Apache spark 调度Spark流作业

我有一个Spark流作业，正在使用Spark提交脚本手动运行。我想安排它每天运行

Azkaban、Airflow、Oozie、Crontab、Spark jobserver、Quartz和Luigi哪个更好

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任何建议，谢谢

我得到了一个与Oozie和Airflow合作的机会。 最初我是从Oozie开始的，但是Oozie对于spark 2.0来说根本不是一个好的选择。我无法使用Oozie运行我的Spark2.0作业。 然后，我转到气流，这是快速和容易设置。它提供了足够的示例，可以从基本工作流开始。 您可以快速浏览所有这些内容，或者等待从事所有这些工作的人员提供一些反馈。 根据您的要求，气流足够好。如果选择“气流”，则使用下面的DAG，该DAG将满足您的要求

import airflow
from airflow.models import DAG
from airflow.operators.bash_operator import BashOperator
from datetime import timedelta

default_args = {
'owner': 'airflow',
'depends_on_past': False,
'start_date': datetime(2017, 8, 23,22,40),
'end-date': datetime(2017, 9, 20, 22, 40),
'retries': 1,
'retry_delay': timedelta(minutes=5),
}

dag = DAG(
    'Spark-Workflow-DAG',
    default_args=default_args,
    description='Spark workflow',
    schedule_interval=timedelta(days=1))

t1 = BashOperator(
    task_id='Execute_Spark_Streaming_Job',
    bash_command="your complete spark submit command with all the arguments",
dag=dag)

一些对我有帮助的链接。