每个公司都有自己的一套或者多套调度系统，从简单到复杂，满足各种定制化的需求。
Crontab任务调度
在没有工作流调度系统之前，公司里面的任务都是通过crontab来定义的，时间长了后会发现很多问题：
- 大量的crontab任务需要管理
- 任务没有按时执行，各种原因失败，需要重试
- 多服务器环境下，crontab分散在很多集群上，光是查看log就很花时间
于是，出现了一些管理crontab任务的调度系统。
CronHub
CronHub 是暴风影音的马晨开源的时间调度系统。CronHub通过web界面来管理分散在不同机器上的crontab任务。详见： Cronhub 开源的时间调度系统 。
CronHub的UI: 
可是一旦任务之间是有依赖关系的，Crontab就没有办法满足需求了。只能通过时间顺序，或者设计zk/文件等通知机制，或者通过shell/python脚本将任务串起来组成一个DAG图。等任务变多，会发现依赖关系的定义，修改很复杂，不够直观。于是出现了基于工作流的调度系统。
CronWeb
CronWeb 也是类似的系统
CronWeb的UI: 
工作流调度系统
在很多公司，随着处理的数据量增长，需要管理的工作流也变得越来越大，里面充斥着大量的ETL任务：有些依赖某个时间点去执行，有些依赖数据或者外部的事件来执行。工作流中的有些任务会失败，需要有重试和报警功能，而不是等到整个工作流失败才发现问题。
总的来说，一个 workflow scheduler system需要的主要功能有：
- DAG定义 （DAG的定义方式：表达式，脚本定义，通过WEB UI定义；还需要支持子DAG）
- 执行节点 （节点类型：unix cmd，shell，python，mapreduce, logging etc…）
- 节点控制（ignore, retry, suspend, run now, test mode）
- Metrics （需要对比一段时间内任务的运行时间）
- Monitor （失败策略，报警通知功能）
- CLI & Web UI (查询 workflow 执行情况，以及简单的控制)
Hadoop工作流引擎
OOZIE
Oozie是一个管理hadoop任务的工作流/协调系统。Oozie工作流中拥有多个Action，如Hadoop Map/Reuce job,Hadoop Pig job等，所有的Action以有向无环图(DAG Direct Acyclic Graph)的模式部署运行。详见： Hadoop工作流调度系统Oozie
Oozie的优点是与Hadoop生态圈结合紧密，比如：
- 有MapReduce的Action，定义一个mapreduce任务很方便，而且可以直接通过job id关联到hadoop history页面
- Oozie任务的资源文件都必须存放在HDFS上
- Action也方便扩展，比如添加自定义的任务类型或者报警方式
缺点是通过XML文件来定义DAG依赖，虽然支持的功能很多，比如分支，ok，failed节点，但是总感觉定义过于复杂，维护成本高。
Oozie的UI: 
Oozie目前是Hadoop生态圈工作流调度事实上的标准，很多公司都在使用。其实，很难用，UI只能查看，不能进行任何操作。好在社区出现了 HUE ，可以弥补oozie的不足。
HUE 是一个开源的Apache Hadoop UI系统，最早是由Cloudera Desktop演化而来，由Cloudera贡献给开源社区，它是基于Python Web框架Django实现的。通过使用Hue我们可以在浏览器端的Web控制台上与Hadoop集群进行交互来分析处理数据，例如操作HDFS上的数据，运行MapReduce Job等等。
HUE提供了一个Oozie编辑器，可以通过仪表板提交和监控Workflow、Coordinator和Bundle。
HUE的UI: 
AZKABAN
Azkaban是由Linkedin开源的一个批量工作流任务调度器。用于在一个工作流内以一个特定的顺序运行一组工作和流程。Azkaban定义了一种KV文件格式来建立任务之间的依赖关系，并提供一个易于使用的web用户界面维护和跟踪你的工作流。详见： 工作流调度器Azkaban
Azkaban和Oozie一样，也属于Hadoop生态圈。它的DAG定义方式比Oozie简单很多，在properties文件里面可以通过dependencies指定任务的上游依赖。Azkaban支持可插拔的扩展插件，方便扩展，比如支持pid，hive等。
Azkaban的特点是所有的任务资源文件都需要打成一个zip包上传。这个在资源文件较大的时候不是太方便，当前也可以进行扩展，比如存放在HDFS上，任务实际运行的时候才拉到本地。
Azkaban的UI: 
ZEUS
Zeus 是Alibaba开源的一个完整的Hadoop的作业平台，用于从Hadoop任务的调试运行到生产任务的周期调度。
宙斯支持任务的整个生命周期。从功能上来说，支持：
* Hadoop MapReduce任务的调试运行
* Hive任务的调试运行
* Shell任务的运行
* Hive元数据的可视化查询与数据预览
* Hadoop任务的自动调度
* 完整的文档管理
Zeus是针对Hadoop集群任务定制的，通用性不强。
基于Python的工作流引擎
基于Python的工作流引擎优点是：
The DAG definition is code
因此可维护性，版本管理，可测性和协作性更好。
dagobah
dagobah 是一个Python写的基于DAG的任务调度系统。Dagobah可以使用Cron语法调度周期性任务，任务之间可以定义依赖关系。Dagobash可以支持重试某个失败的任务，并在任务结束或失败的后发送汇总邮件，跟踪任务的输出log，持久化到不同的后端。Dagobash是一个相当轻量级的调度系统。
dagobah可以通过Web UI通过拖拉的方式操作dag，也支持直接通过代码定义：
-
-
from
dagobah
import
Dagobah
-
from
dagobah
.
