今天给大家分享主流大数据调度工具DolphinScheduler，以及数据的ETL流程。

一：调度工具DS

主流大数据调度工具DolphinScheduler，

其定位：解决数据处理流程中错综复杂的依赖关系

任务支持类型：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。

二，数据ETL流程(调度流程)

今天分享一个把数据从hive推送到人大金仓数据库的案例。

1，源数据--hive

hive表数据如图所示，

在这里一共5条数据，展示的4个字段都是主键，dt为分区。

2，DS主界面

项目管理主界面，包含了很多的工作流，工作流需要自己配置。

3，创建工作流

在这里，我们写一个export的sheet页，主要实现数据从hive推送到数据库。

dept的内容是指的是前置依赖。

4，工作流内容配置

表名是  f_con_fund_deal_reminder

前缀 export 指的是数据推送，一般就是把数据从hive推送到其他数据库。

最重要的是脚本内容：

这里脚本内容是支持shell任务，所以大家一定要懂shell语法。

当然还要再设置参数，这里根据shell内容来，参数可以设置多个。

5，shell脚本开发

在这里底层逻辑采用datex的方式来进行数据的ETL。

5.1，日期配置

涉及时间或者其他参数的传参。

5.2，源表配置

这里的查询语句  query_sql，是可以将其查询出来的数据进行数据的传输（功能强大！！！）。

5.3，目标表配置

tgt_tab_pkey : 是数据库该表的主键。（下次ETL，如果数据发生变更，会把同主键的数据进行变更。）

tgt_tab_column : 是源表查询出来的字段映射到目标表的字段（映射灵活）。

tgt_pre_sql : 在数据ETL之前，可以先对数据库的表先进行操作（牛逼）。

5.4，其他配置

该调度是自然日跑批还是交易日跑批。

通用配置：这部分不需要大家更改。

底层逻辑采用datex的方式来进行数据的ETL，

写在了comment_data_sync.sh里面了。

6，参数的设置/调度运行

是否补数：就是可以跑批任意哪一天的调度。

调度日期：需要自己设置。然后点击运行。

7，在目标库看ETL结果

查询发现，只有4条数据。要的就是这个，因为我们设置主键了。

同主键数据，会随机插入一条数据。这个大家看步骤一。

8，工作流日志

看看工作日志长啥样，里面运行了什么。

发现有刚刚的shell脚本运行过程：

打印最终数据推送的结果：

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好啦，今天这篇主流调度工具DS的简单介绍，以及工作流创建，脚本开发，调度流程，日志查看，一整个流程，就分享到这里。

下次再见！