原文链接：当我们在聊「开源大数据调度系统Taier」的数据开发功能时，到底在讨论什么？
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本期我们带大家回顾一下摘月同学的直播分享《Taier数据开发介绍》
之前三期内容，我们为大家分享了Taier入门、控制台以及Web前端架构的介绍。本次分享我们将从Taier的数据开发功能，到任务运行、功能可扩展点以及未来规划为大家进行讲解。
一、数据开发功能介绍
Taier 是袋鼠云开源项目之一，是一个分布式可视化的DAG任务调度系统，旨在降低ETL开发成本、提高大数据平台稳定性，Taier的数据开发功能主要分为以下三种：
1、资源管理
资源管理通常使用在UDF等自定义函数的场景中，也可以在任务开发中使用。在Taier中，对于函数引用，主要用在Spark、Flink自定义函数中，而在任务引用中，则主要用于Flink任务。
2、函数管理
自定义函数处理流程如下图所示：
函数管理在Taier中的具体实现主要包括以下两个方面：
- 基于calcite完成不同数据源SQL自定义函数解析
- 使用SQL运行前创建临时函数替代创建永久函数，使函数使用更加灵活
3、任务管理
Taier现支持任务：Flink SQL、实时采集、数据同步（ChunJun）、Spark SQL、HiveSQL
Taier中有两块区分，分别为集群和数据开发，如果想在Taier中跑一个任务，需要先在集群中进行配置，具体组件与任务关系如下图：
二、Taier任务运行讲解
了解完Taier数据开发的功能介绍后，我们来为大家分享Taier的任务运行逻辑。
1、Spark Sql、Hive Sql临时运行流程
Spark Sql、Hive Sql 临时运行流程主要分为任务编写、SQL处理、SQL执行三步，以下图为SparkSql执行流程：
2、Spark Sql 、Hive Sql 运行依赖
Spark Sql 、Hive Sql 运行依赖主要包括以下两类：
● Sql解析（基于calcite进行）
· Sql Type 解析
· 函数、表名解析
● 数据源插件
· 统一不同数据源操作入口
· 封装数据源对应的数据操作方法
三、功能可扩展点介绍
当前而言，Taier中的功能还较为简单，只开放了主要流程的功能，在开源中还有许多可扩展点，接下来为大家介绍Taier的功能可扩展点。
1、功能扩展——数据权限控制
在sparkThrift、hiveserver中去进行create、insert into、alter、select时，不同的公司、不同的人有不一样的数据权限控制，面对这种情况，可以利用Apache Ranger大数据权限管理框架进行权限配置。
具体地址为：
github：https://github.com/ranger/ranger
2、功能扩展——数据血源追踪
通过SQL解析可以得到表和表之间的关系，以及不同表中字段之间的血源关系。
● 实现工具：calcite
● 可操作任务：SparkSql、HiveSql、数据同步（ChunJun)
用sql举例：
create table zy_0710_1 (id int, name string);
create table zy_0710_2 as select id , name from zy_0710_1;
create table zy_0710_3 as select id , name from zy_0710_2;
四、Taier1.2尝鲜
最后为大家介绍未来不久将发布的Taier1.2新版本尝鲜：
●集群管理
控制台ui升级
● 数据开发
- 集群租户绑定流程简化
- 任务开发代码层面优化
- 任务新增schema配置
● 新增功能
- FlinkSql支持jar包方式
- 新增工作流任务
- 自定义扩展开发任务
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