云原生多模数据库 Lindorm：通过DMS管理作业

前提条件

• 已开通数据管理DMS服务。

• 已开通计算引擎。如何开通，请参见开通与变配。

• 已完成作业开发。如何开发，请参见JAR作业开发实践或Python作业开发实践。

• 已将作业上传至HDFS或OSS。如何上传至HDFS，请参见通过控制台上传文件。

创建Lindorm Spark任务流

1. 登录数据管理DMS 5.0。

2. 进入任务编排页面。

   • DMS极简模式：

     1. 在场景引导区域，单击数据传输与加工（DTS）。

     2. 在右侧数据加工区域，单击任务编排卡片。

   • DMS非极简模式：在顶部菜单栏中，选择集成与开发（DTS） > 数据开发 > 任务编排。

3. 在任务编排页面，单击新增任务流。

4. 在新增任务流对话框中，输入任务流名称和描述，并单击确认。

5. 在左侧任务类型列表中，拖拽Lindorm Spark任务节点到空白区域，并通过连线的方式定义任务节点之间的依赖关系。

6. 配置Lindorm Spark任务节点。

   1. 双击Lindorm Spark任务节点或者单击Lindorm Spark任务节点并选择。

   2. 在打开的任务节点页面中，配置基础参数和运行作业的自定义参数。

      • 在基础配置区域配置基础参数，基础参数说明如下表：

        参数	说明
        地域	选择目标Lindorm实例所属的地域。
        Lindorm实例	选择目标Lindorm实例ID。
        任务类型	选择Spark作业类型，支持以下两种： JAR Python SQL

      • 在作业配置区域配置运行作业的自定义参数。以下列出不同的Spark作业配置模板和自定义参数说明。

        • JAR作业配置模板和自定义参数说明如下：

          {
            "mainResource" : "oss://path/to/your/file.jar",
            "mainClass" : "path.to.main.class",
            "args" : [ "arg1", "arg2" ],
            "configs" : {
              "spark.hadoop.fs.oss.endpoint" : "",
              "spark.hadoop.fs.oss.accessKeyId" : "",
              "spark.hadoop.fs.oss.accessKeySecret" : "",
              "spark.hadoop.fs.oss.impl" : "org.apache.hadoop.fs.aliyun.oss.AliyunOSSFileSystem",
              "spark.sql.shuffle.partitions" : "20"
            }
          }

          参数	参数类型	是否必填	说明	示例值
          mainResource	String	是	JAR包存储在HDFS或OSS的路径。	JAR包存储至HDFS：hdfs:///path/spark-examples_2.12-3.1.1.jar JAR包存储至OSS：oss://testBucketName/path/spark-examples_2.12-3.1.1.jar
          mainClass	String	是	JAR作业的程序入口类。	com.aliyun.ldspark.SparkPi
          args	Array	否	传入mainClass参数。	["arg1", "arg2"]
          configs	Json	否	Spark系统参数配置。此外，如果您已将作业上传至OSS，则需要在此增加以下配置： spark.hadoop.fs.oss.endpoint：存储作业的OSS地址。 spark.hadoop.fs.oss.accessKeyId：通过阿里云控制台创建的Access Key ID，获取方法请参见创建AccessKey。 spark.hadoop.fs.oss.accessKeySecret：通过阿里云控制台获取Access Key Secret，获取方法请参见创建AccessKey。 spark.hadoop.fs.oss.impl：访问OSS的类。固定值为：org.apache.hadoop.fs.aliyun.oss.AliyunOSSFileSystem。	{ "spark.sql.shuffle.partitions": "200"}

        • Python作业配置模板和自定义参数说明如下：

          {
            "mainResource" : "oss://path/to/your/file.py",
            "args" : [ "arg1", "arg2" ],
            "configs" : {
              "spark.hadoop.fs.oss.endpoint" : "",
              "spark.hadoop.fs.oss.accessKeyId" : "",
              "spark.hadoop.fs.oss.accessKeySecret" : "",
              "spark.hadoop.fs.oss.impl" : "org.apache.hadoop.fs.aliyun.oss.AliyunOSSFileSystem",
              "spark.submit.pyFiles" : "oss://path/to/your/project_file.py,oss://path/to/your/project_module.zip",
              "spark.archives" : "oss://path/to/your/environment.tar.gz#environment",
              "spark.sql.shuffle.partitions" : "20"
            }
          }

          参数	参数类型	是否必选	说明	示例值
          mainResource	String	是	Python文件存储在OSS或者HDFS的路径。	Python文件存储至OSS：oss://testBucketName/path/spark-examples.py Python文件存储至HDFS：hdfs:///path/spark-examples.py
          args	Array	否	传入mainClass参数。	["arg1", "arg2"]
          configs	Json	否	Spark系统参数配置。如果将作业上传至OSS，需要在此配置以下参数： spark.hadoop.fs.oss.endpoint：存储作业的OSS地址。 spark.hadoop.fs.oss.accessKeyId：通过阿里云控制台创建的Access Key ID，获取方法请参见创建AccessKey。 spark.hadoop.fs.oss.accessKeySecret：通过阿里云控制台获取Access Key Secret，获取方法请参见创建AccessKey。 spark.hadoop.fs.oss.impl：访问OSS的类。固定值为：org.apache.hadoop.fs.aliyun.oss.AliyunOSSFileSystem。	{"spark.sql.shuffle.partitions": "200"}

