通过DMS调度AnalyticDB MySQL Spark任务
使用常规的Spark开发编辑器或命令行等工具进行Spark作业开发时，仅支持单次调度Spark作业，且作业间无依赖关系和执行顺序。为解决以上痛点，您可以通过数据管理DMS的任务编排功能，周期性、有顺序地调度Spark作业。本文介绍如何使用DMS调度AnalyticDB MySQL Spark作业。
如何通过Airflow调度AnalyticDB for MySQL Spark作业
Airflow是比较流行的开源调度工具，可以实现各类工作负载的DAG编排与调度。您可以通过AnalyticDB for MySQL Spark Airflow Operator、Spark-Submit命令行工具来实现Airflow调度Spark任务。本文介绍如何通过Airflow调度AnalyticDB for MySQL Spark作业。
DataWorks调度Spark
DataWorks是基于MaxCompute作为计算和存储引擎的海量数据离线加工分析平台，用于工作流可视化开发和托管调度运维，支持按照时间和依赖关系的任务全面托管调度。您可以在DataWorks中，通过Shell节点或自定义节点调度和管理云原生数据仓库 AnalyticDB MySQL 版的Spark作业。
Azkaban调度Spark
Azkaban是一个批量工作流任务调度器，可以构建、执行和管理包含复杂依赖关系的工作流。您可以借助Spark-Submit命令行工具，在Azkaban Web界面调度云原生数据仓库 AnalyticDB MySQL 版的Spark作业。
DolphinScheduler调度Spark
DolphinScheduler是一个分布式易扩展的可视化DAG工作流任务调度开源系统，能高效地执行和管理大数据流程。您可以借助Spark-Submit命令行工具，在DolphinScheduler Web界面轻松创建、编辑、调度云原生数据仓库 AnalyticDB MySQL 版的Spark作业。
云数据仓库ADB通过DMS调度AnalyticDB MySQL Spark任务-操作步骤
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云数据仓库ADB有没有airflow调度adb任务的相关文档我看官方的产品文档只有调度spark的
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看看airflow怎样调度python写的spark任务吧
⭐️ Apache Airflow Apache Airflow 是一个开源的工作流自动化工具，它用于调度和管理复杂的数据工作流。Airflow 的原理基于有向无环图（DAG）的概念，它通过编写和组织任务的有向图来描述工作流程。 ...
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