Go语言dolphinscheduler任务调度处理

这篇文章主要为大家介绍了Go语言dolphinscheduler任务调度处理，有需要的朋友可以借鉴参考下，希望能够有所帮助，祝大家多多进步，早日升职加薪

简介

dolphinscheduler是一个可视化DAG工作流任务调度平台，在大数据领域做任务调用非常流行

提供了类似azkaban工作流调度，比azkaban更强的可视化DAG，支持大数据领域flink,spark,shell,python,java,scala,http等各种类型任务

官网传送门: https://dolphinscheduler.apache.org/zh-cn/

自动化

为什么需要自动化任务处理，当你的dolphinscheduler有几百上千个任务，管理是非常耗时的，如果每个任务都配置邮件告警，那一有问题整天都在救火

此时就需要任务结果监控和任务重跑来解决失败任务和任务自动重跑，避免浪费过多时间在维护dolphinscheduler任务上

使用

在调用api之前需要为用户申请token,按图操作

dolphinscheduler提供类似swagge接口UI工具，访问doc地址访问

http://ip:12345/dolphinscheduler/doc.html?language=zh_CN&lang=cn

例子

该demo还是使用了http请求包(HttpRequest),json数据搜索包(go-jmespath)

任务结果检查

填坑说明

日期处理：使用了%20转译空格，使用Sprintf方法拼接字符串
多种数据类型: 使用interface{}来支持int,string等多种数据类型
数据转换1: 将byte数据转成json格式，方便搜索
数据转换2: 将interface{}数据转成字符串切片，方便使用

该方法可以做成周期性任务运行，将失败的job查出来，后续是要告警通知，还是根据job名称查出对应id进行重跑任务

package main import ( "encoding/json" "fmt" "github.com/jmespath/go-jmespath" "github.com/kirinlabs/HttpRequest" "time" ) var ( url = "http://ip:12345/dolphinscheduler" token = "xxxxxxx" req *HttpRequest.Request ) func init() { req = HttpRequest.NewRequest().Debug(true).SetTimeout(time.Second*5). SetHeaders(map[string]string{ "token":token, }) } func main() { //testConn() jobCheck() } func jobCheck()  { //获取日期 today := time.Now().Format("2006-01-02") tomorrow := time.Now().AddDate(0, 0, +1).Format("2006-01-02") //拼接日期 %20是空格的转译 fmt.Println(fmt.Sprintf("%v%v",today,"%2000:00:00")) fmt.Println(fmt.Sprintf("%v%v",tomorrow,"%2000:00:00")) //需要检查的项目名称 projects := []string{"jdOrder","jdPlay"} //需要检查的时间段 页码是int类型，日期是string类型 m := make(map[string]interface{}) m["pageNo"] = 1 m["pageSize"] = 22 m["stateType"] = "FAILURE" m["startDate"] = fmt.Sprintf("%v%v",today,"%2000:00:00") m["endDate"] = fmt.Sprintf("%v%v",tomorrow,"%2000:00:00") for _, project := range projects { resp, _ := req.Get(url+"/projects/"+project+"/task-instance/list-paging",m) if resp.StatusCode() != 200 { fmt.Println("job检查状态码不符期望: ",resp.StatusCode()) return } fmt.Println("resp",resp) //将返回数据从byte转成json格式 body, _ := resp.Body() var i interface{} var s []string _ = json.Unmarshal(body, &i) //搜索出需要的字段对应数据 processInstanceNames, _ := jmespath.Search("data.totalList[*].processInstanceName", i) //将interface转成[]string for _,v := range processInstanceNames.([]interface{}) { s = append(s,v.(string)) } //打印出结果 for _,v := range s { fmt.Println(v) } } }

测试连接

如果上小节任务跑不成功，可以先运行该方法，测试连接正确性

func testConn() { resp, _ := req.Get(url + "/projects/query-project-list") fmt.Println("resp",resp) body, _ := resp.Body() var i interface{} _ = json.Unmarshal(body, &i) fmt.Println("i",i) }

重跑任务

重跑任务其实就是再次启动任务,直接调用start_job既可

项目名称和ID需要通过该接口获取,这个是固定的

http://ip:12345/dolphinscheduler/projects/monitor/process/list-paging

调用示例： startJob("ads_jd_order",678)

func startJob(projectName string,projectId int)  { m := make(map[string]interface{}) m["failureStrategy"] = "CONTINUE" m["warningGroupId"] = 0 m["warningType"] = "NONE" m["runMode"] = "RUN_MODE_SERIAL" m["processInstancePriority"] = "MEDIUM" m["workerGroup"] = "default" m["processDefinitionId"] = projectId resp, _ := req.JSON().Post(url+"projects/" + projectName+"/executors/start-process-instance",m) if resp.StatusCode() != 200 { fmt.Println("job开始状态码不符期望: ",resp.StatusCode()) return } }