Python数据平台批量任务调度规范

Python数据平台批量任务调度规范一、总则规范（一）适用范围。本规范适用于Python数据平台所有批量任务的调度管理，涵盖任务创建、执行、监控、异常处理等全生命周期流程。1.调度范围界定Python数据平台批量任务调度规范明确了调度系统的适用范围，包括但不限于数据抽取、清洗、转换、加载等ETL任务，以及报表生成、模型训练等周期性作业。所有平台内运行的批量任务必须遵循本规范进行调度配置与管理，确保任务执行的标准化与可追溯性。2.角色职责说明平台管理员负责调度系统的日常运维与权限管理；业务用户负责任务需求提报与执行监督；数据开发人员负责任务逻辑开发与优化。各角色需明确自身职责，协同完成批量任务调度工作。3.规范执行要求所有调度任务必须通过平台统一入口创建，禁止使用脚本直接调用执行；任务执行时间、资源占用等参数需符合平台资源管理策略；异常任务需按规定流程上报处理，不得擅自忽略。二、任务创建标准（一）任务参数配置。各批量任务需按模板规范配置参数，确保参数命名统一、类型明确。1.参数命名规则参数命名采用"模块_功能_属性"三级结构，如"抽取_用户表_日期"，首字母大写，中间用下划线分隔，避免使用中文、特殊字符及空格。2.参数类型约束参数类型需与任务逻辑严格匹配，数值型参数必须标注取值范围；日期型参数需符合"YYYY-MM-DD"格式；枚举型参数需在配置界面提供选项列表。3.参数默认值设置核心业务参数必须设置默认值，非关键参数建议配置默认选项，减少用户配置复杂度。默认值需经过业务验证，确保符合常见使用场景。（二）任务依赖管理。批量任务需明确依赖关系，防止执行冲突与资源浪费。1.依赖关系类型支持数据依赖、时间依赖和资源依赖三种类型，其中数据依赖需通过平台数据血缘功能自动识别，其他依赖需在任务配置界面手动设置。2.依赖冲突处理当任务依赖未满足时，系统应自动触发预警，并暂停任务执行；管理员需在规定时间内处理依赖问题，超时则任务自动取消。依赖关系变更需经过审批流程。3.依赖优先级配置对于存在多个依赖的任务，需设置依赖优先级，确保核心数据依赖优先满足。优先级配置需在任务创建时完成，变更需通过变更管理流程。三、调度策略配置（一）执行时间管理。批量任务执行时间需根据业务需求与平台资源情况合理规划。1.执行周期设置支持按分钟、小时、天、周、月等周期执行，特殊任务可配置单次执行。周期设置需考虑数据更新频率与处理时效性要求。2.执行窗口约束关键任务需设置执行窗口，防止在业务高峰期占用资源。执行窗口配置需与业务部门协商确定，并预留异常处理时间。3.时区管理要求跨时区任务需明确执行时区，系统自动进行时区转换。时区配置错误会导致执行时间偏差，需由管理员定期校验。（二）资源分配标准。批量任务需按需分配计算、存储等资源，提高平台利用率。1.计算资源配置根据任务计算复杂度配置CPU核数与内存大小，建议采用平台提供的资源建议值作为基准，特殊任务需经过性能测试确定。2.存储资源管理数据交换空间需按预估数据量配置，临时文件存储空间需考虑峰值占用。资源不足会导致任务失败，需定期清理过期数据。3.资源抢占策略当平台资源紧张时，系统需按优先级调度任务。高优先级任务可抢占低优先级任务资源，但需保证抢占比例不超过30%，避免资源争抢。四、执行监控规范（一）实时监控要求。批量任务执行过程需实现全方位监控，确保异常及时发现。1.监控指标体系必须监控任务进度、资源占用、执行耗时、错误日志等核心指标，关键任务需增加数据质量监控。监控指标需与业务指标关联，便于问题定位。2.异常告警机制设置三级告警阈值，轻度异常仅日志记录，中度异常发送邮件通知，严重异常触发短信告警。告警规则需根据业务影响度调整。3.监控界面要求监控界面需支持实时刷新、历史查询、异常高亮等功能，提供任务执行全链路可视化展示。监控数据需保留至少90天，满足审计要求。（二）日志管理标准。批量任务执行日志需规范记录，便于问题追溯。1.日志格式要求日志需采用"时间戳-日志级别-模块-内容"结构，关键操作需添加业务流水号。日志文件需按天切割，保留格式为"YYYYMMDD.log"。2.日志存储规范生产环境日志需存储在专用日志系统，非生产环境可存储在任务执行节点。日志存储周期不少于180天，定期归档历史日志。3.日志检索要求提供日志关键词检索功能，支持正则表达式查询。日志检索响应时间不超过5秒，需支持多日志文件联合查询。五、异常处理流程（一）异常分类标准。批量任务异常需按影响程度分类，确保处理优先级合理。1.异常类型定义分为致命异常、严重异常、一般异常三级，致命异常会导致任务终止，严重异常需人工干预，一般异常可自动重试。异常类型需在任务配置时明确。2.异常处理时效一般异常自动重试间隔不超过5分钟，严重异常需在30分钟内响应，致命异常需立即处理。超时未处理将触发升级流程。3.异常记录要求所有异常需记录在案，包括异常类型、发生时间、处理过程、解决方案等信息。异常记录需与任务执行日志关联，形成完整问题链。（二）恢复机制配置。批量任务异常需配置恢复机制，减少人工干预。1.自动重试机制一般异常可配置自动重试，重试次数不超过3次，间隔时间递增。重试失败需触发告警，并记录重试详情。2.手动干预流程严重异常需通过工单系统提报，管理员按流程处理。处理过程需详细记录，包括问题分析、解决方案、验证结果等。3.自动恢复策略针对特定异常类型可配置自动恢复策略，如数据文件缺失自动下载，网络异常自动重连等。策略配置需经过充分测试。六、变更管理要求（一）变更分类标准。批量任务变更需按影响范围分类，确保变更可控。1.变更类型定义分为微小变更、普通变更、重大变更三级，微小变更影响不到5%用户，普通变更影响5%-20%用户，重大变更影响超过20%用户。变更类型需在变更申请中明确。2.变更评估要求变更前需评估对其他任务的影响，评估内容包括数据依赖、资源占用、执行时间等。评估结果需记录在变更记录中。3.变更审批流程微小变更由业务部门负责人审批，普通变更需技术部门审核，重大变更需提交变更委员会审批。审批通过后方可执行变更。（二）变更执行规范。批量任务变更需按计划执行，确保变更平稳过渡。1.变更窗口设置变更执行需在业务低峰期进行，一般不超过2小时。特殊变更需提前一周制定详细计划，并通知所有相关方。2.变更回滚预案所有变更需制定回滚方案，回滚操作需经过审批。回滚测试需定期执行，确保回滚方案有效性。3.变更验证要求变更后需验证业务指标，确保变更达到预期效果。验证内容包括数据准确性