Easy Scheduler Release 1.0.2
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Easy Scheduler 1.0.2是1.x系列中的第三个版本。此版本增加了调度开放接口、worker分组(指定任务运行的机器组)、任务流程及服务监控以及对oracle、clickhouse等支持，具体如下：
新特性：
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- [[EasyScheduler-79](https://github.com/analysys/EasyScheduler/issues/79)] 调度通过token方式对外开放接口，可以通过api进行操作
- [[EasyScheduler-138](https://github.com/analysys/EasyScheduler/issues/138)] 可以指定任务运行的机器(组)
- [[EasyScheduler-139](https://github.com/analysys/EasyScheduler/issues/139)] 任务流程监控及Master、Worker、Zookeeper运行状态监控
- [[EasyScheduler-140](https://github.com/analysys/EasyScheduler/issues/140)] 工作流定义—增加流程超时报警
- [[EasyScheduler-134](https://github.com/analysys/EasyScheduler/issues/134)] 任务类型支持Oracle、CLICKHOUSE、SQLSERVER、IMPALA
- [[EasyScheduler-136](https://github.com/analysys/EasyScheduler/issues/136)] Sql任务节点可以独立选取抄送邮件用户
- [[EasyScheduler-141](https://github.com/analysys/EasyScheduler/issues/141)] 用户管理—用户可以绑定队列,用户队列级别高于租户队列级别，如果用户队列为空，则寻找租户队列
增强：
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- [[EasyScheduler-154](https://github.com/analysys/EasyScheduler/issues/154)] 租户编码允许纯数字或者下划线这种的编码
修复：
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- [[EasyScheduler-135](https://github.com/analysys/EasyScheduler/issues/135)] Python任务可以指定python版本
- [[EasyScheduler-125](https://github.com/analysys/EasyScheduler/issues/125)] 用户账号中手机号无法识别联通最新号码166开头
- [[EasyScheduler-178](https://github.com/analysys/EasyScheduler/issues/178)] 修复ProcessDao里细微的拼写错误
- [[EasyScheduler-129](https://github.com/analysys/EasyScheduler/issues/129)] 租户管理中，租户编码带下划线等特殊字符无法通过校验
感谢：
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最后但最重要的是，没有以下伙伴的贡献就没有新版本的诞生：
Baoqi , chubbyjiang , coreychen , chgxtony, cmdares , datuzi , dingchao, fanguanqun , 风清扬, gaojun416 , googlechorme, hyperknob , hujiang75277381 , huanzui , kinssun, ivivi727 ,jimmy, jiangzhx , kevin5210 , lidongdai , lshmouse , lenboo, lyf198972 , lgcareer , lzy305 , moranrr , millionfor , mazhong8808, programlief, qiaozhanwei , roy110 , swxchappy , sherlock111 , samz406 , swxchappy, qq389401879 , lzy305, vkingnew, William-GuoWei , woniulinux, yyl861, zhangxin1988, yangjiajun2014, yangqinlong, yangjiajun2014, zhzhenqin, zhangluck, zhanghaicheng1, zhuyizhizhi
以及微信群里众多的热心伙伴！在此非常感谢！
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Easy Scheduler介绍
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[Easy Scheduler](https://github.com/analysys/EasyScheduler)是一个分布式工作流任务调度系统，主要解决数据研发ETL错综复杂的依赖关系所带来的各种问题。
其主要目标如下：
- 以DAG图的方式将Task按照任务的依赖关系关联起来，可实时可视化监控任务的运行状态
- 支持丰富的任务类型：Shell、MR、Spark、SQL(mysql、postgresql、hive、sparksql),Python,Sub_Process、Procedure等
- 支持工作流定时调度、依赖调度、手动调度、手动暂停/停止/恢复，同时支持失败重试/告警、从指定节点恢复失败、Kill任务等操作
- 支持工作流优先级、任务优先级及任务的故障转移及任务超时告警/失败
- 支持工作流全局参数及节点自定义参数设置
- 支持资源文件的在线上传/下载，管理等，支持在线文件创建、编辑
- 支持任务日志在线查看及滚动、在线下载日志等
- 实现集群HA，通过Zookeeper实现Master集群和Worker集群去中心化
- 支持对`Master/Worker` cpu load，memory，cpu在线查看
- 支持工作流运行历史树形/甘特图展示、支持任务状态统计、流程状态统计
- 支持补数
- 支持多租户
- 支持国际化
- 还有更多等待伙伴们探索
### 与同类调度系统的对比
### 系统部分截图
### 文档
- <a href="https://analysys.github.io/easyscheduler_docs_cn/后端部署文档.html" target="_blank">后端部署文档</a>
- <a href="https://analysys.github.io/easyscheduler_docs_cn/前端部署文档.html" target="_blank">前端部署文档</a>
- [**使用手册**](https://analysys.github.io/easyscheduler_docs_cn/系统使用手册.html?_blank "系统使用手册")
- <a href="http://52.82.13.76:8888" target="_blank">我要体验</a> 普通用户登录：demo/demo123
更多文档请参考 <a href="https://analysys.github.io/easyscheduler_docs_cn/" target="_blank">easyscheduler中文在线文档</a>
### 近期研发计划
EasyScheduler的工作计划：<a href="https://github.com/analysys/EasyScheduler/projects/1" target="_blank">研发计划</a> ，其中 In Develop卡片下是1.0.2版本的功能，TODO卡片是待做事项(包括 feature ideas)
### 贡献代码
非常欢迎大家来参与贡献代码，提交代码流程请参考：
https://github.com/analysys/EasyScheduler/blob/master/CONTRIBUTING.md
### 感谢
Easy Scheduler使用了很多优秀的开源项目，比如google的guava、guice、grpc，netty，ali的bonecp，quartz，以及apache的众多开源项目等等，
正是由于站在这些开源项目的肩膀上，才有Easy Scheduler的诞生的可能。对此我们对使用的所有开源软件表示非常的感谢！我们也希望自己不仅是开源的受益者，也能成为开源的
贡献者，于是我们决定把易调度贡献出来，并承诺长期维护。也希望对开源有同样热情和信念的伙伴加入进来，一起为开源献出一份力！
### 帮助
The fastest way to get response from our developers is to submit issues, or add our wechat : 510570367
另外我们部署了一个单机版本的小demo，想体验的伙伴，请访问 http://52.82.13.76:8888 欢迎联系体验(wechat : 510570367)， 涉及多人修改的问题，管理员登录暂不开放！欢迎提建议！
[](https://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0.html)