工作流系统与云计算数据挖掘平台整合研究

云计算与数据挖掘：工作流调度探索 刘鹏聚焦云计算与数据挖掘领域，深入探讨工作流调度这一核心问题。

查看工作流结果：云计算和数据挖掘的综合应用展示，分析结果并得出关键见解。刘鹏详细介绍了如何通过云计算优化数据挖掘过程，提高效率和准确性。

本研究设计了一种结合云计算优势的云计算数据挖掘系统架构，详细描述了其关键组件。该架构可解决当前系统存在的共享性、扩展性和成本问题，为未来基于云计算平台的数据挖掘系统架构研究提供参考。

优化工作流是确保高效生产力的关键，尤其是在云计算和数据分析领域。通过有效整合资源和创新技术，可以显著提升工作流的效率和成果质量。

Oozie 是 Cloudera 公司为 Apache 开源的工作流引擎框架，用于在 Hadoop 平台上管理和调度作业。

subwf_fork.zip 提供了 Oozie fork 和 subworkflow 的配置数据，可直接用于运行。该资源包支持 Oozie 并发执行多个 action，并支持一个 workflow 调用另一个 workflow。使用者只需修改参数即可根据自身需求进行使用。

DolphinScheduler: 复杂数据任务的编排利器 DolphinScheduler 是一个开源的分布式工作流任务调度系统，专为企业级应用场景打造。它通过可视化界面，帮助用户轻松管理和监控数据处理流程，并处理错综复杂的依赖关系。 核心优势： 可视化DAG编排: 通过直观的DAG图，清晰展示任务之间的依赖关系，简化工作流的构建和管理。 分布式架构: 支持高可用和横向扩展，轻松应对大规模数据处理任务。 丰富的任务类型: 内置多种任务类型，如 Shell、MR、Spark、SQL 等，满足多样化的数据处理需求。 全生命周期管理: 提供任务的创建、调度、执行、监控、告警等全流程管理功能。 灵活的任务控制: 支持任务的重试、暂停、恢复、终止等操作，保障工作流的稳定运行。 DolphinScheduler 适用于多种场景: 数据ETL流程: 编排和管理复杂的数据抽取、转换、加载过程。 机器学习工作流: 管理模型训练、评估和部署等任务。 数据分析流程: 定时执行数据分析任务，并生成报表。 运维自动化: 自动化执行运维任务，提高效率。 DolphinScheduler 助力企业构建高效、可靠的数据处理流程，释放数据价值。

Airflow允许您使用有向无环图（DAG）将任务组织成工作流。Airflow调度器会按照指定的依赖关系在工作节点上执行您的任务。丰富的命令行实用程序使您可以轻松地对DAG进行复杂操作。用户界面使您可以轻松地可视化正在生产中运行的管道，监控进度并在需要时解决问题。

Airflow 可以将工作流定义为有向无环图 (DAG)，并按照依赖关系在多个 worker 上调度和执行任务。其强大的命令行工具和丰富的用户界面，为用户提供了便捷的 DAG 管理、流程可视化、进度监控和问题排查功能。