1、数据仓库工作流调度
1.1 调度工具部署
工具部署链接
1.2 新数据生成
1.2.1 用户行为日志
1、启动日志采集通道，包括Kafka、Flume等
（1）启动Zookeeper
zk.sh start
（2）启动Kafka
kf.sh start
（3）启动Flume
f1.sh start
f2.sh start
2、修改日志模拟器配置文件
修改hadoop102和hadoop103两台节点中的/opt/module/applog/application.yml文件，修改mock.date参数如下。
mock.date: "2020-06-15"
3、执行日志生成脚本
lg.sh
4、观察HDFS上是否有2020-06-15的日志数据生成
1.2.2 业务数据
1、修改Maxwell配置文件
（1）修改/opt/module/maxwell/config.properties文件
vim /opt/module/maxwell/config.properties
（2）修改mock_date参数设置如下
mock_date=2020-06-15
2、启动增量表采集通道，包括Maxwel、Kafka、Flume等
（1）启动Maxwell
mxw.sh start
注意：若Maxwell当前正在运行，为确保上述mock参数生效，需重启Maxwell。
（2）启动Flume
f3.sh start
（3）修改业务数据模拟器配置文件中的mock_date参数
mock.date=2020-06-15
（4）执行业务数据生成命令
java -jar gmall2020-mock-db-2021-10-10.jar
（5）观察HDFS上增量表是否有2020-06-15的数据生成
1.3 工作流调度实操
由于DolphinScheduler集群模式启动进程较多，对虚拟机内存要求较高。故下面提供两种方式，可根据虚拟机内存情况进行选择。
1.3.1 DolphinScheduler集群模式
1、启动DolphinScheduler
dolphinscheduler/bin/start-all.sh
2、使用普通用户登录
3、向DolphinScheduler资源中心上传工作流所需脚本
（1）创建文件夹
（2）上传工作流所需脚本
将工作流所需的所有脚本上传到资源中心scripts路径下，结果如下
4、向DolphinScheduler的WorkerServer节点分发脚本依赖的组件
由于工作流要执行的脚本需要调用Hive、DataX等组件，故在DolphinScheduler的集群模式下，需要确保每个WorkerServer节点都有脚本所依赖的组件。
xsync /opt/module/hive/xsync /opt/module/spark/xsync /opt/module/datax/
5、创建工作流
（1）在gmall项目下创建工作流
（2）各任务节点配置如下
mysql_to_hdfs_full
hdfs_to_ods_db
hdfs_to_ods_log
ods_to_dwd
ods_to_dim
dwd_to_dws_1d
dws_1d_to_dws_nd
dws_1d_to_dws_td
dws_to_ads
hdfs_to_mysql
（3）各节点依赖关系如下
（4）保存工作流
注意：定时调度时，全局参数值应设置为$[yyyy-MM-dd-1]或者空值。
7、上线工作流
8、执行工作流
