随着大数据时代的不断发展,企业数据呈现出规模巨大,类型增多,关系复杂的特点。受此影响,企业数据仓库在建设过程中也出现了作业处理不及时,新型数据无法处理,以及作业逻辑不能匹配多样的业务场景等问题,难以满足企业发展的需求。本文针对大数据环境下数据仓库作业调度系统面临的问题,进行了针对性的研究与分析,提出了一种设计方案,并给出了关键功能的具体实现。该方案整体采用了分布式的架构,并在多个环节进行了高并发性设计,提高了系统面对海量数据处理时的负载能力。同时方案对数据作业等领域基础对象进行了良好的抽象,隐藏其由于数据类型不同造成的差异,提高了系统对多类型数据作业的管理以及扩展新类型数据作业的能力。最后方案针对业务特点对作业约束进行了抽象与设计,并引入了工作流管理的思想,使作业能够在满足约束的情况下快速高效的运行。文章详细分析了系统的功能与非功能需求,将系统分为数据作业开发、工作流引擎、租户权限管理、执行集群管理、执行节点等模块,并以此为基础给出了总体架构与部分关键模块的详细实现。系统使用Spring Boot框架进行快速搭建,不同的模块独立开发与部署,模块之间采用RESTful风格的接口进行通信。用户通过浏览器与系统的开发侧模块相连接,获取信息或传达指令。经测试与实际运行反馈,该系统能够较好的满足大数据环境下数据作业的开发与调度工作,提高开发人员的工作效率。