DolphinScheduler——介绍及架构设计

Apache DolphinScheduler （简称DS）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。DS以 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。

官网文章地址：

https://dolphinscheduler.apache.org/zh-cn/docs/3.2.1/about/introduction

集群部署流程见文章：

DolphinScheduler-3.2.0 集群搭建-优快云博客

1.2 特性

1.2.1 简单易用

可视化 DAG: 用户友好的，通过拖拽定义工作流的，运行时控制工具
模块化操作: 模块化有助于轻松定制和维护。

1.2.2 丰富的使用场景

支持多种任务类型: 支持Shell、MR、Spark、SQL等10余种任务类型，支持跨语言，易于扩展
丰富的工作流操作: 工作流程可以定时、暂停、恢复和停止，便于维护和控制全局和本地参数。

1.2.3 High Reliability

高可靠性: 去中心化设计，确保稳定性。原生 HA 任务队列支持，提供过载容错能力。 DolphinScheduler 能提供高度稳健的环境。

1.2.4 High Scalability

高扩展性: 支持多租户和在线资源管理。支持每天10万个数据任务的稳定运行。

1.3 名词解释

这里整理的是调度系统常用的名词

1.3.1 名词解释

DAG： 全称 Directed Acyclic Graph，简称 DAG。工作流中的 Task 任务以有向无环图的形式组装起来，从入度为零的节点进行拓扑遍历，直到无后继节点为止。举例如下图：

流程定义：通过拖拽任务节点并建立任务节点的关联所形成的可视化DAG
流程实例：流程实例是流程定义的实例化，可以通过手动启动或定时调度生成。每运行一次流程定义，产生一个流程实例
任务实例：任务实例是流程定义中任务节点的实例化，标识着某个具体的任务
任务类型：目前支持有 SHELL、SQL、SUB_PROCESS(子流程)等
调度方式：系统支持基于cron表达式的定时调度和手动调度。命令类型支持：启动工作流、从当前节点开始执行、恢复被容错的工作流、恢复暂停流程、从失败节点开始执行、补数、定时、重跑、暂停、停止、恢复等待线程。
定时调度：系统采用quartz分布式调度器，并同时支持cron表达式可视化的生成
依赖：系统不仅支持 DAG 简单的前驱和后继节点之间的依赖，同时还提供任务依赖节点，支持流程间的自定义任务依赖
优先级：支持流程实例和任务实例的优先级，如果流程实例和任务实例的优先级不设置，则默认是先进先出
邮件告警：支持 SQL任务查询结果邮件发送，流程实例运行结果邮件告警及容错告警通知
失败策略：对于并行运行的任务，如果有任务失败，提供两种失败策略处理方式，继续是指不管并行运行任务的状态，直到流程失败结束。结束是指一旦发现失败任务，则同时Kill掉正在运行的并行任务，流程失败结束