海豚调度器(DolphinScheduler)单机模式的部署与使用

一、概述

1、什么是DolphinScheduler  

Apache DolphinScheduler (下面简称DS) 是一个为企业级应用场景设计的开源任务调度系统,它提供了分布式的、可扩展的并且易于使用的可视化界面,让用户能够高效地管理和调度复杂的工作流任务,覆盖从任务创建到监控的全生命周期数据处理流程。它旨在通过其基于有向无环图(DAG)的任务编排能力,解决大数据任务中复杂的依赖关系和ETL流程监控难题,它不仅能够实现实时的任务状态监控,还提供了包括任务重试、失败恢复、暂停及终止等一系列操作,以增强数据研发流程的可靠性和效率。

  DAG --有向无环图,有顺序,但是不会形成环的图表。

 2、特性

2.1 使用简单

Apache DolphinScheduler 提供了一个简单易用的可视化界面,用户可以通过拖拽操作轻松定义和管理复杂的工作流;

2.2使用场景丰富

它支持多种任务类型,包括 Shell、MR、Spark、SQL 等超过十种任务类型,并且具有跨语言的兼容性和良好的扩展性;

2.3、丰富的工作流操作

系统内置了丰富的操作选项,如定时、暂停、恢复和停止工作流等功能,方便用户进行全局和局部的参数控制;

2.4、高可靠性

DolphinScheduler 还采用了去中心化的高可靠性设计,支持原生 HA 和过载容错,确保了系统的稳定运行;

2.5、高扩展性

对多租户和在线资源管理的支持,使其能够应对大规模的数据任务需求,展示出卓越的高扩展性。

3、DS架构

 

DolphinScheduler的主要角色如下:

MasterServer采用分布式无中心设计理念,MasterServer主要负责 DAG 任务切分、任务提交、任务监控,并同时监听其它MasterServer和WorkerServer的健康状态。
WorkerServer也采用分布式无中心设计理念,WorkerServer主要负责任务的执行和提供日志服务。
ZooKeeper服务,系统中的MasterServer和WorkerServer节点都通过ZooKeeper来进行集群管理和容错。
Alert服务,提供告警相关服务。
API接口层,主要负责处理前端UI层的请求。
UI,系统的前端页面,提供系统的各种可视化操作界面。 

