使用限制
数量限制 单个 DMS 租户最多可创建5000个任务流（任务编排+数仓开发）。每个任务流中最多包含100个任务节点。任务编排最多包含200个业务场景。任务流、任务节点执行时长限制 任务编排中任务流执行的时长不能超过18小时。任务编排的任务节点...
产品相关问题
可视化任务编排：简化多任务调度的运维管理，并支持暂停/恢复、跳过、加锁/解锁、重置、失败重试等多种人工预操作。任务监控：支持实时查看任务的执行状态及执行进度，执行时长，执行的客户端 IP、执行是否成功、执行失败原因等信息。更多...
集成与开发概览
任务编排主要用于编排各类任务并进行调度执行。您可以通过创建一个或多个任务节点组成的任务流，实现复杂的任务调度，提高数据开发效率。数仓开发。更多信息，请参见 创建项目空间。数仓开发主要用于沉浸式数据仓库开发，您可以通过创建...
使用场景
本文为您介绍任务编排的应用场景。包含但不限于如下场景：数据迁移与同步 使用DMS任务编排配置和管理数据迁移或数据同步任务，将数据从一个数据源迁移到另一个数据源，或实现同数据源、不同数据源之间的数据实时同步。数据清洗与加工 DMS...
分布式任务调度 SchedulerX
SchedulerX是阿里巴巴自研的基于Akka架构的分布式任务调度平台，兼容开源XXL-JOB、ElasticJob、K8s Job、Spring Schedule，支持Cron定时、一次性任务、任务编排、分布式数据处理，具备高可用、可视化、可运维、低延时等能力。
管理工作流实例和节点实例
查看工作流实例 进入任务编排页面。登录 E-MapReduce控制台。在左侧导航栏，选择 EMR Serverless>Spark。在 Spark 页面，单击目标工作空间名称。在 EMR Serverless Spark 页面，单击左侧导航栏中的 任务编排。在 任务编排 页面，单击目标...
任务编排（公测）
任务编排是一个全托管的工作流调度服务，通过可视化的操作界面轻松地编排批作业运行的顺序，构建数据仓库，在实时计算Flink版平台实现开发、调度、部署和运维一体化。重要 任务编排目前为公测功能，公测阶段不保障服务等级协议SLA。如果您...
2023-12-07版本
管理资源队列 任务编排（公测）通过可视化的操作界面轻松地编排批作业运行的顺序，调度批作业任务的运行，高效构建数据仓库，在实时计算Flink版平台实现开发、调度、部署和运维一体化。任务编排（公测）查询脚本 可以在查询脚本中通过DDL、...
功能特性
本文为您介绍任务编排的功能特性。支持可视化进行任务流编排、配置 提供可视化的任务编排界面，支持拖拽式任务拼接和编辑，方便用户进行任务流编排和配置。支持多种任务类型 任务类型包括数据迁移、数据同步、数据加工等，满足不同的数据...
DMS调度Spark
为解决以上痛点，您可以通过 数据管理DMS 的任务编排功能，周期性、有顺序地调度Spark作业。本文介绍如何使用DMS调度AnalyticDB MySQL Spark作业。应用场景 机器学习 图像处理 推荐系统 报表分析 数据挖掘 前提条件 购买了AnalyticDB MySQL...
配置AnalyticDB MySQL Spark节点
数据管理DMS 任务编排功能的AnalyticDB MySQL Spark节点，支持周期性、有顺序地调度Spark作业。本文介绍如何配置AnalyticDB MySQL Spark节点。背景信息 使用常规的Spark开发编辑器或命令行等工具进行AnalyticDB MySQL Spark作业开发时，仅...
【通知】下线任务编排（老）和数仓开发（老）功能
任务编排（老）和数仓开发（老）功能将于2022年6月30日逐步关闭线上功能入口，同时系统会将老版中未迁移的任务流自动迁移到新版中。背景信息 数据管理DMS中任务编排 和数仓开发功能都 存在新老两个版本，新版拥有更丰富的功能和更稳定的...
产品功能
调度任务编排 支持可拖拽的工作流DAG（Directed Acyclic Graph）进行任务编排，操作简单，前端直接拖拽即可。详细的任务状态图能让您直观地查看并排查下游任务未执行的原因。具体操作，请参见 创建工作流。多种调度任务类型 在定时调度和...
