日均 6000+ 实例，TB 级数据流量，Apache DolphinScheduler 如何做联通医疗大数据平台的“顶梁柱”？

作者 | 胡泽康鄞乐炜

作者简介

胡泽康

联通（广东）产业互联网公司大数据工程师，专注于开源大数据领域，从事大数据平台研发工作

鄞乐炜

联通（广东）产业互联网公司大数据工程师，主要从事大数据平台的应用与引擎端开发

01 背景介绍

我们是联通医疗团队，一直践行 “服务医改，惠及民生” 的使命，全面驱动医疗健康产业数字化、智能化转型。

在调度系统选型初期，我们团队技术栈以 JVM 语言为主，由于 Airflow 的结构体系无法进行充分的改造和融合，因此在开源调度系统的选择上，我们主要对 **Azkaban 和 **Apache Dolphin Scheduler 进行了充分的调研和预演。结果显示，在相同的环境压测下，Azkaban 在稳定性上存在不足，会有任务积压和 executor 负载过高等影响，功能性上也存在一定的缺陷。

我们选择 Apache DolphinScheduler 主要原因有以下几点：

分布式去中心化结构，系统的稳定性有足够的保障；
可视化的DAG编辑模式，使用成本低；
多项目实施、资源隔离和动态扩缩容有完整的解决方案，可快速落地；
JVM体系，快速开发改造和适配。

从2020年开始，我们团队基于 Apache DolphinScheduler（版本1.3.2）构建了涵盖数据采集、同步、处理和治理为一体的大数据平台（UniM-Data）。在实际生产中，当前该平台每天处理超过6000+任务实例，调度系统承载业务量大，作业定义与调度策略复杂度高。在如此庞杂的任务调度中，**Apache DolphinScheduler **发挥了重要的作用，向上支撑应用侧的任务下发和管理，向下承接大数据底座的任务编排和调度。

02 UniM-Data架构

在社区的蓬勃发展下，Apache DolphinScheduler 已经演进到3.0版本，带来了很多优秀的特性和启发。UniM-Data当前在线运行的 Apache DolphinScheduler 原生****版本为1.3.2，产品迭代升级中吸收和融合了 Apache DolphinScheduler 的优秀架构和特性。基于系统设计和业务需求，我们团队对 Apache DolphinScheduler 做了一定的开发改造、适配和代码合并，让其在 UniM-Data 上仍能稳定支撑线上生产系统的运行。

接下来，我们也准备致力于 Apache DolphinScheduler 的版本升级，引入更多社区的优秀能力。在此也感谢社区的贡献，为我们带来如此优秀的项目，希望后续也能贡献我们的力量，为 Apache DolphinScheduler 的壮大添砖加瓦。

在 UniM-Data 的构建实践中，产品设计与 Apache DolphinScheduler 的风格存在一定的冲突，因此我们放弃了原有的 Apache DolphinScheduler 的 UI 前端，重新构建基于产品风格的前端页面。在 Apache DolphinScheduler 的底层实现中。为了满足平台团队、数仓团队、算法团队和医疗业务团队的实际需求，我们不仅借助 Apache DolphinScheduler 的优秀架构提供的任务调度和失败策略等能力，也在其之上展开了接口拓展、新增任务类型、血缘埋点、数据治理工具开发等工作，进行整体架构设计和构建。

UniM-Data 的整体的架构视图如下所示：

技术架构视图

03 Apache DolphinScheduler的实践与改造

从横向上看，UniM-Data 上元数据和数据安全两个模块贯穿数据的全生命周期，Apache DolphinScheduler 在其中扮演了关键角色，主要从任务执行器嵌入血缘采集、权限校验和数据探查等功能上，对生产加以支撑。

