Schedulis 是一个基于 LinkedIn 的开源项目 Azkaban 开发的工作流任务调度系统。该调度系统具备高性能，高可用（去中心化多调度中心和多执行器）和多租户资源隔离等金融级特性；现已被集成到数据应用开发门户 DataSphere Studio。
Schedulis 支持常规的 Command Shell 和 Linkis（HadoopMR、 Hive、Spark、Sqoop、 Python）大数据任务；同时还支持特色的数据检查和工作流之间的依赖任务；支持完善的告警和工作流执行策略；提供多种类型的参数设置，动态全局变量和简单易用的 UI。
与 DataSphere Studio 和 Linkis 的对接
DataSphere Studio 可以将编辑好的工作流一键发布到 Schedulis 进行调度，而 Schedulis 也实现了 Linkis 插件，用于向 Linkis 提交任务，这样使得 Schedulis 与 DataSphere Studio 和 Linkis 能够无缝衔接，从而实现数据应用开发全流程的连贯顺滑用户体验。
与业界现有调度系统的比较
下面将 Schedulis 和业界现有的调度系统做了个对比，包括：Azkaban， Dolphin， Airflow 和 Xxl-job
| 模块 | 描述 | Schedulis | Azkaban | Dolphin | Airflow | Xxl-job |
|---|---|---|---|---|---|---|
| HA | 调度中心高可用 | 支持 | 不支持 | 支持 | 不支持 | 支持 |
| 资源管理 | 执行节点多租户 | 支持 | 不支持 | 支持 | 不支持 | 不支持 |
| 运行视图 | 工作流结构图（DAG） | 清晰显示任务状态，任务类型，工作流状态，重试次数等关键信息 | 只显示工作流和任务状态 | 清晰显示任务状态，类型，重试次数，任务运行机器等关键信息 | 只显示任务状态 | 只显示任务状态 |
| WeDataSphere整合 | 对DataSphere Studio和Linkis的支持 | 与DSS和Linkis无缝对接 | 不支持 | 不支持 | 不支持 | 不支持 |
| 特色功能 | 循环执行 | 支持 | 不支持 | 不支持 | 不支持 | 不支持 |
| 灵活的工作流参数 | 支持不同级别多种设置方式的工作流参数 | 不支持 | 不支持 | 不支持 | 不支持 | |
| hive表数据到达检查 | 支持 | 不支持 | 不支持 | 不支持 | 不支持 | |
| 工作流之间交互依赖 | 支持 | 不支持 | 不支持 | 不支持 | 不支持 | |
| 失败策略 | 支持任务失败暂停、跳过、重试、超时处理 |
不支持失败策略 |
支持任务超时处理 |
支持部分任务重跑策略 |
支持任务超时处理和失败重试 |
|
| 系统管理 | 用户管理 | 支持 | 不支持 | 支持 | 支持 | 不支持 |
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一、Schedulis 普通版环境部署准备 一）、使用前置 请基于 Linux 操作系统操作（建议 CentOS） 创建新用户 hadoop， 并为该用户赋予 root 权限,用于部署schedulis 准备好 MySQL（版本5.5+） 的客户端和服务端 请确保已安装并且正确配置 JDK（版本1.8+） 配置集群各节点之间的免密码登录 请准备一台已经正确安装和配置 Maven（版本3.3+） 和
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Schedulis执行任务 添加执行用户或组是否有相应的权限。 sudo adduser hadoop sudo usermod -a -G hadoop hadoop #并为该用户赋予 root 权限 vim /etc/sudoers hadoop ALL=(ALL) NOPASSWD: NOPASSWD: ALL 一、执行command任务 新建hello项目、hello.jo
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我可以在Haskell中编写受流融合影响的自己的地图函数吗？ 为什么列表上的递归迭代不需要融合？这完全破坏了Haskell模式匹配的良好表达能力:！ 前奏循环功能融合了吗？
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