CN112507171A - 一种任务调度方法、智能终端及存储介质 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种任务调度方法、智能终端及存储介质，所述方法包括：获取待执行的目标任务；基于预设的状态数据库，判断所述目标任务对应的前置状态是否为已执行，其中，所述前置状态为所述目标任务对应的前置任务对应的任务状态；若所述目标任务对应的前置状态为已执行，则执行所述目标任务，得到所述目标任务对应的执行结果；根据所述执行结果，确定所述目标任务对应的任务状态。本发明应用于任务调度方法***中，通过对任务状态的外部写入记录，增强了任务的可恢复性和并行度。
Description
技术领域
本发明涉及计算机技术领域，尤其涉及一种任务调度方法、智能终端及存储介质。
背景技术
有向无环图DAG(Directed Acyclic Graph)图是指无回路的有向图。DAG图的一种常见应用是调度任务，每一个任务作为该DAG图的一个节点，从而使用该DAG图定义任务的依赖关系和流程。根据DAG图中边的方向，确定哪一个任务先执行，哪一个任务后执行，哪些任务是可以并行执行。
目前，任务调度方法仅支持同一DAG图中的任务，然而当任务的数量较大时，这种方式会导致DAG图过大，在确定哪些任务可并行时，查阅不便，因此任务的并行也受到一定的限制，从而导致任务量较多时，目前任务调度方法效率较低。
发明内容
本发明的主要目的在于提供一种任务调度方法、智能终端及存储介质，旨在解决现有技术中任务调度方法效率低的问题。
为实现上述目的，本发明提供一种任务调度方法，所述任务调度方法包括如下步骤：
获取待执行的目标任务；
基于预设的状态数据库，判断所述目标任务对应的前置状态是否为已执行，其中，所述前置状态为所述目标任务对应的前置任务对应的任务状态；
若所述目标任务对应的前置状态为已执行，则执行所述目标任务，得到所述目标任务对应的执行结果；
根据所述执行结果，确定所述目标任务对应的任务状态。
可选地，所述的任务调度方法，其中，所述获取待执行的目标任务之前，还包括：
获取元数据；
根据所述元数据之间的依赖关系，构建所述元数据对应的初始DAG图；
根据预设的执行参数，对所述初始DAG图进行参数配置，得到对应的作业DAG图。
可选地，所述的任务调度方法，其中，所述根据所述元数据之间的依赖关系，构建所述元数据对应的初始DAG图，具体包括：
根据预设的清洗规则，对所述元数据进行数据清洗，生成清洗数据；
根据预设的分组规则，对所述清洗数据进行数据分组，得到多组数据集；
针对每一个数据集，根据该数据集中清洗数据之间的依赖关系，构建对应的初始DAG图。
可选地，所述的任务调度方法，其中，所述前置任务对应若干个不同的作业DAG图。
可选地，所述的任务调度方法，其中，所述基于预设的状态数据库，判断所述目标任务对应的前置状态是否为已执行，具体包括：
根据所述作业DAG图，确定所述目标任务对应的前置任务；
基于所述状态数据库，获取所述前置任务对应的状态任务，并判断所述状态任务是否为已执行。
可选地，所述的任务调度方法，其中，所述任务状态还包括未执行；所述基于预设的状态数据库，判断所述目标任务对应的前置状态是否为已执行之后，还包括：
若所述目标任务对应的前置状态为未执行，则根据预设的时间间隔，重新判断所述目标任务对应的前置状态是否为已执行。
可选地，所述的任务调度方法，其中，所述根据所述执行结果，确定所述目标任务对应的任务状态，具体包括：
根据所述执行结果，判断所述目标任务是否为执行成功；
若所述执行结果为执行成功，则确定所述目标任务对应的任务状态为已执行；
若所述执行结果为执行失败，则确定所述目标任务对应的任务状态为未执行。
可选地，所述的任务调度方法，其中，所述任务调度方法还包括：
根据所述目标任务对应的任务状态，对所述状态数据库进行数据更新。
此外，为实现上述目的，本发明还提供一种智能终端，其中，所述智能终端包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的任务调度方法程序，所述任务调度方法程序被所述处理器执行时实现如上所述的任务调度方法的步骤。
