🔥🔥🔥 灵活,可靠和快速的分布式任务重试和分布式任务调度平台
dataCollection项目在kettle基础开发的可视化任务调度系统,提供简单易用的操作界面,降低用户使用crontab调度的学习成本,缩短任务配置时间,避免配置过程中出错。
基于xxl-job改造的可视化定时任务调度工具,支持任务失败重试,任务暂停和预测任务到达时间,设定超时时间等。支持单任务多任务串并联运行,可视化观察每一个任务运行的状况
AutoJob是一款轻量级任务调度框架,具有分布式、全异步、易拓展、易集成等特点,提供多种任务调度模式和多种任务类型。配置丰富、拓展方便、使用简单、代码侵入性低。
Schedulis 是微众银行基于 LinkedIn 的开源项目 Azkaban 开发的一款工作流任务调度系统,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。
Taier 名字由来中国古代十大名剑之一 —— 太阿。
Taier 是一个分布式可视化的DAG任务调度系统。旨在降低ETL开发成本、提高大数据平台稳定性,大数据开发人员可以在 Taier 直接进行业务逻辑的开发,而不用关心任务错综复杂的依赖关系与底层的大数据平台的架构实现,将工作的重心更多地聚焦在业务之中。
新一代分布式任务调度与计算框架,支持CRON、API、固定频率、固定延迟等调度策略,提供工作流来编排任务解决依赖关系,使用简单,功能强大,文档齐全,欢迎各位接入使用!