元数据模块在 UniM-Data 的设计上属于关键模块，可实现数据溯源、元数据采集、信息探查等功能（如下所示）。在全链路数据的变更上，都需要向元数据模块暴露血缘关系，我们的解决方案是在 Apache DolphinScheduler 上进行了各类任务的血缘埋点和采集器嵌入，如 Spark SQL、Spark Shell、数据同步等，实现了表级血缘的全链路采集。

元数据管理

各类任务的血缘关系解析方式大致如下：

SQL类型：采用 Druid SQL 解析，解析源表和目标表信息。HiveSQL 使用org.apache.hadoop.hive.ql.parse 工具类解析
Spark shell：解析 Spark 的DAG信息，获取源表和目标表信息
数据同步：采用 DataX 进行数据同步，利用 DataX 的 Json 信息，解析源表和目标表
应用侧：建设模型设计模块，在数据变更时，同步进行血缘关系推送；应用侧，全部自研模块，可简单嵌入血缘采集器进行血缘信息推送
任务间：利用 Apache DolphinScheduler 的任务关系，串联表级血缘信息

数据安全模块，首先平台侧沿用 Apache DolphinScheduler 的项目管理模式，嵌入数据源隔离、用户权限、文件权限等功能，建设项目间资源隔离环境。在 Apache DolphinScheduler 上，我们在各类任务的生成上进行权限校验，统一访问平台权限中心，控制数据访问安全。

从纵向上看，在 **UniM-Data **上，我们主要借助 Apache Dolphin Scheduler 的任务调度、失败策略和补数等功能，支撑所有任务的既定计划的执行。主要从以下几方面进行了开发和适配：

离线开发

在进行 UniM-Data 的离线开发功能适配中，Apache DolphinScheduler (1.3.2)的原生版本在SQL任务类型通过 jdbc 连接时，对 Spark SQL，Hive SQL的支持上存在性能、稳定、安全认证等问题，以及交互上无法获取任务执行日志的痛点，加之使用团队的复杂需求，所以我们对离线开发任务做了统一的改造：

1） UniM-Data 的离线任务开发，提供了在线开发和调试功能。在 Apache DolphinScheduler 上，我们进行了任务编排逻辑的改造，支持任务开发调试确认后形成作业。任务在调试模式运行时，处理结果会缓存起来，支撑在线调试结果预览功能。

在线开发与调试

2）在原生的 SQL 任务的基础上，添加备注支持、优化 SQL 语句切割逻辑等功能，贴近用户编辑 SQL 的使用习惯

3）优化 Spark SQL 任务，放弃 Apache DolphinScheduler 原生使用Spark Thrift Server 的方案，采用 Spark API 进行封装，并使用 Spark Submit的方式执行，可以灵活配置资源，解决任务的性能和日志输出问题

4）优化 Hive SQL 任务，融合 HiveServer2 的 HA 功能，使用 namespace 进行连接，解决应用端的并发和负载问题

5）新增 Spark Shell 任务，支撑在线编辑 Spark 代码，在 SparkShell 的执行引擎内部，我们封装了 ApiProxy 的 API ，方便用户快速读写各数据源

6）新增 Kerbero 安全认证，在各任务生成阶段，根据成员的 Kerberos 绑定信息，完成票据认证

7）新增图形化开发任务（内部代号EasyFlow），搭载 Apache DolphinScheduler 的调度能力，提供低代码能力。现阶段已实现数据处理基本算子的集成，后续计划完成业务类算子的集成，支撑复杂业务逻辑形成算子能力。

调度中心

UniM-Data 的调度中心主要借助 Apache DolphinScheduler 的任务调度能力，基本沿用其任务上下线、重跑、定时执行等能力，为用户提供任务监控和管理能力。为了使平台与 Apache DolphinScheduler 能够解耦，我们对其进行了接口拓展，新增和改造了任务添加、任务信息订阅等接口，暴露给平台进行通信。

