Apache DolphinScheduler将上游Task执行结果传递给下游
01 背景
公司的数据开发平台需要用到DolphinScheduler做任务调度,其中一个场景是:上游任务执行结束后,需要将任务执行结果传递给下游任务。
DolphinScheduler肯定是能实现任务之间的传参的,具体的可以看:DolphinScheduler | 文档中心 (https://dolphinscheduler.apache.org/zh-cn/docs/3.2.2/guide/parameter/context)。
但是官方案例中介绍的任务之间传参是提前在管理台上配置好的,OK,那么问题来了,如何实现任务之间的动态传参呢?比如说我们自定义Task,然后在Task执行结束后将执行结果封装,传递给DAG中的下一个Task。
02 分析
如果DolphinScheduler官方的案例没有演示如何动态传,我们开发者应该如何去处理这种需求?
我是这么做的:分析DolphinScheduler内置的Task,总有一个Task是需要传递参数给下游的。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请求后就不管结果吧?_
分析 HttpTask 源码
分析HttpTask源码,直接找到HttpTask的handle方法,DolphinScheduler中,任何Task的具体执行逻辑都在这个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);
}
}
继续看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
看具体处理细节
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:如果想实现动态传参,那么我们需要将传递的数据封装成_org.apache.dolphinscheduler.plugin.task.api.model.Property
,然后添加到内置集合变量org.apache.dolphinscheduler.plugin.task.api.parameters.AbstractParameters#varPool
中_
03 具体实现
这里我们不去讨论自定义Task的具体实现步骤,这不是本文的重点。
当我们实现自定义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
与其他的参数合并,最后通过taskExecutionContext.setPrepareParamsMap(propertyMap)
将数据设置给Map<String, Property> prepareParamsMap
。_
04 总结
关于DolphinScheduler(海豚调度器)是什么,能做什么,怎么使用等等,这里我就不再赘述,大家感兴趣的可以去看看官方文档:DolphinScheduler | 文档中心 (https://dolphinscheduler.apache.org/zh-cn/docs/3.2.2)
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。如果本篇文章能给屏幕前的你们或多或少的一些帮助,也是我喜闻乐见的。
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