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1. 任务状态 任务调度系统里，任务状态管理对准确性和可靠性至关重要。 准确性无需多言，例如工作流实例应该在何时初始化、DAG的算子应当是 WAIT(上游算子尚未完成) 还是 RUNNING(上游全部算子完成) 状态、工作流实例是否可以更新为 SUCCESS 状态。 可靠性主要是针对各种异常状态的管理：例如任务的容错、任务的重试。 在 Apache DolphinScheduler 的具体实现里，对于任务状态有明确的枚举值，状态之间的转换遵循固定规则。代码里也有类似 Trigger/Event/Action 等的概念，因此按照状态机的模型去阅读事半功倍。 2. DolphinScheduler里的任务状态 理论上，任务的状态有提交、运行、成功、失败等。 实际状态...

1. 日志的作用 对架构RD而言，对模块的了解不应当仅仅局限于正常流程本身，而是能够分析各种异常场景，提前添加对应的日志和Metrics等信息。例如日志的格式、位置，日志级别能否Change on-the-fly等，目的是能够通过日志分析流量、追查问题。 日志有两种： write-ahead logging，例如leveldb笔记之2:日志 diagnostic logs，例如glog源码解析一：整体结构 这篇笔记想要谈的是第2种。 任务调度系统除了模块自身的日志，还需要打印不同任务的日志，日志互不影响。 举个例子，ds-worker 模块日志有两个appender: WORKERLOGFILE、TASKLOGFILE. WORKERLOGFILE 负责输...

Master、Worker是DolphinScheduler最重要的两个模块，Master负责任务的调度，Worker负责任务的执行。 DolphinScheduler 官网的这张图概括了整体的流程： 注：图片基于V1.3.0，跟当前略有出入 1. 线程模型 任务提交过程中，使用到了众多线程，其中最重要的单线程、线程池，如图所示： DolphinScheduler 的线程模型总的来说： 串联了多个生产者-消费者，队列使用内存队列 线程定义了独立的名字区分 Master-Worker 之间通过 Netty 通信 2. Master线程模型 定时调度的处理入口类是class MasterSchedulerBootstrap extends BaseDaemo...

1. 工作 今年的工作内容按照上半年、下半年分成了两块内容： 上半年的主要精力还是在大数据实时计算上，对实时计算平台、底层架构、FlinkSQL都做了较大升级，整体上还算满意。美中不足的是Flink任务的资源动态扩缩容这个项目，由于精力不足没能亲力亲为，我司的导师制度出发点我非常喜欢，现在看来还是虎头蛇尾了。 6月份经历了一次组织的变动，当时触动还是比较大的。有那么两周我经常陷入很多问题的反思中，比如工作方法、结果导向、收益如何汇报等等，最后的结论是：坚持自我、持续学习。 下半年增加了负责任务调度系统，面临的是非常古老、重要且一直无人下定决心重构的一套系统。工作重心也从实时转到了离线这块，感觉成长还是比较大的。也促使我不断思考FlinkSQL和HiveSQL的区别(提交、编译D...