海豚调度运行成功但无法生成实例解决

最新推荐文章于 2025-04-16 10:28:32 发布
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文章标签： 服务器 mysql 海豚 dolphin
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海豚调度运行成功但无法生成实例解决

问题描述

点击运行，提示运行成功但无法在工作实例中看到
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问题定位

查看资源监控，内存占用80%
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查看master日志

tail -f /home/dolphinscheduler/tmp/dolphinscheduler/master-server/logs/dolphinscheduler-master.log

在这里插入图片描述
参考dolphinscheduler配置 可知海豚调度会默认留出30%的内存给其他应用

问题解决

增大服务器内存
如果不想增大服务器内存可修改配置启动

配置修改

我的海豚调度版本3.2（其他版本可能目录结构不同）
进入安装目录
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修改
master-server/conf/application.yaml
work-server/conf/application.yaml
将reserved-memory 从0.3 改小
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重启海豚调度

问题解决
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KEVIN_WANG333
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海豚调度器用得好，运维人员少加班 —— 高级技巧与使用教程
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可视化工作流设计。
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05-09 1443
解决方案：工作流定义无法保存可能是由于前端UI的bug或后端服务的问题。首先，检查UI是否有错误信息，确认用户操作是否正确。然后，检查API服务器的日志，查看是否有关于工作流定义保存的错误记录。如果后端服务出现问题，可能需要调整数据库连接或优化数据库性能。对于前端问题，尝试清除浏览器缓存或使用不同的浏览器再次尝试。问题描述解决方案：工作流定义无法提交可能是由于Web界面的bug或者后端服务的问题。首先，检查Web界面是否有错误信息提示，确认用户操作是否正确。
Dolphinscheduler调度生成工作流实例未生成任务实例解决历程 one result (or null) to be returned by selectOne(),but found: 2
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修改下内存配置，DolphinScheduler CPU飙升问题秒解决
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某公司在迁移从阿里云DataWorks到自建大数据平台过程中，遇到海豚调度器在定时任务触发时导致CPU负载激增甚至系统崩溃的问题。经过排查，发现并非任务数量过多引起，而是调度器配置不当。通过调整海豚调度器的线程数和CPU限制值，成功解决了CPU飙升问题，确保了任务的平稳运行。参考此案例，用户在调整线程数时需平衡机器负载和并发任务需求。
海豚调度器执行impla工作流成功但没跑出数据原因和解决方案
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dolphinscheduler任务实例不存在
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任务实例不存在
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关于dolphinscheduler2.0.0执行shell任务报租户不存在错误，以及选择正确租户后，租户在程序的执行中无读写权限问题解决 首先针对建立租户的时候，租户名称一定是服务器已经有的用户，现阶段建立服务器不存在的用户时候执行任务会报租户不存在，还没有深入研究源码。 其次是执行shell代码，出现Permission denied错误，出现这个问题的原因是普通租户没有执行dolphinscheduler用户的文件的权限 dolphinscheduler用户创建如下执行脚本 /tmp/dol.
采用海豚调度器+Doris开发数仓保姆级教程（满满是踩坑干货细节，持续更新）
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如果需要设置动态分区永不过期，要如下面这样设置： 'dynamic_partition.start' = '-2147483648',如果生命周期不要那么长，只需要30天，可以设置： 'dynamic_partition.start' = '30'。可以用navicat等工具，像连接mysql一样（不同的是端口默认是9030），先直接在doris进行开发调试，查询速度扛扛的，开发效率提升好多。的方式时来覆盖每天的分区。如果要接入的数据是主键不重复的，可以设置为Unique模型，这样可以删除或修改。
国产之光-海豚调度器的入门知识篇
大模型大数据攻城狮的专栏
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海豚调度器调用api接口启动工作流（亲试可用）
大模型大数据攻城狮的专栏
06-05 1391
在大数据时代，工作流调度器成为了数据管道和ETL任务中不可或缺的工具。DolphinScheduler作为一款强大的工作流调度器，支持多种任务类型和工作流的可视化管理。除了通过Web界面操作外，DolphinScheduler也提供了API接口，使得第三方系统集成和自动化脚本调用成为可能。在工作需要通过api接口启动海豚调度器的工作流，由于生产环境的海豚调度器是1.3.5版本，不同版本的api有所不同，请根据实际进行调整。
海豚调度器自身资源消耗控制
