 集成时,不同业务数据的同步频率存在差异,因此对 API 的调用频率需要贴合业务场景;

集成任务的调度模式如下图:

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  1. 从 API 获取数据 即提供数据类型的任务目前只有定时周期方式,配置方式如下图:
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  2. 向 API 发送数据 即消费数据类型的任务 可选择是否订阅

    • 选择订阅 表示当数据发送变化时 才向 API 推送数据,其他时间不会调用;
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    • 选择不订阅 则采用前面相同的定时周期模式,需要选择周期;
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使用场景

根据采集周期间隔长短推送是否订阅可以组合成 4 种模式:短周期采集 + 订阅推送短周期采集 + 长周期推送长周期采集 + 订阅推送长周期采集 + 长周期推送

注:以下示例仅供参考

  1. 短周期采集 + 订阅推送,适用于实时性较高的场景;

    例如:订单与仓储,用户在线下单后“立即”同步到仓储系统,以便仓库出货;

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    1. 用户在商城平台下单购买商品;
    2. 订单系统生成订单记录,包括商品信息、收货地址的等;
    3. MyData 每分钟采集任务 从订单系统 API 获取订单记录;
    4. MyData 向订阅订单数据的仓储系统 API 推送本次获取的数据;
  2. 短周期采集 + 长周期推送,适用于集中采集、批量推送的场景;

    例如:仓储与物流,仓储完成一部分出货打包后 批量同步到物流系统,以便物流上门取货;

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  3. 长周期采集 + 订阅推送,适用于阶段性采集汇总并立即推送的场景;

    例如:商品销量统计与热门商品,每隔数小时 获取商品销量统计数据,立即同步到商城更新热门商品数据;

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  4. 长周期采集 + 长周期推送,适用于周期性汇总统计,长周期推送的场景;

    例如:商家统计与数据分析,每隔 1 天 获取商家统计数据,再每个 2 天 将统计数据同步到数据分析系统;
    [自研开源] MyData 数据集成之任务调度模式 v0.7,MyData,开源,数据仓库文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-847461.html

执行订阅任务

  1. 根据提供数据任务的数据项,查询订阅相同数据项的任务;
  2. 批量执行,并传入业务数据;
/**
 * 执行订阅任务
 *
 * @param taskInfo 当前执行的任务
 */
public void executeSubscribedTask(TaskInfo taskInfo) {
    // 当前任务不是 提供数据,则结束
    if (MdConstant.DATA_PRODUCER != taskInfo.getOpType()) {
        return;
    }

    List<Map> produceDataList = taskInfo.getProduceDataList();
    if (CollUtil.isEmpty(produceDataList)) {
        return;
    }
    // 查询相同数据的订阅任务
    List<Task> subTasks = taskService.listRunningSubTasks(taskInfo.getDataId());
    subTasks.forEach(task -> {
        TaskInfo subTaskInfo = build(task);
        // 订阅任务现在执行
        subTaskInfo.setStartTime(new Date());
        // 向订阅任务传入数据
        subTaskInfo.setConsumeDataList(produceDataList);
        // 指定订阅任务,调用接口发送数据
        executeJob(subTaskInfo);
    });
}

到了这里,关于[自研开源] MyData 数据集成之任务调度模式 v0.7的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容,请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章,希望大家以后多多支持TOY模板网!

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