backend
.
base
import
BaseBackend
-
-
my_dagobah
=
Dagobah
(
BaseBackend
())
-
my_dagobah
.
add_job
(
’My Job’
)
-
my_job
=
my_dagobah
.
get_job
(
’My Job’
)
-
my_job
.
add_task
(
’python required_task.py’
,
’Required Task’
)
-
my_job
.
add_task
(
’python dependent_task.py’
,
’Dependent Task’
)
-
my_job
.
add_dependency
(
’Required Task’
,
’Dependent Task’
)
-
my_job
.
schedule
(
’0 10 * * *’
)
dogobah的UI: 
Luigi
Luigi 是Spotify开源的，关注流程复杂的长时间运行的批次任务，例如Hadoop任务，推送数据，或者从数据库拉数据的任务，机器学习算法任务等。它能处理依赖关系，工作流关系，可视化等。它内置对Hadoop的支持。
一个hadoop上运行的wordcount任务定义如下：
-
-
import
luigi
-
import
luigi
.
contrib
.
hadoop
-
import
luigi
.
contrib
.
hdfs
-
-
class
InputText
(
luigi
.
ExternalTask
):
-
"""
-
This task is a :py:class:`luigi.task.ExternalTask` which means it doesn't generate the
-
:py:meth:`~.InputText.output` target on its own instead relying on the execution something outside of Luigi
-
to produce it.
-
"""
-
-
date
=
luigi
.
DateParameter
()
-
-
def
output
(
self
):
-
"""
-
Returns the target output for this task.
-
In this case, it expects a file to be present in HDFS.
-
-
:return: the target output for this task.
-
:rtype: object (:py:class:`luigi.target.Target`)
-
"""
-
return
luigi
.
contrib
.
hdfs
.
HdfsTarget
(
self
.
date
.
strftime
(
'/tmp/text/%Y-%m-%d.txt'
))
-
-
-
class
WordCount
(
luigi
.
contrib
.
hadoop
.
JobTask
):
-
"""
-
This task runs a :py:class:`luigi.contrib.hadoop.JobTask`
-
over the target data returned by :py:meth:`~/.InputText.output` and
-
writes the result into its :py:meth:`~.WordCount.output` target.
-
-
This class uses :py:meth:`luigi.contrib.hadoop.JobTask.run`.
-
"""
-
-
date_interval
=
luigi
.
DateIntervalParameter
()
-
-
def
requires
(
self
):
-
"""
-
This task's dependencies:
-
-
* :py:class:`~.InputText`
-
-
:return: list of object (:py:class:`luigi.task.Task`)
-
"""
-
return
[
InputText
(
date
)
for
date
in
self
.
date_interval
.
dates
()]
-
-
def
output
(
self
):
-
"""
-
Returns the target output for this task.
-
In this case, a successful execution of this task will create a file in HDFS.
-
-
:return: the target output for this task.
-
:rtype: object (:py:class:`luigi.target.Target`)
-
"""
-
return
luigi
.
contrib
.
hdfs
.
