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。
应用场景
机器学习
图像处理
推荐系统
报表分析
数据挖掘
前提条件
操作步骤
- 登录数据管理DMS 5.0。
在顶部菜单栏中，选择集成与开发。
说明若您使用的是极简模式的控制台，请单击左上角的
，退出极简模式后，在顶部菜单栏中选择集成与开发。在左侧导航栏选择。
单击目标任务流名称，进入任务流详情页面。
说明如果您需要新增任务流，请参见新增任务流。
在画布左侧的任务类型列表中，拖拽ADB Spark节点到右侧画布的空白区域。
单击节点配置页右侧的变量设置页签，配置变量。
双击ADB Spark节点，配置如下信息：
类别
配置项
说明
基础配置
地域
选择目标AnalyticDB for MySQL实例所在地域。目前仅支持华北3（张家口）、华东1（杭州）、华东2（上海）。
ADB实例
选择已有实例。若未创建实例，请单击去创建。创建的具体操作，请参见创建湖仓版集群。
ADB资源组
选择目标资源组，若下拉框中未出现已创建的资源组，请单击刷新。创建资源组的具体操作，请参见新建资源组。
任务类型
根据作业配置内容选择Batch或SQL任务类型。任务类型说明如下：
Batch：选择Batch后，可在作业配置区域输入描述Spark作业的JSON。
SQL：选择SQL后，可在作业配置区域输入SQL语句。
任务名称
任务在Spark中的名称。若未定义，则默认定义为任务节点的名称（ADB Spark节点）。
作业配置
-
根据您选择的任务类型，在该区域编写JSON或SQL语句。配置Batch和SQL类型作业的具体操作，请参见Spark离线应用开发和Spark SQL应用开发。
完成上述配置后，单击保存。
单击试运行、指定时间运行或指定时间范围运行。
如果执行日志的最后一行出现
status SUCCEEDED，表明任务运行成功。如果执行日志的最后一行出现
status FAILED，表明任务运行失败。说明如果运行失败，在执行日志中查看执行失败的节点和原因，修改配置后重新尝试。
配置调度周期。
在任务类型列表页的下方，单击任务流信息页签。
在调度配置区域，打开开启调度开关，配置调度。具体配置，请参见任务编排概述。
可选：发布或下线任务流。具体操作，请参见发布或下线任务流。
，查看配置变量的提示信息。其他操作
您可在任务执行完成后，单击页面右上方的前往运维，进入运维中心查看任务流的详细信息（包含创建时间、创建人或责任人、是否发布等信息）以及任务的执行状态（成功、失败、执行中）、起止时间，同时您也可以在该页面进行暂停、重跑等运维操作。