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Kettle的分布式调度平台

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简介：
Kettle是一款流行的开源ETL工具，其分布式调度平台能够高效地管理和执行数据集成任务，适用于大规模数据处理场景。 本人是KETTLE的使用爱好者及二次开发者，拥有8年的丰富经验。在使用过程中针对kettle的不足之处，并对比市面上的一些kettle二开工具后发现，目前尚未有一款好用的调度管理工具。因此，我计划开发一款简单易用、灵活部署且可以水平扩展的分布式调度管理平台。

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  • Kettle的分布式调度平台
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    Kettle是一款流行的开源ETL工具，其分布式调度平台能够高效地管理和执行数据集成任务，适用于大规模数据处理场景。 本人是KETTLE的使用爱好者及二次开发者，拥有8年的丰富经验。在使用过程中针对kettle的不足之处，并对比市面上的一些kettle二开工具后发现，目前尚未有一款好用的调度管理工具。因此，我计划开发一款简单易用、灵活部署且可以水平扩展的分布式调度管理平台。
     
  • XXL-JOB：分布式任务调度平台。
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    XXL-JOB是一款简单易用、高可用性的分布式任务调度平台，支持动态修改和监控任务执行状态，适用于企业级应用的任务调度需求。 XXL-JOB是一个分布式任务调度框架，旨在快速开发、易于学习，并且轻量级且可扩展性强。它已经开源并且被多家公司在生产环境中使用，真正实现了即插即用的功能。 该平台的核心设计目标是实现迅速的开发流程、简单的操作界面以及良好的灵活性和易拓展性。XXL-JOB通过开放源代码的方式连接到公司的线上产品线，并提供了开箱即用的能力。 其主要特点包括： 1. 简单：支持通过Web页面对任务进行创建、读取、更新或删除（CRUD）等操作，用户界面友好且易于使用。 2. 动态性：能够实时修改任务的状态，如启动和停止任务，并立即终止正在运行的任务以确保调度的灵活性与即时响应能力。 3. 调度中心HA（高可用架构）: 设计为分布式系统中的核心组件之一，具有高度可靠性和容错机制。
     
  • XXL-JOB分布式任务调度平台（Oracle版）
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    XXL-JOB是专为Java应用设计的分布式任务调度平台，本版本特别针对Oracle数据库进行了优化与适配，提供简便的任务创建、管理和监控功能。 这里分享自己已经成功运行的Oracle版本分布式任务调度平台XXL-JOB资源。官方仅提供Mysql版本DEMO，近期因单位项目需求，我将原DEMO稍作调整改为了Oracle版，主要改动包括修改配置文件、数据库连接方式及在pom中引入ojdbc7 jar包等。 使用步骤如下： 1. 打开下载的压缩包并解压，在xxl-job-mysql-oracle-master\doc\db目录下找到tables_xxl_job_oralce.sql，并通过PLSQL执行生成。 2. 在IDEA中打开项目，配置maven环境后进入xxl-job-admin模块中的application.properties文件设置自己的Oracle数据库信息； 3. 完成上述步骤后直接启动项目。成功启动后，在浏览器地址栏输入http://127.0.0.1:8088/xxl-job-admin访问任务调度网页，若能正常加载则说明配置正确。
     
  • Airflow的分布式调度
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    Apache Airflow的分布式调度功能允许多个 worker 节点执行任务，提高数据管道处理能力和灵活性，适用于大规模、复杂的数据处理场景。 分布式任务调度部署使用四台机器，并通过Docker进行集群化部署。
     
  • 分布式经济调度与分布式调度系统的Matlab实现
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    本项目聚焦于分布式经济调度算法的研究及其在复杂系统中的应用，并采用MATLAB进行分布式调度系统的仿真和验证。 22基本复现了该文献的模型，并采用一致性算法对电力系统经济调度进行了分布式计算。
     