发布或下线任务流
在顶部菜单栏中，选择 集成与开发（DTS）>数据开发>任务编排。单击目标任务流名称，进入任务流详情页面。可选：试运行任务流。单击画布左上方的 试运行 按钮。您也可以单击试运行右侧的，选择 空跑、指定时间运行 或 指定时间范围运行 的试...
配置事件调度
本文为您介绍如何在任务编排的任务流页面，进行事件调度配置。应用场景 任务的触发条件依赖于外部事件调度时，可选择事件调度。例如，C任务流的调度类型为事件调度，配置了A任务流和B任务流中的单实例SQL节点这两个事件，则A任务流和B任务...
产品功能
调度任务编排 支持可拖拽的工作流DAG（Directed Acyclic Graph）进行任务编排，操作简单，前端直接拖拽即可。详细的任务状态图能让您直观地查看并排查下游任务未执行的原因。具体操作，请参见 创建工作流。多种调度任务类型 在定时调度和...
ack-ai-pipeline
ack-ai-pipeline组件是云原生AI套件提供的工作流编排引擎，主要提供任务编排、实验管理、模型追踪等能力，简化AI生产过程中的任务管理，提高模型生产迭代效率。本文介绍ack-ai-pipeline组件的基础信息、使用说明和变更记录。组件介绍 ack-...
基本概念
本文介绍任务编排功能中的基本概念。任务 任务是能完成一项功能操作的节点。任务节点 节点是任务流中任务的实体承载，其可以处于任务流中的任意位置，节点之间通过边来建立依赖关系。任务节点类型如下：数据集成 数据加工 状态检查 通用 ...
任务编排
更多信息，请参见 任务编排概述。步骤五：运行任务流并验证 单击页面上方的 试运行。如果执行日志的最后一行出现 status SUCCEEDED，表明任务试运行成功。如果执行日志的最后一行出现 status FAILED，表明任务试运行失败。说明 如果试运行...
流程配置
任务编排 添加并行任务 在流水线编辑页面，鼠标移动到一个阶段会出现“+并行任务”按钮，点击打开 选择任务组 面板，选择合适的任务组模板，即可完成并行任务的添加。添加串行任务 在流水线编辑页面，鼠标移动到一个任务会出现“+”，可以...
功能特性
任务图形化依赖编排 支持将多个任务按执行的顺序编排成一张拓扑图，自动执行，无需人工干预，从而保证对大量任务的调度快速高效地完成。支持多种依赖管理网关 提供直接依赖，条件网关及并行网关管理任务之间的关系。执行过程中人工干预 ...
通过任务编排实现跨库数据同步
本文通过在任务编排中创建跨库Spark任务，实现了定期将在线库中的订单表和商品表同步到数据仓库中进行数据分析，并将分析结果回流在线库中供管理者查询。前提条件 准备一个MySQL数据库作为在线库，用于存放订单表和商品表，且您拥有该数据...
Kubernetes 部署编排
可以修改 编排组件 名称或描述 可以修改组件 YAML 具体内容 可以添加/删除组件 可以修改 镜像，可以修改 占位符 使用占位符和变量 云效 AppStack 应用编排支持使用占位符 {{ }} 和变量实现一套编排多环境差异化部署，实现变量部署时动态...
服务编排功能介绍
您可以按照业务逻辑，以串行、并行和分支等结构编排多个API及函数服务为工作流。前提条件 您需要购买DataWorks企业版及以上版本，才可以使用服务编排功能。详情请参见 DataWorks版本服务计费说明。仅华东2（上海）地域支持使用服务编排功能...
使用跨 zone 网关
如果任务编排流程比较复杂，需要编排多个节点，建议使用拓扑子节点来编辑一个复杂逻辑流程，添加至跨 zone 网关内，然后通过跨 zone 网关指定在哪个 zone 执行。任务节点必须在跨 zone 网关内执行，通过跨 zone 网关将任务指定在特定 zone ...
使用Argo Workflow编排动态DAG Fan-out/Fan-in任务
在工作流编排过程中，为了加快大任务处理的速度，可以使用Fan-out Fan-in任务编排，将大任务分解成小任务，然后并行运行小任务，最后聚合结果。分布式工作流Argo集群（简称 工作流集群）支持动态DAG方式编排Fan-out Fan-in任务，可按需调度...