 二、DS的部署说明

1、操作系统要求

操作系统 版本
Red Hat Enterprise Linux 7.0 及以上
CentOS 7
<think>好的,用户现在想了解海豚调度使用方法或教程,之前我已经给过一个使用指南,现在需要结合提供的引用内容来优化回答。首先,我需要查看用户提供的引用内容,看看有没有新的信息需要补充到教程里。 引用[1]提到了安装时的配置参数,比如yarn单点部署的设置,以及安装脚本和Web UI访问。这可以补充到安装部署部分,特别是集群配置的细节。之前的指南提到单机启动,但用户可能需要更多集群部署的信息,比如修改yarnHaIps和singleYarnIp参数,然后运行install.sh脚本。这部分需要详细说明,可能还要分步骤,比如备份配置文件、修改参数等。 引用[2]讨论了Python任务的环境配置,特别是虚拟环境的指定和资源文件的调用,强调需要__init__.py文件。这应该在核心概念或任务配置示例部分加强说明,比如如何在Python任务中正确引用资源文件,确保用户知道添加初始化文件的重要性。 引用[3]提到使用编程语言结合HTTP库编写自动化脚本,调用API进行任务管理。这部分可以作为高级用法,补充到运维监控或者任务配置中,说明如何通过API实现自动化操作,比如定期触发工作流或处理错误响应。 引用[4]涉及环境变量配置dolphinscheduler_env.sh,影响Shell、Python等任务的环境。这需要添加到环境配置部分,指导用户如何设置全局环境变量,特别是针对不同任务类型的配置。 用户之前的问题是关于海豚调度使用教程,现在可能需要更详细的步骤,尤其是安装配置和任务设置。需要确保回答结构清晰,分步骤讲解安装、核心概念、任务配置、运维监控,并引用相关引用内容来支持说明。同时,要检查是否涵盖了用户可能遇到的常见问题,如数据库连接失败、资源文件调用、集群模式配置等,这些已经在相关问题中提到,可能在回答中适当提及或链接。 另外,用户提供的引用中有关于API调用的自动化脚本,这可能是一个高级功能,适合在教程中单独分出一个部分,或者作为扩展内容。需要判断用户的需求层次,如果是初学者,可能更关注基础使用;如果是进阶用户,可能需要API和自动化的信息。根据用户提问的“使用方法或教程”,基础内容应优先,但可以提及高级功能作为扩展。 最后,确保所有引用都正确标注,例如在修改配置文件时引用[1],在Python任务配置时引用[2]和[4],在API自动化时引用[3]。同时,相关问题部分需要更新,结合新的引用内容生成更具体的问题,比如如何通过API自动化管理任务,如何配置环境变量等。 总结需要补充的内容点: 1. 安装步骤中补充集群配置参数和安装脚本细节。 2. 加强Python任务中环境变量和资源文件的说明,强调__init__.py。 3. 添加API自动化脚本的使用方法。 4. 环境变量配置文件的设置指导。 5. 更新相关问题,涵盖新补充的内容点。</think>### 海豚调度DolphinScheduler使用教程详解 #### 一、安装部署(单机/集群模式) 1. **环境配置** - 修改集群配置文件(如 YARN 单点模式): 在 `install.sh` 前编辑参数,例如设置 `yarnHaIps=""` 和 `singleYarnIp="hadoop103"`[^1]。 ```bash # 示例配置(YARN 单点) yarnHaIps="" singleYarnIp="hadoop103" ``` - 执行安装脚本并启动服务: ```bash sh /opt/module/apache-dolphinscheduler-1.3.9-bin/install.sh ./bin/dolphinscheduler-daemon.sh start standalone-server # 单机模式 ``` - 访问 Web UI:浏览器输入 `http://<服务器IP>:12345/dolphinscheduler`[^1]。 2. **环境变量设置** 通过 `dolphinscheduler_env.sh` 配置全局环境变量,影响 Shell、Python、Flink 等任务: ```bash vi conf/dolphinscheduler_env.sh # 添加如 PYTHON_HOME=/opt/python3.8 等路径[^4] ``` --- #### 二、核心功能任务配置 1. **工作流定义** - **任务类型**:支持 Shell、Python、Flink、Spark 等。 - **Python 任务配置**: - **虚拟环境**:指定 Python 解释器路径(如 `/opt/venv/bin/python3`)[^2]。 - **资源调用**:上传脚本至资源中心,并在任务中引用(需确保目录包含 `__init__.py` 文件)[^2]。 ```python # 示例:通过 ${变量名} 接收参数 print("输入参数:", ${input_param}) ``` 2. **依赖管理参数传递** - **依赖关系**:通过可视化界面拖拽任务节点,设置执行顺序[^2]。 - **自定义参数**:支持局部参数替换脚本中的 `${变量}` 占位符[^2]。 --- #### 三、高级功能自动化 1. **API 自动化操作** 使用 Python 的 `requests` 库调用海豚调度 API,实现工作流触发、状态监控: ```python import requests # 示例:启动工作流 response = requests.post( "http://ds-server:12345/dolphinscheduler/projects/{project}/executors/start-process-instance", json={"processDefinitionId": 123, "failureStrategy": "CONTINUE"}, headers={"token": "your_api_token"} ) if response.status_code == 200: print("工作流已触发") else: print("错误:", response.json()["msg"]) # 处理错误响应[^3] ``` 2. **高可用集群配置** 修改 `dolphinscheduler.properties` 中的 `apiServers` 参数,设置多节点: ```properties apiServers="ds1,ds2" # 多个节点以逗号分隔[^4] ``` --- #### 四、运维监控 1. **日志排查** - Web 界面直接查看任务日志,定位执行错误。 - 若数据库连接失败,检查 `dolphinscheduler.properties` 中的 JDBC 配置(URL、用户名、密码)[^1]。 2. **告警集成** 配置邮件或钉钉告警,设置任务失败重试策略。 --- ### 官方资源 - **文档地址**:https://dolphinscheduler.apache.org/ 包含安装教程、API 接口、最佳实践及版本更新说明[^1][^4]。 --- ### 相关问题 1. 如何通过 API 实现海豚调度工作流的定时触发?[^3] 2. 在 Python 任务中如何避免因缺少 `__init__.py` 导致的模块导入错误?[^2] 3. 如何为海豚调度配置多节点的 ZooKeeper 高可用集群?[^1] 4. 环境变量 `dolphinscheduler_env.sh` 对 Spark 任务有何影响?[^4] 通过上述步骤和示例,您可以快速掌握海豚调度的基础操作和高级功能,满足从简单任务调度到复杂工作流管理的需求。
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