Apache DolphinScheduler国人之光，大数据调度器神器

声明：该文章由作者（行简）发表，转载此文章须经作者同意并请附上出处(0XUCN)及本页链接。。

Apache DolphinScheduler 是一个分布式、去中心化的、易扩展的可视化DAG工作流任务调度平台，用于在各种计算任务之间进行有依赖关系的复杂工作流的调度和执行。它旨在解决复杂的大数据任务依赖关系问题，并对任务进行定时调度。

以下是 Apache DolphinScheduler 的一些关键特点：

分布式调度：DolphinScheduler 支持分布式调度，可以在多个节点上同时运行任务，提高了任务处理的效率和可靠性。

去中心化设计：系统采用去中心化设计，没有单点故障问题，保证了系统的高可用性。

可视化DAG：用户可以通过拖拽的方式绘制任务流程，形成DAG（Directed Acyclic Graph，有向无环图），直观地展示任务之间的依赖关系。

任务依赖：支持任务间的依赖配置，可以灵活地设置任务执行的先后顺序。

多种任务类型：支持shell、MR、Spark、Flink、Python、Sub_process等多种任务类型。

任务分片：对于大数据处理任务，DolphinScheduler 支持任务分片，可以并行处理大量数据。

容错机制：任务执行失败后，系统支持重试、从失败节点重新执行等功能。

权限管理：提供完善的用户权限管理功能，支持任务流程的权限设置。

告警通知：任务执行失败时，系统可以发送通知给相应的负责人。

高可用性：通过ZooKeeper实现服务注册和发现，保证了调度系统的高可用性。

Apache DolphinScheduler 适用于大数据生态系统中，比如在数据处理、数据分析、机器学习等场景下，它能够帮助用户有效地管理和调度复杂的工作流程。

Apache DolphinScheduler 是一个分布式易扩展的可视化DAG工作流任务调度开源系统。适用于企业级场景，提供了一个可视化操作任务、工作流和全生命周期数据处理过程的解决方案。

Apache DolphinScheduler 旨在解决复杂的大数据任务依赖关系，并为应用程序提供数据和各种 OPS 编排中的关系。解决数据研发ETL依赖错综复杂，无法监控任务健康状态的问题。DolphinScheduler 以 DAG（Directed Acyclic Graph，DAG）流式方式组装任务，可以及时监控任务的执行状态，支持重试、指定节点恢复失败、暂停、恢复、终止任务等操作。

架构

Apache DolphinScheduler 的架构设计是为了确保它能够在大规模、高并发的环境中稳定运行，并且具有良好的可扩展性和容错性。以下是 Apache DolphinScheduler 的主要架构组件和它们之间的关系：

Master Server：

Master Server 是 DolphinScheduler 的核心组件之一，负责 DAG 任务切分、任务提交监控、任务故障转移以及集群资源管理等工作。

它通常运行多个实例，通过 ZooKeeper 进行选举，确保高可用性。

Worker Server：

Worker Server 负责接收 Master 分配的任务，并执行这些任务。

它也可以运行多个实例，以支持任务的分布式执行。

ZooKeeper：

ZooKeeper 是一个开源的分布式协调服务，用于维护分布式应用的状态信息。

在 DolphinScheduler 中，ZooKeeper 负责集群管理、Master 和 Worker 的选举、分布式锁等。

API Server：

API Server 是用户与 DolphinScheduler 交互的主要接口，提供 RESTful API。

它处理来自前端的请求，并与 Master Server 通信以执行任务。

UI：

UI 是用户界面，允许用户通过 Web 浏览器进行操作，如创建、编辑和监控任务流程。

Alert Server：

Alert Server 负责发送告警通知，例如当任务失败时，它会通过邮件、短信等方式通知用户。

[超站]友情链接：

四季很好，只要有你，文娱排行榜：https://www.yaopaiming.com/
关注数据与安全，洞悉企业级服务市场：https://www.ijiandao.com/