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
}
}小结
dolphinscheduler api调用有文档，不太复杂，但网上资料较少，需要自行摸索，以上就是Go语言dolphinscheduler任务调度处理的详细内容，更多关于Go语言dolphinscheduler任务调度的资料请关注好代码网其它相关文章！