此外，为实现上述目的，本发明还提供一种存储介质，其中，所述存储介质存储有任务调度方法程序，所述任务调度方法程序被处理器执行时实现如上所述的任务调度方法的步骤。
本发明先获取待执行的目标任务，然后基于用于保存各个任务对应的状态数据的状态数据库，判断前置任务的任务状态是否为已执行，若为已执行，则执行该目标任务，并根据执行任务后的执行结果确定目标任务对应的任务状态。因此，通过对任务状态的外部写入记录，增强了任务的可恢复性和并行度。此外，本发明中，将常规的一张作业DAG图拆分为多个作业DAG图，前置任务可对应多个不同的作业DAG图，从而减少了执行任务过程中，寻找前置任务和并行执行的任务的复杂度和难度。若目标任务执行失败，还可通过重启的方式重新执行，目前常规的任务调度工作仅支持支持重启当日任务，因为本发明中任务状态写入了状态数据库中，因此能够正确重启较长时间以前的目标任务。
附图说明
图1是本发明任务调度方法提供的较佳实施例的流程图；
图2是本发明任务调度方法提供的较佳实施例中根据前置状态执行目标任务的过程；
图3为本发明智能终端的较佳实施例的运行环境示意图。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚、明确，以下参照附图并举实施例对本发明进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
本发明较佳实施例所述的任务调度方法，如图1所示，所述任务调度方法包括以下步骤：
步骤S100，获取待执行的目标任务。
具体地，先获取待执行目标任务。获取的方式可以为周期获取、以接收的方式、执行前一次任务后再获取等。例如该目标任务位于任务列表中，执行该任务调度方法根据任务列表中各个任务的顺序，依次获取待执行的任务为目标任务。
进一步地，在获取待执行的目标任务之前，还需要创建包含有目标任务的作业DAG图，具体过程如下：
A10、获取元数据；
具体地，预先获取大量的元数据，元数据包含任务名称、任务内容、调度类型等信息，因此，每一个元数据可视为一个任务。此外，元数据还可包含已执行时应当得到的执行结果。
A20、根据所述元数据之间的依赖关系，构建所述元数据对应的初始DAG图；
具体地，以一个节点代表一个任务，根据元数据之间的依赖关系，以图论的形式，将各个节点进行连边，由于依赖关系是带有指向性的，例如任务A依赖任务B，而任务B并不依赖任务A，因此在连边还可根据两者之间的指向性，为边添加方向，得到有向边。当连接完成后，即可得到带有方向的图，即初始DAG图。此外，若两个节点所对应的任务之间并不存在依赖关系，则这两个任务可并行执行。例如任务A依赖任务B，任务C也依赖任务B，可同时处理任务A和任务B。
进一步地，由于获取的元数据可能存在重复等不可用的情形，在构建初始DAG图过程中，还可对元数据进行数据清洗，具体过程为：
根据预设的清洗规则，对所述元数据进行数据清洗，生成清洗数据；
根据预设的分组规则，对所述清洗数据进行数据分组，得到多组数据集；
针对每一个数据集，根据该数据集中清洗数据之间的依赖关系，构建对应的初始DAG图
具体地，预先设置用于数据清洗的清洗规则，数据清洗指按照特定规则过滤、处理数据，因此该清洗规则包括过滤子规则和处理子规则，过滤子规则包括将重复的元数据删除，将与业无关的元数据删除等。处理子规则包括元数据拼接、类型转化、调整等。
根据清洗规则，对元数据进行数据清理后，将清洗后的元数据作为清洗数据，然后根据预设的分组规则，对清洗数据进行分组，得到多组数据集。例如该分组规则以清洗数据之间的依赖关系为依据，清洗数据A和清洗数据B之间存在依赖关系，清洗数据C和清洗数据D之间也存在依赖关系，但清洗数据A、B和清洗数据C、D不存在依赖关系，因此将这四个清洗数据分为两组。并非完全不存在依赖关系的清洗数据才能分为一组，还可以是依赖关系较为薄弱，例如某个数据集中有十个清洗数据中，只有一个与其他数据集存在依赖关系。此外，分组规则还可采用各个任务基于的设备不同等方式。分组后，根据各个数据集，构建对应的初始DAG图，此构建方式与上述基于元数据构建方式类似，在此不再赘述。因此，本实施例将原有的一个DAG图拆分为多个DAG图，减少DAG的执行的负责度的同时，由于拆分后的初始DAG图较小，因此无论是执行还是确定可并行的任务都快速易行，从而提高基于初始DAG图执行的效率。
