【大数据】DolphinScheduler将上游Task执行效果转达给下游Task
配景公司的数据开发平台需要用到DolphinScheduler做任务调理，其中一个场景是：上游任务执行结束后，需要将任务执行效果转达给下游任务。
DolphinScheduler肯定是能实现任务之间的传参的，详细的可以看：DolphinScheduler | 文档中心 (apache.org)。
但是官方案例中介绍的任务之间传参是提前在管理台上设置好的，OK，那么题目来了，怎样实现任务之间的动态传参呢？比如说我们自界说Task，然后在Task执行结束后将执行效果封装，转达给DAG中的下一个Task。
分析
假如DolphinScheduler官方的案例没有演示怎样动态传，我们开发者应该怎样行止理这种需求？
我是这么做的：分析DolphinScheduler内置的Task，总有一个Task是需要转达参数给下游的。我这里盲猜两个，一个是SqlTask，一个是HttpTask。我的观点是：总不能做完SQL查询，或者做完HTTP请求后就不管效果吧？
分析HttpTask源码
分析HttpTask源码，直接找到HttpTask的handle方法，DolphinScheduler中，任何Task的详细执行逻辑都在这个handle方法中。
handle方法分析
@Override
public void handle(TaskCallBack taskCallBack) throws TaskException {
long startTime = System.currentTimeMillis();
String formatTimeStamp = DateUtils.formatTimeStamp(startTime);
String statusCode = null;
String body = null;
try (
CloseableHttpClient client = createHttpClient();
CloseableHttpResponse response = sendRequest(client)) {
statusCode = String.valueOf(getStatusCode(response));
body = getResponseBody(response);
exitStatusCode = validResponse(body, statusCode);
// 看名字应该就能猜到是处理请求结果的
addDefaultOutput(body);
long costTime = System.currentTimeMillis() - startTime;
log.info(
"startTime: {}, httpUrl: {}, httpMethod: {}, costTime : {} milliseconds, statusCode : {}, body : {}, log : {}",
formatTimeStamp, httpParameters.getUrl(),
httpParameters.getHttpMethod(), costTime, statusCode, body, output);
} catch (Exception e) {
appendMessage(e.toString());
exitStatusCode = -1;
log.error("httpUrl[" + httpParameters.getUrl() + "] connection failed：" + output, e);
throw new TaskException("Execute http task failed", e);
}
}
继承看addDefaultOutput方法
public void addDefaultOutput(String response) {
// put response in output
// 创建Property对象
Property outputProperty = new Property();
// 设置Prop，也就是设置Key
outputProperty.setProp(String.format("%s.%s", taskExecutionContext.getTaskName(), "response"));
// 设置是入参还是出参，这里是出参，因为是将结果给下游任务
outputProperty.setDirect(Direct.OUT);
// 设置参数类型，VARCHAR表示就是字符串
outputProperty.setType(DataType.VARCHAR);
// 设置Value，就是http请求结果
outputProperty.setValue(response);
// 重点：将Property添加到varPool中
httpParameters.addPropertyToValPool(outputProperty);
}
分析SqlTask源码
handler方法分析
@Override
public void handle(TaskCallBack taskCallBack) throws TaskException {
log.info("Full sql parameters: {}", sqlParameters);
log.info(
"sql type : {}, datasource : {}, sql : {} , localParams : {},udfs : {},showType : {},connParams : {},varPool : {} ,query max result limit{}",
sqlParameters.getType(),
sqlParameters.getDatasource(),
sqlParameters.getSql(),
sqlParameters.getLocalParams(),
sqlParameters.getUdfs(),
sqlParameters.getShowType(),
sqlParameters.getConnParams(),
sqlParameters.getVarPool(),
sqlParameters.getLimit());
try {
// get datasource
baseConnectionParam = (BaseConnectionParam) DataSourceUtils.buildConnectionParams(dbType,
sqlTaskExecutionContext.getConnectionParams());
List<String> subSqls = DataSourceProcessorProvider.getDataSourceProcessor(dbType)
.splitAndRemoveComment(sqlParameters.getSql());
// ready to execute SQL and parameter entity Map
List<SqlBinds> mainStatementSqlBinds = subSqls
.stream()
.map(this::getSqlAndSqlParamsMap)
.collect(Collectors.toList());
List<SqlBinds> preStatementSqlBinds = Optional.ofNullable(sqlParameters.getPreStatements())
.orElse(new ArrayList<>())
.stream()
.map(this::getSqlAndSqlParamsMap)
.collect(Collectors.toList());
List<SqlBinds> postStatementSqlBinds = Optional.ofNullable(sqlParameters.getPostStatements())
.orElse(new ArrayList<>())
.stream()
.map(this::getSqlAndSqlParamsMap)
.collect(Collectors.toList());
List<String> createFuncs = createFuncs(sqlTaskExecutionContext.getUdfFuncParametersList());
// execute sql task
// 这个方法就是处理sql结果的
executeFuncAndSql(mainStatementSqlBinds, preStatementSqlBinds, postStatementSqlBinds, createFuncs);
setExitStatusCode(TaskConstants.EXIT_CODE_SUCCESS);
} catch (Exception e) {
setExitStatusCode(TaskConstants.EXIT_CODE_FAILURE);
log.error("sql task error", e);
throw new TaskException("Execute sql task failed", e);