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海豚调度器自身占用过多资源原因分析及参数调整。
源码解析-- DolphinScheduler-Worker负载均衡算法细述
penriver的博客
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海豚调度dolphinscheduler目前是Apache顶级项目，作为国内优秀的开源项目，它的架构设计理念会有很多值得我们学习和借鉴。 海豚调度dolphinscheduler是分布式易扩展的可视化DAG工作流任务调度系统 本文会包含如下内容： 海豚调度提供的负载均衡算法 如何获取worker的负载信息（lowerweight算法使用） 本篇文章适合人群：架构师、技术专家以及对任务调度非常感兴趣的高级工程师 本文以海豚1.3.5的源代码，分析如何搭建调试环境。 1. Worker提供的负载..
dolphinScheduler1.3.3(海豚调度)worker卡死
黑眼圈@~@从不出水文
01-19 5821
前言 对于我这个问题，我在社区上提过issues: https://github.com/apache/dolphinscheduler/issues/6959 但是没有人回复和提供解决方案。然后我只能自己改源码，把问题就解决了。我把解决方案放到issues上。但是前段时间社区关闭了我的问题。所以我放到这里吧。 问题 我的海豚集群版本是1.3.3，我有两个master节点和很多workergroup，其中一个workergroup有一个worker节点。 当我这个worker节点服务宕了。配置到这
apache-dolphinscheduler-3.2.0 单机启动及改为mysql存储
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DolphinScheduler 是一个分布式的开源调度系统，它提供了一种可视化、可扩展、高可用的任务调度和数据处理方案。2.1、下载apache-dolphinscheduler。2.3、dolphinscheduler_env.sh配置。一、apache-dolphinscheduler介绍。二、apache-dolphinscheduler配置。3.1、启动dolphinscheduler。3.3、访问dolphinscheduler。三、dolphinscheduler操作。2.2、H2配置文件。
通过代码启动dolphinscheduler-3.2.0伪集群
11-17 292
3.4、dolphinscheduler-alert-server模块。4.5、dolphinscheduler-alert-server模块。3.1、dolphinscheduler-master模块。3.2、dolphinscheduler-worker模块。4.2、dolphinscheduler-master模块。4.3、dolphinscheduler-worker模块。3.3、dolphinscheduler-api模块。4.6、dolphinscheduler-ui模块。
【dolphinscheduler 内存优化】dolphinscheduler占用内存过大，如何快速优化？
赖德发的博客
01-04 3953
修改bin/dolphinscheduler-daemon.sh文件中的HEAP_OPTS参数，根据集群规模适当调大参数值，例如-Xms4g -Xmx4g -Xmn2g。如果你发现dolphinscheduler的memoryUsage占用内存较大，并且在gc日志中出现内存分配失败GC (Allocation Failure)如果上述方法无法解决问题，可以尝试调整master.exec.threads和worker.exec.threads参数，以控制并发任务数量，避免资源耗尽。
海豚调度器使用案例
03-22
### 关于 DolphinScheduler 的使用案例与实际应用场景 DolphinScheduler 是一款分布式可视化工作流任务调度工具，广泛应用于多种业务场景中。以下是其常见的使用案例和实际应用示例： #### 1. 数据处理与ETL流程自动化 在大数据领域，DolphinScheduler 常用于实现 ETL（Extract, Transform, Load）流程的自动化管理。通过定义复杂的工作流，可以轻松完成数据抽取、转换以及加载到目标数据库的任务[^4]。 ```sql -- 示例 SQL 脚本：从源表提取数据并插入目标表 INSERT INTO target_table (column1, column2) SELECT source_column1, source_column2 FROM source_table; ``` #### 2. 批量任务调度 企业通常需要定期运行批量任务，例如日志分析、报表生成等。DolphinScheduler 提供了强大的定时触发机制和支持依赖关系的任务编排功能，能够满足这些需求[^2]。 #### 3. 复杂依赖关系的任务协调 当多个任务之间存在复杂的前后置条件时，DolphinScheduler 可以清晰地描述它们之间的依赖关系，并按需执行相应的操作。这种能力特别适合金融行业中的风控模型训练或者电商行业的促销活动准备阶段。 #### 4. HTTP 接口调用集成外部服务 除了内部计算资源外，现代应用程序往往还需要与其他微服务交互。利用 DS 中内置的支持插件可以直接发起对外部 RESTful API 或 SOAP Web Service 的请求，从而扩展系统的边界。 #### 5. 数据同步作业配置 借助 DataX 工具,DolphinScheduler 用户可以在不同类型的异构数据库间高效传输海量结构化数据而无需编写额外代码逻辑即可完成整个迁移过程。 --- ### 技术细节补充说明 对于初次接触此平台的新手来说，可以从以下几个方面入手学习如何更好地运用它解决具体问题: - **安装部署**: 根据官方文档指导完成环境搭建后记得初始化元数据库schema `bash tools/bin/upgrade-schema.sh` 此命令非常重要因为它负责更新版本间的差异部分确保兼容性良好. - **界面操作熟悉度提升**: 创建新项目之后重点关注 “工作流定义” 和 “任务实例” 这两大部分因为几乎所有日常运维管理工作都将围绕着他们展开出来. - **脚本调试技巧掌握**: 如果遇到某些自定义Shell/Batch/Pig/Hive等类型节点报错无法正常结束的情况建议开启DEBUG级别日志便于快速定位根本原因所在位置[^3]. ---
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