A30、根据预设的执行参数，对所述初始DAG图进行参数配置，得到对应的作业DAG图。
具体地，预先每一个元数据对应的任务的执行参数，例如执行周期、执行时长、指定的设备等，具体的执行参数可根据元数据的特征以及项目需求进行调整，当得到初始DAG图后，根据元数据对应的执行参数，对初始DAG图进行参数配置，从而初始DAG图中的各个节点得到其对应的执行参数，从而生成对应的作业DAG图。
步骤S200，基于预设的状态数据库，判断所述目标任务对应的前置状态是否为已执行。
具体地，如图2所示，预先设置一个状态数据库，该状态数据库为记录各个任务对应的任务状态，任务状态包括已执行和未执行。当该状态数据库初始化时，各个任务对应的任务状态为未执行。当某一个任务完成，则其对应的任务状态为已执行。此外，为保证状态数据库中的数据的有效性，不同的项目对应不同的状态数据库，例如某一项目的输入数据为A，另一项目输入数据为B，两个项目的输入数据不同，若对应同一个目标任务，不同的项目之间可能同时或不同时进行，得到的执行结果以及任务状态也不相同。
由于状态数据库中包含各个任务对应的任务状态，因此获取目标任务后，可从该状态数据库中读取目标任务对应的前置状态，所述前置状态为所述目标任务对应的前置任务对应的任务状态。基于DAG图，前置任务是指目标任务与其存在依赖关系的任务。任务B在任务A执行成功后执行，称任务A为任务B的前置任务，同时任务B的执行依赖任务A的执行状态。
先根据所述作业DAG图，确定所述目标任务对应的前置任务，例如目标任务为任务B，其前置任务为任务A，两者在作业DAG图中是连接关系，且有任务A指向任务B，因此待执行任务B时，可根据作业DAG图，确定其前置任务为任务A。由于状态数据库中保存有各个任务对应的任务状态，若前置任务未执行，其对应的任务状态为未执行；若前置任务已执行，则在状态数据库中该前置任务对应的任务状态为已执行。因此基于所述状态数据库，可获取所述前置任务对应的状态任务，即上述前置状态。然后判断所述状态任务是否为已执行，即判断前置状态是否为已执行。
进一步地，基于上述多个作业DAG图，本实施例中，所述前置任务对应若干个不同的作业DAG图。若干个是指一个及一个以上。例如存在有两个作业DAG图，简称为图A和图B，其中，在图A中，存在任务B，在图B中，也存在任务B，且任务B为任务A的前置任务，任务A为目标任务。基于图B，任务B可能并未被调用或执行，但基于图A，任务已被调用执行，且任务B对应的任务状态已更新为已执行。因此不需要在基于图B重新执行任务B，直接根据任务数据库中的任务B对应的任务状态，直接执行任务A即可，从而实现了跨DAG的调度和依赖关系，并增大了任务的并行度。
步骤S300，若所述目标任务对应的前置状态为已执行，则执行所述目标任务，得到所述目标任务对应的执行结果。
具体地，若该目标任务对应的前置状态为已执行，则可直接该目标任务，从而得到目标任务对应的执行结果。根据目标任务的类型不同，执行结果可包括两种类型，一种是执行完该目标任务后得到的输出值，一种是任务是否可完整进行下来。
进一步地，若目标任务对应的前置状态为未执行，由于目标任务的执行需要依赖前置任务的完成，因此，暂停执行目标任务。同时根据预设的时间间隔，重新判断所述目标任务对应的前置状态是否为已执行。在一种实施方式中，还预先设置有重试次数阈值，当重新判断的次数大于预设的重试次数阈值时，则终止该目标任务，寻找其他可完成项目的任务作为目标任务，或者发送报告给用户。由于目前常规的任务调度是将任务状态并非长期保存，因此仅支持支持重启当日任务，因为本发明中任务状态写入了状态数据库中，因此能够正确重启较长时间以前的目标任务。
步骤S400，根据所述执行结果，确定所述目标任务对应的任务状态。
