〇、概述
1、常用资料
dolphinscheduler用户手册：https://dolphinscheduler.apache.org/zh-cn/docs/latest/user_doc/system-manual.html
airflow官方文档：airflow.apache.org
2、理解
数据从多个异构数据源加载到数据库或其他目标地址
3、选型
（1）ETL
Kettle
Streamset
（2）同步
DataX
Sqoop
Canel
（3）调度
DolphinSchedule
Azkaban
Oozie on Hue
Airflow
一、ETL
（一）Kettle
1、简介
Spoon图形化界面操作
支持的数据源丰富，但支持的数据源不主流
kettle是做数据清洗，转换工作的工具
2、组成
（1）转换Transformation：多个数据源输入
各种各样的输入（HDFS、parquet、HBASE输入）、转换和输出（如HDFS、parquet、HBASE、表输出或数据同步功能）【dolphinschedule需要集成datax插件做数据同步】
（2）作业Job：循环成圈，可以包含作业或转换
3、kettle调用
（1）API方式调用kettle
http://www.kettle.net.cn/2230.html
（2）集成平台
构建定时调度任务
4、优化
spoon脚本
调大JVM内存大小
线程堆栈大小
if "%PENTAHO_DI_JAVA_OPTIONS%"=="" set PENTAHO_DI_JAVA_OPTIONS="-Xms2048m" "-Xmx2048m" "-XX:MaxPermSize=256m"
增大缓存
使用数据库连接池
提高批处理的commit size
避免使用update , delete操作，尤其是update,如果可以把update变成先delete, 后insert；
（二）Streamset
大数据实时采集ETL工具，可以实现不写一行代码完成数据的采集和流转。通过拖拽式的可视化界面，实现数据管道(Pipelines)的设计和定时任务调度。
数据源支持MySQL、Oracle等结构化和半/非结构化，目标源支持HDFS、Hive、Hbase、Kudu、Solr、Elasticserach等
创建一个Pipelines管道需要配置数据源(Origins)、操作(Processors)、目的地(Destinations)三部分
二、同步
（一）DataX
通过脚本调用Python2，再解析JSON文件
对数据库压力小，全量速度快，适合做数据同步工作
不支持增量同步
（二）Sqoop
Sqoop，SQL-to-Hadoop 即 “SQL到Hadoop和Hadoop到SQL”
（三）Canel
基于数据库增量日志解析，提供增量数据实时订阅和消费，目前主要支持了MySQL，也支持mariaDB。
三、调度
（一）DolphinSchedule
支持传统的shell任务，同时支持大数据平台任务调度：MR、Spark、SQL(mysql、postgresql、hive/sparksql)、python、procedure、sub_process【兼容传统与大数据】
通过拖拽来绘制DAG
（二）Azkaban
hadoop的job调度，适合shell脚本，当job不多的时候，可以使用
Azkaban支持直接传参，例如${input}。
（三）Oozie on Hue
hadoop可视化平台Hue的插件
Cloudera公司，需要预先将规则定义在workflow.xml中
Oozie支持参数和EL表达式，例如${fs:dirSize(myInputDir)}
（四）Airflow
是apache的一个顶级开源项目由python编写
ariflow功能比azkaban完整强大
airflow在部署运维以及使用上要比azkaban复杂，成本高
将工作流编写任务的有向无环图(DAG)
通过airflow webserver -p 8080 -D启动web服务，通过airflow scheduler -D启动调度
通过编写python文件和配置文件，执行python文件中对应的任务
查看所有dag任务：airflow list_dags
作者：哥们要飞