}
}
所以我们在看下executeFuncAndSql方法内部实现
public void executeFuncAndSql(List<SqlBinds> mainStatementsBinds,
List<SqlBinds> preStatementsBinds,
List<SqlBinds> postStatementsBinds,
List<String> createFuncs) throws Exception {
try (
Connection connection =
DataSourceClientProvider.getAdHocConnection(DbType.valueOf(sqlParameters.getType()),
baseConnectionParam)) {
// create temp function
if (CollectionUtils.isNotEmpty(createFuncs)) {
createTempFunction(connection, createFuncs);
}
// pre execute
executeUpdate(connection, preStatementsBinds, "pre");
// main execute
String result = null;
// decide whether to executeQuery or executeUpdate based on sqlType
if (sqlParameters.getSqlType() == SqlType.QUERY.ordinal()) {
// query statements need to be convert to JsonArray and inserted into Alert to send
result = executeQuery(connection, mainStatementsBinds.get(0), "main");
} else if (sqlParameters.getSqlType() == SqlType.NON_QUERY.ordinal()) {
// non query statement
String updateResult = executeUpdate(connection, mainStatementsBinds, "main");
result = setNonQuerySqlReturn(updateResult, sqlParameters.getLocalParams());
}
// deal out params
// 这个方法就是来处理结果的
sqlParameters.dealOutParam(result);
// post execute
executeUpdate(connection, postStatementsBinds, "post");
} catch (Exception e) {
log.error("execute sql error: {}", e.getMessage());
throw e;
}
}
通过dealOutParam看详细处理细节
public void dealOutParam(String result) {
if (CollectionUtils.isEmpty(localParams)) {
return;
}
List<Property> outProperty = getOutProperty(localParams);
if (CollectionUtils.isEmpty(outProperty)) {
return;
}
if (StringUtils.isEmpty(result)) {
varPool = VarPoolUtils.mergeVarPool(Lists.newArrayList(varPool, outProperty));
return;
}
List<Map<String, String>> sqlResult = getListMapByString(result);
if (CollectionUtils.isEmpty(sqlResult)) {
return;
}
// if sql return more than one line
if (sqlResult.size() > 1) {
Map<String, List<String>> sqlResultFormat = new HashMap<>();
// init sqlResultFormat
Set<String> keySet = sqlResult.get(0).keySet();
for (String key : keySet) {
sqlResultFormat.put(key, new ArrayList<>());
}
for (Map<String, String> info : sqlResult) {
for (String key : info.keySet()) {
sqlResultFormat.get(key).add(String.valueOf(info.get(key)));
}
}
for (Property info : outProperty) {
if (info.getType() == DataType.LIST) {
info.setValue(JSONUtils.toJsonString(sqlResultFormat.get(info.getProp())));
}
}
} else {
// result only one line
Map<String, String> firstRow = sqlResult.get(0);
for (Property info : outProperty) {
info.setValue(String.valueOf(firstRow.get(info.getProp())));
}
}
// 本质还是将sql结果处理后保存在varPool中，varPool才是关键所在
varPool = VarPoolUtils.mergeVarPool(Lists.newArrayList(varPool, outProperty));
}
所以，源代码分析到这，我们就知道了：假如想实现动态传参，那么我们需要将转达的数据封装成org.apache.dolphinscheduler.plugin.task.api.model.Property,然后添加到内置聚集变量org.apache.dolphinscheduler.plugin.task.api.parameters.AbstractParameters#varPool中
详细实现
这里我们不去讨论自界说Task的详细实现步骤，这不是本文的重点。
当我们实现自界说Task后，可以这样编码实现动态传参：
Property outputProperty = new Property();
// 添加我们要传递的数据Key
outputProperty.setProp("xxxxKey"));
// OUT
outputProperty.setDirect(Direct.OUT);
// 这里传递的数据是什么类型就写什么类型，建议通过json字符串处理数据
outputProperty.setType(DataType.VARCHAR);
// 添加我们要传递的数据Key
outputProperty.setValue("xxxxValue");
// 这里的xxxxParameters是我们自己自定义的，一般情况下，一个Task对应一个Parameters
xxxxParameters.addPropertyToValPool(outputProperty);
DolphinScheduler内部有将List<Property> varPool转换成Map<String, Property> varParams的逻辑，然后会将varParams与其他的参数归并，最后通过taskExecutionContext.setPrepareParamsMap(propertyMap) 将数据设置给Map<String, Property> prepareParamsMap。
总结
关于DolphinScheduler（海豚调理器）是什么，能做什么，怎么使用等等，这里我就不再赘述，大家感爱好的可以去看看官方文档：DolphinScheduler | 文档中心 (apache.org)
希望通过本篇文章能让各位读者掌握Task之间的动态传参，然后应用在实际工作中。假如本篇文章能给屏幕前的你们或多或少的一些资助，也是我喜闻乐见的。
假如能帮我点个免费的关注，那就是对我个人的最大的肯定。假如觉得写的还行，分享一下也是我生活的小确幸~
欢迎关注我的公众号
https://i-blog.csdnimg.cn/direct/4bcd34691d384c0197f12e6462be87f5.png
Peace Guys，我们下篇文章再见。
免责声明：如果侵犯了您的权益，请联系站长，我们会及时删除侵权内容，谢谢合作！更多信息从访问主页：qidao123.com:ToB企服之家，中国第一个企服评测及商务社交产业平台。
页:
[1]