课程简介
2017年,易观在运营自己6.8Pb大小、6.02亿月活、每天近万个调度任务的大数据平台。在使用现有数据调度工具过程中,遇到了以下问题:
(1) ETL复杂的依赖关系强,平台易用性、可维护性亟待优化;
(2) 二次开发成本较高;
(3) 基于实际业务需要,数据调度工具需要实现可实时监视ETL运行状态、支持多租户、多任务类型、支持HA和线性可扩展性等功能。
由于目前市面上的开源项目没有能够达到生产标准的选择,因此易观决定自行开发这个工具。易观技术团队在2017年底设计了DolphinScheduler的主要架构,2019年3月...
目标收益
(1) 平台搭建时间有效缩短27%
(2) 为开发团队节省35%的开发人员资源
(3) 目前GitHub上的Star数量超过1700个
培训对象
课程内容
2017年,易观在运营自己6.8Pb大小、6.02亿月活、每天近万个调度任务的大数据平台。在使用现有数据调度工具过程中,遇到了以下问题:
(1) ETL复杂的依赖关系强,平台易用性、可维护性亟待优化;
(2) 二次开发成本较高;
(3) 基于实际业务需要,数据调度工具需要实现可实时监视ETL运行状态、支持多租户、多任务类型、支持HA和线性可扩展性等功能。
由于目前市面上的开源项目没有能够达到生产标准的选择,因此易观决定自行开发这个工具。易观技术团队在2017年底设计了DolphinScheduler的主要架构,2019年3月初,小范围(10多家公司)开放了DS的种子用户试用后,正式对外开放源码。
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