一、背景与挑战

在日均处理PB级数据的背景下，原有调度系统面临两大核心问题：

1. 任务依赖黑洞：跨系统任务（Hive/TiDB/StarRocks）依赖关系人工维护，故障排查耗时超30分钟
2. 扩展性瓶颈：单点调度器无法支撑千级任务并发，失败重试机制缺失导致数据延迟率超5%

二、技术选型

三、核心架构设计

关键技术实现：

1. YAML动态编译

   type TaskDAG struct {
       Nodes []Node `yaml:"nodes"` 
       Edges []Edge `yaml:"edges"`
   }
   
   func GenerateWorkflow(yamlPath string) (*ds.WorkflowDefine, error) {
       data := os.ReadFile(yamlPath)
       var dag TaskDAG
       yaml.Unmarshal(data, &dag)
       // 转换为DolphinScheduler DAG结构
       return buildDSDAG(dag) 
   }
   

2. 血缘自动捕获

   • 通过拦截SQL执行计划解析输入/输出表
   • 非SQL任务通过Hook捕获文件路径

   # StarRocks Broker Load血缘捕获
   def capture_brokerload(job_id):
       job = get_job_log(job_id)
       return {
         "input": job.params["hdfs_path"],
         "output": job.db_table 
       }
   

四、核心难题解决方案

1. 零事故迁移方案

   • 双跑比对：新老系统并行运行，DataDiff工具校验结果一致性
   • 灰度发布：按业务单元分批次切割流量
   • 回滚机制：5分钟内完整回退能力

2. 自研高性能导入工具

   场景	工具	TPS对比
   Hive->StarRocks	Hive2SR	较DataX提升4倍+
   Hive->DB	Hive2db	较DataX提升4倍+
   TiDB->Hive	Db2Hive	较Sqoop提升2倍

   核心优化点：

   • 基于Go的协程池实现批量提交
   • 动态缓冲区调整策略

   func (w *StarrocksWriter) batchCommit() {
       for {
           select {
           case batch := <-w.batchChan:
               w.doBrokerLoad(batch) 
               // 动态调整batchsize
               w.adjustBatchSize(len(batch)) 
           }
       }
   }
   

五、血缘管理实现

血缘存储采用图数据库Neo4j，实现：

• 影响分析：表级变更秒级定位影响范围
• 根因定位：故障时30秒内追踪问题源头
• 合规审计：满足GDPR数据溯源要求

六、性能收益