        • SQL作业配置模板和自定义参数说明如下：

          {
            "mainResource" : "oss://path/to/your/file.sql",
            "configs" : {
              "spark.hadoop.fs.oss.endpoint" : "",
              "spark.hadoop.fs.oss.accessKeyId" : "",
              "spark.hadoop.fs.oss.accessKeySecret" : "",
              "spark.hadoop.fs.oss.impl" : "org.apache.hadoop.fs.aliyun.oss.AliyunOSSFileSystem",
              "spark.sql.shuffle.partitions" : "20"
            }
          }

          参数	参数类型	是否必选	说明	示例
          mainResource	String	是	SQL文件存储在OSS或者HDFS的路径。	SQL文件存储至OSS：oss://testBucketName/path/spark-examples.sql SQL文件存储至HDFS：hdfs:///path/spark-examples.sql
          configs	Json	否	SQL作业的其他相关配置。	{ "spark.executor.memory" : "8g"}

   3. 完成以上配置后，单击页面左上方的试运行，检查作业运行效果是否符合预期。

7. 发布任务流。所有的任务节点配置完成后，单击任务流名称页面左上方的发布。

   

查看任务流的发布记录和日志

1. 在任务编排页面单击目标任务流名称。

2. 单击任务流名称页面右上角的前往运维。

   

3. 查看任务流的发布记录和日志。

   • 查看任务流的发布记录。在任务流信息页面，单击发布列表页签可以查看任务流的发布记录。

   • 查看任务流的日志。

     1. 在运行记录页签左上方的下拉列表中选择定时触发或者手动触发，可以查看任务流中所有任务节点的详细信息。

     2. 单击任务节点名称后面的查看，可以查看Lindorm Spark任务作业的提交日志，获取该任务节点的JobID和SparkUI。

        说明

        如果任务提交失败，请将JobID和SparkUI提供给工单处理人员并提交工单。

任务流高级配置

调度配置

根据业务需求配置相应的调度策略，Lindorm Spark任务流会根据该调度策略自动执行。配置方法如下：

1. 在任务编排页面单击目标任务流名称。

2. 单击任务流名称页面左下角的任务流信息。

   

3. 在右侧调度配置区域，打开开启调度开关，配置调度策略，配置项说明如下表。

   配置项	说明
   调度类型	选择调度类型： 周期调度：周期性调度任务，例如一周执行一次任务。 调度一次：在指定时间执行一次任务，仅需要配置执行任务的具体时间。
   生效时间	选择调度周期生效的区间，默认1970-01-01~9999-01-01，表示一直生效。
   调度周期	选择调度任务的周期： 小时：按设定的小时执行任务调度，需要配置定时调度。 日：按每日一次的频率执行任务调度，需要配置每日调度的具体时间。 周：以周为周期，每个指定天执行一次任务调度，需要配置指定时间和具体时间。 月：以月为周期，每个指定天执行一次任务调度，需要配置指定时间和具体时间。
   定时调度	提供了2种定时调度的方式： 固定间隔时间调度： 开始时间：执行任务的开始时间。 间隔时间：执行任务的间隔时间，单位为小时。 结束时间：执行任务的结束时间。 例如，配置开始时间为00:00、间隔时间为6小时、结束时间为20:59，系统将在0点、6点、12点、18点执行任务。 指定时间调度：选择执行任务的目标时间点。 例如选择和0小时和5小时，系统将在0点和5点执行任务。
   指定时间	如果调度周期为周，选择星期几执行任务，支持多选。 如果调度周期为月，选择每月几号执行任务，支持多选。
   具体时间	设置执行任务流的具体时间。 例如配置02:55，系统将在指定天的02时55分执行任务。
   cron表达式	不需要手动配置，系统会根据您配置的周期、具体时间自动展现。

   调度配置示例：如果需要配置任务流在每天0点和12点进行调度，调度策略配置如下。

   • 调度类型选择周期调度。

   • 调度周期选择小时。

   • 定时调度选择指定时间，同时在指定时间列表中选择0小时和12小时。

变量配置

对于周期调度的任务流，可以将调度时间作为参数传递给要执行的任务。例如：将业务时间bizdate（运行时间的前一天）传递给任务节点，按照如下步骤配置时间变量。

1. 在任务流名称页面，双击Lindorm Spark任务节点或者Lindorm Spark任务节点并选择。

2. 在右侧菜单栏选择变量设置。

3. 在节点变量或者任务流变量页签中添加变量名。

4. 在作业配置区域中使用变量。更多变量请参见变量概述。

   

通知配置

如果打开通知开关，系统会根据任务流执行的结果发送相应的通知消息。打开通知方法如下：

1. 单击任务流名称页面左下角的通知配置。

2. 根据业务需求打开对应的通知开关。

   • 基本通知

     • 成功通知：任务流执行成功发送通知信息。

     • 失败通知：任务流执行失败发送通知信息。

   • 超时通知：任务流执行超时发送通知信息。

   • 预警通知：任务即将开始时发送通知信息。

3. 可选：配置消息接收人，请参见消息通知管理。

交互式SQL

1. 登录数据管理DMS 5.0。

2. 单击首页页签。

3. 在左侧导航栏，单击新建实例。

4. 在新增实例对话框中，选择NoSQL数据库分类中的Lindorm_Compute。

   

5. 填写Lindorm实例的实例地区、实例ID、数据库账号和数据库密码，并单击提交。

6. 在弹出的对话框中单击确定，进入SQL编辑窗口。

7. 在SQLConsole输入SQL语句，单击执行。

相关文档

有关数据管理DMS的任务编排功能，详情请参见任务编排概述。