具体地，执行完目标任务后得到的执行结果，可用于评价目标任务对应的任务状态。例如上述第一种类型执行结果，本实施例中，可根据输出值是否符合预期，确定该目标任务是否为已执行，亦或者只要能够得到输出值，就确定目标任务已执行成功。在上述第二种类型的执行结果中，只要目标任务可得完整地被执行，则确定目标任务已执行成功。因此，先根据所述执行结果，判断所述目标任务是否为执行成功。若所述执行结果为执行成功，则确定所述目标任务对应的任务状态为已执行；若所述执行结果为执行失败，则确定所述目标任务对应的任务状态为未执行。
由于目标任务本身也可能为另一个任务的前置任务，因此在目标任务执行完成后，根据目标任务对应的任务状态，对状态数据库进行数据更新，以保证在对待执行的目标任务对应的前置状态进行判断时的结果可靠性。
进一步地，如图N所示，基于上述任务调度方法，本发明还相应提供了一种智能终端，所述智能终端包括处理器10、存储器20及显示器30。图N仅示出了智能终端的部分组件，但是应理解的是，并不要求实施所有示出的组件，可以替代的实施更多或者更少的组件。
所述存储器20在一些实施例中可以是所述智能终端的内部存储单元，例如智能终端的硬盘或内存。所述存储器20在另一些实施例中也可以是所述智能终端的外部存储设备，例如所述智能终端上配备的插接式硬盘，智能存储卡(Smart Media Card,SMC)，安全数字(Secure Digital,SD)卡，闪存卡(Flash Card)等。进一步地，所述存储器20还可以既包括所述智能终端的内部存储单元也包括外部存储设备。所述存储器20用于存储安装于所述智能终端的应用软件及各类数据，例如所述安装智能终端的程序代码等。所述存储器20还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的数据。在一实施例中，存储器20上存储有任务调度方法程序40，该任务调度方法程序40可被处理器10所执行，从而实现本申请中任务调度方法。
所述处理器10在一些实施例中可以是一中央处理器(Central Processing Unit,CPU)，微处理器或其他数据处理芯片，用于运行所述存储器20中存储的程序代码或处理数据，例如执行所述任务调度方法等。
所述显示器30在一些实施例中可以是LED显示器、液晶显示器、触控式液晶显示器以及OLED(Organic Light-Emitting Diode，有机发光二极管)触摸器等。所述显示器30用于显示在所述智能终端的信息以及用于显示可视化的用户界面。所述智能终端的部件10-30通过***总线相互通信。
在一实施例中，当处理器10执行所述存储器20中任务调度方法程序40时实现以下步骤：
获取待执行的目标任务；
基于预设的状态数据库，判断所述目标任务对应的前置状态是否为已执行，其中，所述前置状态为所述目标任务对应的前置任务对应的任务状态；
若所述目标任务对应的前置状态为已执行，则执行所述目标任务，得到所述目标任务对应的执行结果；
根据所述执行结果，确定所述目标任务对应的任务状态。
其中，所述获取待执行的目标任务之前，还包括：
获取元数据；
根据所述元数据之间的依赖关系，构建所述元数据对应的初始DAG图；
根据预设的执行参数，对所述初始DAG图进行参数配置，得到对应的作业DAG图。
其中，所述根据所述元数据之间的依赖关系，构建所述元数据对应的初始DAG图，具体包括：
根据预设的清洗规则，对所述元数据进行数据清洗，生成清洗数据；
根据预设的分组规则，对所述清洗数据进行数据分组，得到多组数据集；
针对每一个数据集，根据该数据集中清洗数据之间的依赖关系，构建对应的初始DAG图。
其中，所述前置任务对应若干个不同的作业DAG图。
其中，所述基于预设的状态数据库，判断所述目标任务对应的前置状态是否为已执行，具体包括：
根据所述作业DAG图，确定所述目标任务对应的前置任务；
基于所述状态数据库，获取所述前置任务对应的状态任务，并判断所述状态任务是否为已执行。
其中，所述任务状态还包括未执行；所述基于预设的状态数据库，判断所述目标任务对应的前置状态是否为已执行之后，还包括：
若所述目标任务对应的前置状态为未执行，则根据预设的时间间隔，重新判断所述目标任务对应的前置状态是否为已执行。
其中，所述根据所述执行结果，确定所述目标任务对应的任务状态，具体包括：