数据同步

在 2020 年进行数据同步技术选型时，基于医疗信息多源异构的特点，我们经过考察分析，认为 Sqoop 虽然在分布式上具备一定的优势，但是需要使用 MR 的计算框架，成本较高。而 DataX 虽然是单进程模式，但可以通过 Apache DolphinScheduler 的调度系统进行性能规避，且单进程模式更容易进行控制和排错，DataX 具有开放式的框架，可以在极短的时间开发一个新插件，快速支持新的数据库/文件系统，实现架构如下：

在项目落地过程中，我们在开源版本 DataX 上拓展 了诸如百度 Doris、人大金仓 kingbase、华为 openGauss 等国产数据库的适配。

数据治理工具

UniM-Data 上，提供了数据质控、数据探查、数据识别等自研治理工具，在 Apache Dolphin Scheduler 上进行较为综合性的拓展和应用。我们的设计思路是，实现独立的计算引擎，使用 Apache DolphinScheduler 的调度系统，提供数据治理能力。实现方式主要是在 org.apache.Dolphin

Scheduler.server.worker.task 的 package 上增加对应的任务生成逻辑，通过 Apache DolphinScheduler 的调度能力执行计算引擎。下面以数据质控为例进行说明。

整体的运行流程

1）应用侧：

模型中心创建质控任务（ UniM-Data 的数据表实体统一由模型中心标注和创建）
质控引擎提供表级和字段级质控类型，如记录数、及时性、范围、规则等质控算子
设置评分规则，根据质控结果形成等级划分
提交任务 Json 至 Apache DolphinScheduler 的 API Server ，并将任务控制权托管至调度中心

2) Apache DolphinScheduler 侧：

API Server 接收和保存质控任务
Master 进行任务调度，向调度中心暴露控制接口
Worker 完成对参数的解析和构造，通过权限控制后，生成质控引擎的执行命令，执行计算引擎

3) 输出侧：

报告中心承接质控结果的展示和报告输出
质检异常的抽样数据存放至 MinIO，以文件形式提供异常数据

引擎实现

数据质控的架构图

按照整体的系统设计思想，引擎与 Apache DolphinScheduler 分别解耦，各司其职，可单独执行也可以与 Apache DolphinScheduler 配合使用。引擎抽象层设计有 source、measure、sink、sample和score（记分规则）：

source：现支持hive、oracle、mysql、doris、kingbase、openguase、cache、sqlserver等数据源
measure：现建设有记录值、及时性、值域、极值、非空等10+种算子
sink：支持API、CSV
sample：支持MinIO、mysql的数据样本下发

应用实现

数据质控在应用端采用配置化方式，降低使用成本，提供了可选表级与字段级质控范围，进行不同数据的定制化任务设定。

04 成果与总结

从2020年至今，UniM-Data 经过持续的运营与建设，在医疗、运营、科研、应急等业务线条上有多个项目落地。在项目实施落地阶段，UniM-Data 承接着日均超6000+任务实例，面临着数据流量达 TB 级别、系统7*24小时支持、准确率达99.9999%等挑战。Apache DolphinScheduler 作为 UniM-Data 的任务调度中心，基于其优秀的架构和丰富的功能，在实际生产中交出了令人欣喜的答卷，主要体现在：

基于 Apache DolphinScheduler 的调度能力，开发并提供数据采集、血缘、治理等多类执行器，支撑业务的快速演进
新增功能和业务性接口，在 Apache DolphinScheduler 的调度能力基础上，提供功能更加丰富的调度中心
基于 Apache DolphinScheduler 的补数和重跑机制，有效降低数仓团队的运维成本，提高数据准确率
去中心化结构，保证整体系统7*24小时稳定运行
提供多项目、多资源的隔离环境，可在较低成本下，提供统一门户、差异化功能和权限校验

05 下一步计划

UniM-Data 目前采用的是 Apache DolphinScheduler 的1.3.2版本，在社区快速发展下，为了进一步强化调度系统和融合优秀能力，我们计划将基线版本升级至社区3.0版本，期待 Apache DolphinScheduler 为大家带来更多能力。