  • Spring分布式任务调度
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    Spring分布式任务调度是指在基于Spring框架的应用程序中实现定时或周期性执行的任务管理。它通过整合如Quartz等调度工具，并结合分布式系统特性（如服务注册发现、负载均衡），确保任务能够在集群环境下高效稳定运行，适用于处理复杂的业务场景和高并发需求。 基于xxl-job改造后的版本支持1.6 JDK，并且具备以下分布式任务调度特性： 1、简单：通过Web页面即可对任务进行创建、读取、更新或删除操作，使用方便，一分钟内就能上手； 2、动态：可以实时调整任务状态，暂停或恢复已有的任务运行，并终止正在执行的任务，更改即时生效； 3、调度中心HA（中心式）：“调度中心”采用集群Quartz技术实现，在保证高可用性的同时确保了系统的稳定性； 4、执行器HA（分布式）：将任务分配到多个节点上进行处理，“执行器”支持在多台机器间部署，以提高作业运行的可靠性； 5、Failover机制：当“执行器”集群内部出现故障时，如果选择了故障转移策略，则调度失败的任务会自动切换至其他健康的“执行器”继续尝试完成任务； 6、一致性保障：“调度中心”通过数据库锁控制来维持分布式环境下的统一性，确保每个作业仅被触发一次进行处理； 7、自定义参数设置：允许用户直接在线修改并保存调度所需的输入参数，并即时生效； 8、多线程执行：采用多个独立的线程池负责任务调度，保证了定时任务能够精准地运行且不会受到阻塞影响； 9、弹性伸缩能力：当有新的“执行器”加入或退出集群时，在下一次作业分配中会自动重新安排资源使用情况； 10、邮件通知功能：一旦检测到某个任务未能正常完成，则可以向指定的邮箱发送警报信息，且支持多个接收地址批量推送告警信件； 11、实时监控工具：提供对当前所有运行中的任务进行状态追踪的功能，帮助用户及时了解作业进度和执行情况； 12、滚动日志查询：“Rolling”模式下可直接浏览到“执行器”的完整输出记录，并且能够以滚动的方式即时查看最新的日志信息； 13、GLUE功能：内置Web IDE环境供开发人员在线编写任务逻辑代码，支持动态发布更新以及实时编译生效，简化了部署流程。同时具备最多保存三十年的版本历史回溯能力。 14、通信加密保护：在调度中心与执行器之间实施数据传输的安全措施，增强了信息交换过程中的保密性和完整性； 15、作业依赖关系设置：可以设定一个主任务完成之后触发相关子任务自动开始运行，并且允许多个子任务通过逗号进行分隔定义。
     
  • 基于Springboot微服务的Kettle大数据调度监控平台设计与源码分析
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    本文章详细探讨了运用Spring Boot微服务架构来构建Kettle大数据处理任务调度和监控平台的设计思路及实现细节，并深入剖析相关源代码。 本项目是一个基于Springboot微服务架构的Kettle大数据调度服务监控平台设计，包含627个文件，并主要使用Java、Vue、JavaScript、CSS和HTML编程语言开发而成。该项目采用了当前互联网上最流行的Springboot微服务后端技术框架以及丰富的前端vue及iview等组件技术进行构建。其目的是解决企业在数据抽取业务场景中无法通过web方式配置、调度或监控kettle的问题。 此项目不仅为开发者提供了一个学习和实践Springboot微服务架构与前端技术的平台，也为后续开发类似的大数据调度服务监控系统打下了良好的基础。该系统的界面设计友好且易于操作，适用于各种Kettle大数据调度服务监控场景中使用。
     
  • 基于Hadoop平台的分布式视频转码系统
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    本项目构建于Hadoop平台之上，设计实现了一套高效的分布式视频转码系统。该系统能大幅提高大规模视频文件处理的速度与效率，满足现代网络媒体对高清、流畅视频体验的需求。 这篇论文介绍了在Hadoop平台上进行视频转码的方法和技术。
     
  • xxl-job分布式任务调度系统 v2.2.0
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    XXL-JOB是一款基于Java开发的企业级分布式任务调度平台，v2.2.0版本提供了包括在线配置管理、动态执行等功能，帮助企业高效灵活地管理和运行各类定时任务。 XXL-JOB是一个轻量级的分布式任务调度平台，其核心设计目标是快速开发、易于学习、轻便且可扩展性强。该平台已开放源代码，并被多家公司的线上产品线采用，即插即用。 以下是XXL-JOB的主要特点： 1. 简单：支持通过Web页面对任务进行创建、读取、更新和删除操作，使用方便，一分钟内即可上手； 2. 动态：提供动态修改任务状态及启动或停止任务的功能，并可立即终止运行中的任务，即时生效； 3. 调度中心HA（中心式）：调度采用集中式的架构设计，“调度中心”自研了相应的调度组件并支持集群部署。
     