根据所述执行结果，判断所述目标任务是否为执行成功；
若所述执行结果为执行成功，则确定所述目标任务对应的任务状态为已执行；
若所述执行结果为执行失败，则确定所述目标任务对应的任务状态为未执行。
其中，所述任务调度方法还包括：
根据所述目标任务对应的任务状态，对所述状态数据库进行数据更新。
本发明还提供一种存储介质，其中，所述存储介质存储有任务调度方法程序，所述任务调度方法程序被处理器执行时实现如上所述的任务调度方法的步骤。
当然，本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关硬件(如处理器，控制器等)来完成，所述的程序可存储于一计算机可读取的存储介质中，所述程序在执行时可包括如上述各方法实施例的流程。其中所述的存储介质可为存储器、磁碟、光盘等。
应当理解的是，本发明的应用不限于上述的举例，对本领域普通技术人员来说，可以根据上述说明加以改进或变换，所有这些改进和变换都应属于本发明所附权利要求的保护范围。
Claims (10)
1.一种任务调度方法，其特征在于，所述任务调度方法包括：
获取待执行的目标任务；
基于预设的状态数据库，判断所述目标任务对应的前置状态是否为已执行，其中，所述前置状态为所述目标任务对应的前置任务对应的任务状态；
若所述目标任务对应的前置状态为已执行，则执行所述目标任务，得到所述目标任务对应的执行结果；
根据所述执行结果，确定所述目标任务对应的任务状态。
2.根据权利要求1所述的任务调度方法，其特征在于，所述获取待执行的目标任务之前，还包括：
获取元数据；
根据所述元数据之间的依赖关系，构建所述元数据对应的初始DAG图；
根据预设的执行参数，对所述初始DAG图进行参数配置，得到对应的作业DAG图。
3.根据权利要求2所述的任务调度方法，其特征在于，所述根据所述元数据之间的依赖关系，构建所述元数据对应的初始DAG图，具体包括：
根据预设的清洗规则，对所述元数据进行数据清洗，生成清洗数据；
根据预设的分组规则，对所述清洗数据进行数据分组，得到多组数据集；
针对每一个数据集，根据该数据集中清洗数据之间的依赖关系，构建对应的初始DAG图。
4.根据权利要求1所述的任务调度方法，其特征在于，所述前置任务对应若干个不同的作业DAG图。
5.根据权利要求3所述的任务调度方法，其特征在于，所述基于预设的状态数据库，判断所述目标任务对应的前置状态是否为已执行，具体包括：
根据所述作业DAG图，确定所述目标任务对应的前置任务；
基于所述状态数据库，获取所述前置任务对应的状态任务，并判断所述状态任务是否为已执行。
6.根据权利要求1所述的任务调度方法，其特征在于，所述任务状态还包括未执行；所述基于预设的状态数据库，判断所述目标任务对应的前置状态是否为已执行之后，还包括：
若所述目标任务对应的前置状态为未执行，则根据预设的时间间隔，重新判断所述目标任务对应的前置状态是否为已执行。
7.根据权利要求1所述的任务调度方法，其特征在于，所述根据所述执行结果，确定所述目标任务对应的任务状态，具体包括：
根据所述执行结果，判断所述目标任务是否为执行成功；
若所述执行结果为执行成功，则确定所述目标任务对应的任务状态为已执行；
若所述执行结果为执行失败，则确定所述目标任务对应的任务状态为未执行。
8.根据权利要求1-7中任意一项所述的任务调度方法，其特征在于，所述任务调度方法还包括：
根据所述目标任务对应的任务状态，对所述状态数据库进行数据更新。
9.一种智能终端，其特征在于，所述智能终端包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的任务调度方法程序，所述任务调度方法程序被所述处理器执行时实现如权利要求1-8任一项所述的任务调度方法的步骤。
10.一种存储介质，其特征在于，所述存储介质存储有任务调度方法程序，所述任务调度方法程序被处理器执行时实现如权利要求1-8任一项所述的任务调度方法的步骤。
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|---|---|
