扫盲系列（12）：数据仓库实践之任务调度
为什么需要任务调度
数据仓库实践需要任务调度的主要原因是，数据仓库中通常需要完成大量的数据抽取、转换和加载等任务，而这些任务之间通常存在着复杂的依赖关系和时间关系，需要通过任务调度实现自动化的协调和执行。
具体来说，任务调度可以帮助数据仓库实践解决以下问题：
1. 任务依赖关系：数据仓库ETL等任务通常存在着严格的依赖关系，必须按照一定的顺序和时间规则执行，而任务调度可以帮助识别和处理这些依赖关系，确保任务按照正确的顺序和时间执行。
2. 任务定时执行：数据仓库ETL等任务通常需要周期性地执行，而任务调度可以帮助自动化完成任务的定时执行，减少人工干预，提高任务的准确性和稳定性。
3. 任务异常处理：数据仓库中的任务往往需要面对各种异常情况，如数据源中断、网络故障等，而任务调度可以帮助监测和识别这些异常情况，并立即响应进行处理，从而保证数据仓库的稳定和可靠。
综合考虑，任务调度对于数据仓库实践来说是非常必要的工具和解决方案，能够帮助实践者更加高效和可靠地完成任务，提升数据仓库的质量和价值。
任务调度
常见的任务调度类型
在数据仓库实践中，常见的任务调度执行方式包括以下几种：
1. Shell脚本：一般用于启动数据仓库的一些组件，例如数据仓库ETL的采集组件等。Shell脚本适合于处理简单的任务，可以快速实现，但是不够灵活和可扩展。
2. Java程序：一般用于数据清洗和实现其他自定义功能。Java程序具有很高的灵活性和可扩展性，可用于实现复杂的业务逻辑和数据处理任务，但是需要开发人员具备一定的技术能力。
3. Mapreduce程序：大数据处理引擎，自带分布式特性，适用于处理大量数据、执行特定性功能时吞吐量更高的情况。常用于数据清洗和实现复杂的业务逻辑。但需要一定的技术水平才能使用。
4. SQL脚本：一般用于处理数据库ETL和进行数据处理，适用于简单和复杂的数据查询和处理任务。SQL脚本易于管理和维护，但只能处理结构化数据。
根据实际情况和需求，可以选择不同的任务调度执行方式，并结合任务调度工具实现自动化的任务调度和执行，提高数据仓库实践的效率和质量。
常见任务调度执行方式
常见任务调度工具
在实际应用中，需要根据具体的需求和环境，选择合适的任务调度工具来实现数据仓库任务的自动化调度和执行。
常见数据仓库任务调度工具如下：
1. Azkaban：是一个基于 Web 的开源批量工作流任务调度器，主要用于大规模数据处理和工作流自动化。Azkaban 支持任务流程图可视化操作，可视化任务调度流程，方便管理和维护。
2. Oozie：是一个基于 Hadoop 的任务调度系统，主要用于处理 Hadoop 的 MapReduce 作业、Pig 作业和 Hive 作业等。Oozie支持时间触发和事件策略触发任务，可以满足不同场景下的任务调度需求。
3. FineDataLink：是一个低代码/高时效任务调度平台，能够对多个数据源的数据进行一体化管理和处理，同时支持多种数据处理策略和计算方式，如 MapReduce、SQL、ETL 等等。FineDataLink还可以集成到企业的BI工具和数据分析软件中，方便用户通过可视化的方式，对数据仓库进行灵活的查询、过滤、分析和报表展现。
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