Elastic-Job噹噹網基於quartz 二次開發的彈性分佈式任務調度系統，功能豐富強大，採用zookeeper實現分 布式協調，實現任務高可用以及分片。它由兩個相互獨立的子項目Elastic-Job-Lite和Elastic-Job-Cloud組成，使用Elastic-Job可以快速實現分佈式任務調度。
提供的功能：
分佈式調度協調：在分佈式環境中，任務能夠按指定的調度策略執行，並且能夠避免同一任務多實例重複執行。
豐富的調度策略： 基於成熟的定時任務作業框架Quartz cron表達式執行定時任務。
彈性擴容縮容：當集羣中增加某一個實例，它應當也能夠被選舉並執行任務；當集羣減少一個實例時，它所執行的任務能被轉移到別的實例來執行。
失效轉移：某實例在任務執行失敗後，會被轉移到其他實例執行。
錯過執行作業重觸發 ：若因某種原因導致作業錯過執行，自動記錄錯過執行的作業，並在上次作業完成後自動觸發。
支持並行調度 ：支持任務分片，任務分片是指將一個任務分爲多個小任務項在多個實例同時執行。
作業分片一致性 ：當任務被分片後，保證同一分片在分佈式環境中僅一個執行實例。
支持作業生命週期操作 ：可以動態對任務進行開啓及停止操作。
豐富的作業類型：支持Simple、DataFlow、Script三種作業類型，後續會有詳細介紹。
Spring整合以及命名空間支持 ：對Spring支持良好的整合方式，支持spring自定義命名空間，支持佔位符。
運維平臺 ：提供運維界面，可以管理作業和註冊中心。
分片概念
作業分片是指任務的分佈式執行，需要將一個任務拆分爲多個獨立的任務項，然後由分佈式的應用實例分別執行某 一個或幾個分片項。
例如：Elastic-Job快速入門中文件備份的例子，現有2臺服務器，每臺服務器分別跑一個應用實例。爲了快速的執行作業，那麼可以將作業分成4片，每個應用實例個執行2片。作業遍歷數據的邏輯應爲：實例1查找text和image 類型文件執行備份；實例2查找radio和video類型文件執行備份。 如果由於服務器擴容應用實例數量增加爲4，則 作業遍歷數據的邏輯應爲：4個實例分別處理text、image、radio、video類型的文件。
可以看到，通過對任務合理的分片化，從而達到任務並行處理的效果，最大限度的提高執行作業的吞吐量。
分片項與業務處理解耦
Elastic-Job並不直接提供數據處理的功能，框架只會將分片項分配至各個運行中的作業服務器，開發者需要自行處 理分片項與真實數據的對應關係。
最大限度利用資源
將分片項設置爲大於服務器的數量，最好是大於服務器倍數的數量，作業將會合理的利用分佈式資源，動態的分配分片項。
例如：3臺服務器，分成10片，則分片項分配結果爲服務器A=0,1,2;服務器B=3,4,5;服務器C=6,7,8,9。 如果服務器C 崩潰，則分片項分配結果爲服務器A=0,1,2,3,4;服務器B=5,6,7,8,9。在不丟失分片項的情況下，最大限度的利用現有資源提高吞吐量。
作業類型
elastic-job提供了三種類型的作業：Simple類型作業、Dataflow類型作業、Script類型作業。這裏主要講解前兩者。Script類型作業意爲腳本類型作業，支持shell，python，perl等所有類型腳本，使用不多，可以參見github文檔。
SimpleJob需要實現SimpleJob接口，意爲簡單實現，未經過任何封裝，與quartz原生接口相似。
Dataflflow類型的定時任務需實現DataflflowJob接口，該接口提供2個方法可供覆蓋，分別用於抓取(fetchData)和處理(processData)數據。Dataflflow類型用於處理數據流，它和SimpleJob不同，它以數據流的方式執行，調用fetchData抓取數據，直到抓取不到數據才停止作業。
非流式處理數據則只會在每次作業執行過程中執行一次fetchData方法和processData方法，隨即完成本次作業。