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Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN116340436A (zh) * | 2023-03-14 | 2023-06-27 | 山东浪潮数字商业科技有限公司 | 数据分组加工调度方法及装置、介质、设备 |
| CN117891584A (zh) * | 2024-03-15 | 2024-04-16 | 福建顶点软件股份有限公司 | 基于dag分组的任务并行度调度方法、介质和设备 |
Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN104965754A (zh) * | 2015-03-31 | 2015-10-07 | 腾讯科技（深圳）有限公司 | 任务调度方法及任务调度装置 |
| CN106610867A (zh) * | 2016-12-21 | 2017-05-03 | 成都理工大学 | 一种片上网络任务调度方法及装置 |
| CN108491254A (zh) * | 2018-02-07 | 2018-09-04 | 链家网（北京）科技有限公司 | 一种数据仓库的调度方法及装置 |
| CN110554909A (zh) * | 2019-09-06 | 2019-12-10 | 腾讯科技（深圳）有限公司 | 任务的调度处理方法、装置及计算机设备 |
| US20200097333A1 (en) * | 2018-09-26 | 2020-03-26 | Ciena Corporation | Scalable task scheduling systems and methods for cyclic interdependent tasks using semantic analysis |
-
2020
- 2020-12-03 CN CN202011395350.4A patent/CN112507171A/zh active Pending
Patent Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN104965754A (zh) * | 2015-03-31 | 2015-10-07 | 腾讯科技（深圳）有限公司 | 任务调度方法及任务调度装置 |
| CN106610867A (zh) * | 2016-12-21 | 2017-05-03 | 成都理工大学 | 一种片上网络任务调度方法及装置 |
| CN108491254A (zh) * | 2018-02-07 | 2018-09-04 | 链家网（北京）科技有限公司 | 一种数据仓库的调度方法及装置 |
| US20200097333A1 (en) * | 2018-09-26 | 2020-03-26 | Ciena Corporation | Scalable task scheduling systems and methods for cyclic interdependent tasks using semantic analysis |
| CN110554909A (zh) * | 2019-09-06 | 2019-12-10 | 腾讯科技（深圳）有限公司 | 任务的调度处理方法、装置及计算机设备 |
Cited By (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN116340436A (zh) * | 2023-03-14 | 2023-06-27 | 山东浪潮数字商业科技有限公司 | 数据分组加工调度方法及装置、介质、设备 |
| CN116340436B (zh) * | 2023-03-14 | 2024-05-24 | 山东浪潮数字商业科技有限公司 | 数据分组加工调度方法及装置、介质、设备 |
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