背景
大数据平台技术框架支持的开发语言多种多样，开发人员的背景差异也很大，这就产生出很多不同类型的程序（任务）运行在大数据平台之上，如：MapReduce、Hive、Pig、Spark、Java、Shell、Python等。
这些任务需要不同的运行环境，并且除了定时运行，各种类型之间的任务存在依赖关系，一张简单的任务依赖图如下：
目前各业务的数据任务基本都是靠Crontab定时调度，各个任务之间的依赖仅靠简单的串行来实现。
这样做的问题：
很容易造成前面的任务未结束或者失败，后面的任务也运行起来，最终跑出错误的分析结果；
任务不能并发执行，增加任务执行的整体时间窗口；
任务管理和维护很不方便，不好统计任务的执行时间及运行日志；
缺乏及时有效的告警；
SkyNet调度监控系统，正是为了解决以上问题。
系统架构
名词解释
SkyNet任务调度监控系统的名称。
Job/任务一个程序运行单元，比如，一个MapReduce程序、一个Shell脚本等。
业务日期每个程序运行所处理的数据日期。
JobInstance/任务实例一次任务运行实例，因为一个任务在同一业务日期可能会运行多次。
资源任务运行的节点（主机）
DataHub数据交换机，用于异构数据源时间的数据交换。
系统模块
JobManager：SkyNet的Master，提供RPC服务，接收并处理JobClient/Web提交的所有操作；与元数据通讯，维护Job元数据；负责任务的统一配置维护、触发、调度、监控
JobMonitor: 监控正在运行的Job状态、监控任务池、监控等待运行的Job；
JobWorker：SkyNet的Slave，从任务池中获取Job、负责启动并收集Job的执行状态，维护至元数据库；
JobClient/Web：SkyNet客户端类，前端界面提供给用户，用作任务的配置、管理、监控等；
任务元数据：目前使用Mysql，保存Job的配置、依赖关系、运行历史、资源配置、告警配置等；
系统特性
分布式架构：容量和负载能力(JobWorker)可线性扩充，并可以跨外网部署（只需能访问元数据库即可）；
高可用性：拥有主备Master，一旦主Master异常，备Master会接替主Master提供服务(后期实现)；
高容错性：Master重新启动后，会将之前未完成的任务重新调度运行；
完善易用的Web用户界面：用于用户配置、提交、查询、监控任务及任务的依赖关系；
支持任意类型的任务：除了Hadoop生态圈的MapReduce、Hive、Pig等，还支持其他任何语言开发的任务，如Java、Shell、Python、Perl、Spark等；
完整的日志记录：收集并记录任务运行过程中产生的标准输出和标准错误，提供Http访问，用户可通过访问任务对应的日志Url来方便的访问任务运行日志；
任务之间的灵活依赖：可将任意一个任务作为自己的父任务进行依赖触发；
灵活多样的告警规则：除了失败告警，也支持任务超时未完成、任务超时未开始等告警规则；
页面展示
DashBoard：显示平台任务总体概况，资源总体概况
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作者：大数据首席数据师
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