  • 基于Spring Cloud的分布式开源物联网(IOT)平台
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    本项目是一款基于Spring Cloud架构的分布式物联网(IOT)平台，提供设备管理、数据采集与分析等功能，助力企业快速搭建IoT应用。 **基于 Spring Cloud 的开源可分布式物联网 (IOT) 平台——DC3 深度解析** DC3（全称 Distributed IoT Platform）是一款强大的开源物联网(IoT)平台，旨在简化和加速IoT项目的开发与部署过程。它充分利用了Spring Cloud的微服务架构优势，构建了一整套灵活且可扩展的物联系统解决方案。本段落将深入探讨 DC3 的核心特性、技术栈、应用场景以及如何利用其构建物联网解决方案。 ### 一、Spring Cloud 基础 Spring Cloud 是一套针对分布式系统的工具集，为开发者提供了快速构建分布式系统（如配置管理、服务发现、断路器、智能路由、微代理和控制总线等）的能力。基于 Spring Boot，它使得微服务的开发变得更加便捷。在 DC3 中，Spring Cloud 负责管理各个微服务实例，并提供诸如服务注册与发现、负载均衡及配置中心等功能，确保整个物联网平台高效运行。 ### 二、DC3 架构 采用微服务架构设计的 DC3 将复杂的IoT系统拆分为多个独立的服务模块，如设备管理、数据处理和用户接口等。这种设计使得每个服务都能独立开发、测试和部署，提高了系统的灵活性与可维护性。主要包含以下关键组件： 1. **设备接入层**：负责物联网设备的连接和通信，并支持多种通信协议（例如 MQTT、CoAP 和 HTTP 等），确保不同类型的设备能够安全地接入平台。 2. **数据处理层**：对收集到的数据进行清洗、转换及存储。可以结合大数据技术与流处理引擎（如 Apache Flink 或 Spark）进行实时分析。 3. **业务逻辑层**：根据具体需求提供规则引擎和工作流引擎，实现物联网数据的智能处理以及自动化操作。 4. **用户界面层**：为管理员和用户提供监控设备状态、查看数据报表及执行远程操作等功能。 5. **服务治理层**：通过 Spring Cloud 提供的服务注册、发现机制、配置管理和熔断功能保障微服务之间的稳定通信。 ### 三、DC3 应用场景 1. **智能家居**：能够轻松接入各种智能家庭设备，实现联动控制和自动化管理，以及远程监控。 2. **工业物联网**：在工厂自动化与环境监测等领域收集大量设备数据以优化生产流程并进行故障预测。 3. **智慧城市**：应用于交通、能源管理和公共安全等场景中提升城市管理效率及居民生活质量。 4. **环境监测**：整合各类传感器实时监测环境指标，并提供预警和决策支持。 ### 四、使用 DC3 构建物联网解决方案 1. **项目初始化**：利用DC3提供的模板快速搭建项目框架，定义服务边界与依赖关系。 2. **设备接入**：根据设备类型选择合适的通信协议并编写适配器实现设备连接。 3. **数据处理**：设计数据模型，并使用 DC3 的功能进行存储和分析。 4. **业务逻辑开发**：基于具体需求实施规则引擎或工作流定义操作流程。 5. **用户界面创建**：构建 Web 或移动应用，展示数据、控制设备并提供交互界面。 6. **部署与运维**：通过 Docker 和 Kubernetes 进行容器化部署以实现弹性伸缩和自动运维。 借助以上步骤，开发者可以利用 DC3 快速建立完整的IoT系统，并享受 Spring Cloud 提供的便利性。这将降低开发复杂度并提升项目效率。其灵活的微服务架构、全面的功能组件以及强大的社区支持使得DC3成为构建现代物联网解决方案的理想选择。