调度DLA Spark任务
自定义任务编排调度 DLA Serverless Spark除了上述调度集成之外，还提供了SDK以及Spark-Submit工具用于提交Spark作业、查询作业状态、获取作业日志等功能，详情请参见：SDK安装与使用 Spark-Submit命令行工具 您可以利用上述工具，使用第三...
专业版公测（2022年01月26日）
融合大数据DataWorks任务 在实际业务场景中业务处理往往依赖前置数据准备，目前在分布式任务调度平台上可进行DataWorks任务数据处理与业务数据处理任务依赖编排定时调度。更多信息，请参见 DataWorks任务。如何升级为专业版 操作步骤 ...
使用MNS服务集成及回调编排任意任务类型
本文示例中，我们使用MNS队列集成的功能，结合回调（callback）完成更多非函数计算的计算任务的编排。简介 Serverless 工作流 的使用场景不仅限于编排函数计算FC（Function Compute）的FaaS函数，也包括广义上任意的计算任务。在上一篇最佳...
通过运维中心管理任务流与任务流实例
任务流调度统计 进入任务编排运维中心 后，您可在调度统计区域，选择任务流的运行时间、目标任务流（可多选），通过甘特图查看任务流的调度时间是否合理。任务流执行状态排行 进入任务编排运维中心 后，您可在任务流排行区域查看 任务流...
通过DMS管理作业
云原生多模数据库 Lindorm 计算引擎支持通过数据管理DMS的任务编排功能来调度Lindorm Spark任务，并查看Lindorm Spark任务发布记录和日志，满足用户在数据生产、交互式分析、机器学习和图计算等场景中的计算需求。本文介绍通过DMS管理...
表详情
产出信息 当使用任务编排功能对当前表进行加工（数据写入）时，此处会展示目标任务的执行列表，包含 任务名称、任务ID、开始时间、执行时间、结束时间 等。您可以执行如下操作：单击 代码：跳转到任务编排详情页，查看具体代码。单击 日志...
功能简介
支持数据处理流程编排（多个计算节点组合成一个任务流），用户可灵活的通过可视化方式自定义任务流。支持批量、流式等多种类型的节点在一个场景内的混合编排。支持开发环境中场景的运行和上线，并将开发环境中调试通过的场景发布到生产环境...
功能简介
支持数据处理流程编排（多个计算节点组合成一个任务流），用户可灵活的通过可视化方式自定义任务流。支持批量、流式等多种类型的节点在一个场景内的混合编排。支持开发环境中场景的运行和上线，并将开发环境中调试通过的场景发布到生产环境...
数据开发
支持数据处理流程编排（多个计算节点组合成一个任务流），用户可灵活的通过可视化方式自定义任务流。支持批量、流式等多种类型的节点在一个场景内的混合编排。支持开发环境中场景的部署、运行和上线，并将开发环境中调试通过的场景发布到...
任务编排之电商打标
数据管理DMS任务编排主要用于编排各类任务并进行调度执行。您可以通过创建一个或多个任务节点组成的任务流，实现复杂的任务调度，提高数据开发效率。背景信息 电商做大促活动时，常会推出优惠活动，例如用户累计消费达到一定额度，发放对应...
概述
数据管理DMS 的任务编排主要用于编排各类任务节点并进行周期或事件调度执行。您可以通过创建一个或多个任务节点组成的任务流，实现复杂的任务调度，提高数据开发效率。背景信息 随着互联网和物联网的飞速发展、数据规模急剧增长、数据来源...
什么是分布式任务调度SchedulerX
分布式任务调度SchedulerX是阿里巴巴自研的分布式任务调度平台，兼容开源XXL-JOB、ElasticJob、Spring Schedule，K8s Job，支持Cron定时、一次性任务、可视化工作流任务编排和分布式跑批，具有高可用、可观测、可运维和低延时等能力。...
概述
应用 管理 支持应用的创建和管理能力，包括在线服务、离线任务、编排服务的创建、发布版本、部署、运维、查看实例，同时支持应用的目录管理。说明 在线服务：主要是常驻型应用服务，可用于需要提供即时响应的业务场景。离线任务：主要是...
概述
应用 管理 支持应用的创建和管理能力，包括在线服务、离线任务、编排服务的创建、发布版本、部署、运维、查看实例，同时支持应用的目录管理。说明 在线服务：主要是常驻型应用服务，可用于需要提供即时响应的业务场景。离线任务：主要是...
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