Schedulis是一个分布式工作流任务调度系统，基于LinkedIn的开源项目Azkaban开发的，提供了丰富的任务类型，多样化的任务调度方式，用于解决金融级场景下，大量批量作业任务的复杂依赖、灵活调度，提高工作效率，Schedulis已在国内最大线上银行WeBank，经过了数年海量严苛金融业务场景的打磨和验证，表现卓越。

软件介绍

Schedulis系统具备高性能，高可用(去中心化多调度中心和多执行器)和多租户资源隔离等金融级特性;现已被集成到数据应用开发门户DataSphere Studio。

Schedulis支持常规的Command Shell和Linkis(HadoopMR、 Hive、Spark、Sqoop、 Python)大数据任务;同时还支持特色的数据检查和工作流之间的依赖任务;支持完善的告警和工作流执行策略;提供多种类型的参数设置，动态全局变量和简单易用的 UI。

与DataSphere Studio和Linkis的对接：

DataSphere Studio可以将编辑好的工作流一键发布到Schedulis进行调度，而Schedulis也实现了Linkis插件，用于向Linkis提交任务，这样使得Schedulis与DataSphere Studio和Linkis能够无缝衔接，从而实现数据应用开发全流程的连贯顺滑用户体验。

常见问题

01 Schedulis 是什么?

Schedulis 是一个分布式工作流任务调度系统。其支持常规的 Command Shell 和 Linkis(HadoopMR、 Hive、Spark、Sqoop、 Python)大数据任务;同时还支持特色的数据检查和工作流之间的依赖任务，支持完善的告警和工作流执行策略;提供多种类型的参数设置，动态全局变量和简单易用的 UI;该调度系统还具备高性能，高可用(去中心化多调度中心和多执行器)和多租户资源隔离等金融级特性;现已被集成到数据应用开发门户 DataSphere Studio。

02 为什么需要 Schedulis?

大数据平台中承载着大量多样的数据处理任务，如何才能够充分解放人力，使得这些任务能够按照业务自定义的执行顺序和执行策略，被自动化的调度且具备足够的容错能力?这是企业和业务人员的迫切需要。

业界现有的任务调度系统层出不穷，但也暴露了各色各样的问题：

支持的任务类型不够丰富和任务调度方式单一，不能满足变化多端的业务需求;

不支持工作流之间的相互依赖;

不支持对接DataSphere Studio 和 Linkis;

失败和告警策略要么缺失要么简陋，使得业务人员不能及时的发现问题处理问题;

对于执行的工作流/任务参数的设置不够灵活;

单管理节点配备单冷备的单点故障风险，造成一部分工作流状态的缺失和服务中断等问题。.