HdfsTarget
(
'/tmp/text-count/%s'
%
self
.
date_interval
)
-
-
def
mapper
(
self
,
line
):
-
for
word
in
line
.
strip
().
split
():
-
yield
word
,
1
-
-
def
reducer
(
self
,
key
,
values
):
-
yield
key
,
sum
(
values
)
-
-
if
__name__
==
'__main__'
:
-
luigi
.
run
()
Luigi的UI: 
Pinball
Pinball 是Pinterest开源的扩展性较好的工作流系统。Pinball的架构是一种master-worker模式，master节点负责管理任务调度，worker节点是无状态的。Pinball无缝集成了Hadoop/Hive/Spark等。
Pinball提供了自动重试，单任务邮件报警，运行时替换，任务优先级，过载策略等功能。
Pinball的UI: 
Airflow
Airflow 是Airbnb开源的DAG任务调度系统，用于管理，调度和监控工作流。它与Luigi，Pinball很像。后端是基于Flask，Celery，RabbitMQ/Redis。
Airflow工作流的定义：
-
-
"""
-
Code that goes along with the Airflow located
-
[here](http://pythonhosted.org/airflow/tutorial.html)
-
"""
-
from
airflow
import
DAG
-
from
airflow
.
operators
import
BashOperator
-
from
datetime
import
datetime
,
timedelta
-
-
seven_days_ago
=
datetime
.
combine
(
datetime
.
today
()
-
timedelta
(
7
),
-
datetime
.
min
.
time
())
-
-
default_args
=
{
-
'owner'
:
'airflow'
,
-
'depends_on_past'
:
False
,
-
'start_date'
:
seven_days_ago
,
-
-
'email_on_failure'
:
False
,
-
'email_on_retry'
:
False
,
-
'retries'
:
1
,
-
'retry_delay'
:
timedelta
(
minutes
=
5
),
-
\
#
'queue'
:
'bash_queue'
,
-
\
#
'pool'
:
'backfill'
,
-
\
#
'priority_weight'
:
10
,
-
\
#
'schedule_interval'
:
timedelta
(
1
),
-
\
#
'end_date'
:
datetime
(
2016
,
1
,
1
),
-
}
-
-
dag
=
DAG
(
'tutorial'
,
default_args
=
default_args
)
-
-
\
# t1
,
t2
and
t3 are examples of tasks created
by
instatiating operators
-
t1
=
BashOperator
(
-
task_id
=
'print_date'
,
-
bash_command
=
'date'
,
-
dag
=
dag
)
-
-
t1
.
doc_md
=
"""\
-
\#### Task Documentation
-
You can document your task using the attributes `doc_md` (markdown),
-
`doc` (plain text), `doc_rst`, `doc_json`, `doc_yaml` which gets
-
rendered in the UI's Task Details page.
-
-
"""
-
-
dag
.
doc_md
=
__doc__
-
-
t2
=
BashOperator
(
-
task_id
=
'sleep'
,
-
depends_on_past
=
False
,
-
bash_command
=
'sleep 5'
,
-
dag
=
dag
)
-
-
templated_command
=
"""
-
{% for i in range(5) %}
-
echo "
{{
ds
}}
"
-
echo "
{{
macros
.
ds_add
(
ds
,
7
)}}
"
-
echo "
{{
params
.
my_param
}}
"
-
{% endfor %}
-
"""
-
-
t3
=
BashOperator
(
-
task_id
=
'templated'
,
-
depends_on_past
=
False
,
-
bash_command
=
templated_command
,
-
params
={
'my_param'
:
'Parameter I passed in'
},
-
dag
=
dag
)
-
-
t2
.
set_upstream
(
t1
)
-
t3
.
set_upstream
(
t1
)
Airflow的功能很多，对于工作流可以支持Cron语法调度，失败重试策略，各种任务依赖调度策略等。
Airflow的一大亮点是backfill功能，对于数据仓库这种应用很有帮助，可以指定开始时间，将一个时间范围的任务重跑。Airflow还提供了丰富的命令行CLI和UI供操作。
Airflow通过Celery来实现分布式调度，架构的设计上很清晰，利于扩展。
Airflow的UI: 
其他
工作流调度系统很多，有人做了统计：
没有一个系统是能完全满足需求的，每个公司都会根据自己的需求进行定制化调度，选择一个架构合理，利于扩展的开源系统修改是不错的选择。