在大数据分析场景中，以ETL（Extract抽取-Transform交互转换-Load加载）为例，数据的操作包含了如下流程：RDBMS==>Sqoop==>Hadoop==>Sqoop==>RDBMS/NoSQL/...,这里涉及了三个流程：数据抽取==>数据清洗==>数据入库。这三个步骤出现了明显的顺序问题。假设数据抽取需要3h,数据清洗需要2h,数据入库需要1h。我们可以使用linuxshell提供的crontab来实现。他的优点是使用简单，缺点却有很多：

在大数据分析场景中，以ETL（Extract抽取-Transform交互转换-Load加载 ）为例，数据的操作包含了如下流程：RDBMS==>Sqoop==>Hadoop==>Sqoop ==>RDBMS/NoSQL/...,这里涉及了三个流程：数据抽取==>数据清洗==> 数据入库。