dolphinscheduler的ProcessDefinition流程分析

本文详细介绍了工作流引擎中流程的定义过程,包括串行并行任务分配、命令生成、依赖处理和调度服务。重点阐述了流程实例的生成、初始化以及WorkflowExecuteThread的运行机制,同时涉及了告警处理和不同执行模式。
### DolphinScheduler与Links的区别及各自特点 #### 一、DolphinScheduler的特点 Apache DolphinScheduler 是一款分布式易扩展的可视化工作流调度系统,支持多租户管理以及多种类型的计算任务。该平台提供可视化的操作界面来创建和管理工作流程定义[^1]。 - **丰富的内置处理器节点**:除了Shell/SSH/MR/Spark/SQL/Flink/Kylin等常见处理单元外,还允许用户自定义Java程序作为执行逻辑的一部分。 - **强大的依赖关系配置能力**:不仅限于简单的线性顺序安排;通过设置复杂的条件分支结构可以实现更加灵活的任务编排策略[^2]。 ```python from pydolphinscheduler.core.process_definition import ProcessDefinition from pydolphinscheduler.tasks.shell import Shell with ProcessDefinition(name="example", tenant="tenant_name") as pd: task_1 = Shell(name="task_one", command="echo hello world") task_2 = Shell(name="task_two", command="ls /path/to/directory") # Define dependency between tasks. task_1 >> task_2 pd.submit() ``` #### 二、Links的特点 相比之下,Linkis 则更侧重于解决大数据分析场景下的交互式查询性能优化问题,并非专门用于批处理作业自动化调度工具。它提供了统一的数据访问层和服务治理框架,旨在提高数据科学家们日常工作中频繁使用的各种组件(如Jupyter Notebook, Zeppelin notebook)之间协作效率的同时降低延迟时间[^3]。 - **低延时响应机制**:针对实时数据分析需求设计而成,在毫秒级别内完成请求转发并返回结果给前端应用展示出来。 - **跨源异构资源池化技术**:能够有效整合不同类型存储介质上的文件对象形成虚拟视图供上层业务调用而不必关心底层物理位置分布情况[^4]。 综上所述,两者虽然都属于企业级软件解决方案范畴之内,但在具体应用场景和技术侧重点方面存在明显不同之处。前者主要面向批量型周期性的ETL过程控制领域;后者则致力于改善在线服务端到端体验质量特别是对于即时反馈敏感度较高的场合更为适用。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值