在 DAG 工作流中，已经介绍过 Keeper 中命令 Command 相关的内容。命令模板 Command Template 也是 Keeper 特有的概念，目的是为了提高命令的复用性，快速配置调度任务。命令模板的原理是先设置好一个命令模板，然后再设定好相应的参数。在配置调度时，只需要传递相应的参数即可，根据传递的参数不同，即可运行不同的任务。命令模板主要使用 PQL 进行配置，也支持通过嵌入 PQL 配置 Shell 和 Python 脚本。命令模板在 Master 管理工具中配置，路径为“系统”-“Keeper监控”-“命令模板”。
这里举个例子进行说明，假如已经配置的模板如下：
这是一个简单的 PQL 模板，功能是将数据从一个数据源转移到另一个数据源。这个模板需要传递以下 5 个参数：
source_database 源数据库连接名称。source_get_data_sentence 源数据库获取数据的语句，一般为 SQL 语句。destination_database 目标数据库连接名称。destination_preparatory_sentence 目标数据库准备语句的名称，如为了防止重复插入数据，在数据转移之前先把目标数据库中可能重复的数据删除。destination_put_data_sentence 目标数据库插入或更新数据的语句。待传递的参数通过对象格式 Json 进行配置，如：
传递的参数都会自动转成变量，如参数source_database会自动转成变量$source_database，类型为文本字符串。当然也可能使用基本传参格式#{source_database}，这种方式会忽略参数类型。上例通过传递参数给命令模板，就形成了一个基本的两个数据库之间的数据转移的逻辑。通过传递不同的参数，则可以实现其他数据库之间的不同数据表之间的转移逻辑。当然这只是一个特别简单的模板，实际应用中远比这复杂得多，比如增量抽取、大数据量等，这个例子只是为了说明命令模板如何运作的。
跟 DAG 中 Command 的配置一样，Shell 的模板逻辑中可以嵌入 PQL 以实现更高的灵活性。
上例可以传递参数比较少，只有两个：
上例中$task_time变量是默认传递的参数，其他默认传递的参数见工作流 DAG 中的介绍。
这个模板在运行时，会先处理 PQL 相关的逻辑，生成最终的 Shell 命令，然后再以 Shell 命令运行。嵌入式 PQL 的语法非常简单，语法非常简单，基本上 Jsp 或 Asp 风格的嵌入语法<%`和`%>就够用了。
Python 命令模板的处理逻辑与 Shell 命令模板完全相同，只不过核心逻辑由 Shell 改为了 Python，仍由 PQL 作为辅助逻辑。
上例中传递两个参数：
假设 Python 逻辑是一个机器学习算法，可传入不同的训练集和测试集，从而生成不同的结果，无需要在多个调度命令中配置大量重复的代码。
命令模板在本质上也可以理解为是一个“函数”，其目的是减少重复代码的编写和维护，通过传入不同的参数来得到不同的结果。
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