1.离线数仓—全流程调度实现

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前言

前面学习了工作流调度工具DolphinScheduler，下面对数仓项目进行应用。

一、数据准备

1.用户行为日志

1）启动日志采集通道，包括：Flume、Kafka等
2）修改日志模拟器配置文件，修改生成的日志时间：mock.date: "2020-06-15"

2.业务数据

1）修改Maxwell配置文件config.properties，保证Maxwell的binlog时间和业务数据库的数据时间一致：mock_date=2020-06-15
2）启动增量表采集通道，包括：Maxwell、Flume、Kafka等
3）修改生成业务数据的jar包对应的配置文件，保证生成的数据的时间：mock.date=2020-06-15
4）执行业务数据生成的jar包：java -jar gmall2020-mock-db-2021-10-10.jar

二、工作流调度实操

由于DolphinScheduler集群模式启动进程较多，对虚拟机内存要求较高。故下面提供两种方式，可根据虚拟机内存情况进行选择。

1.DolphinScheduler集群模式

使用集群模式，最好把一些用不到的进程全部关闭，防止内存不够用而导致运行失败。

1.1启动和登录DolphinScheduler

1）启动DolphinScheduler：bin/start-all.sh
2）使用普通用户登录：

1.2上传脚本

向DolphinScheduler资源中心上传工作流所需脚本
如果先创建工作流，那么在定义工作单元的时候没办法选择要执行的外部的脚本，所以先把要用到的脚本上传上去。
1）创建文件夹

2）上传工作流所需脚本
将工作流所需脚本上传到资源中心scripts路径下，结果如下：

1.3组件分发

向DolphinScheduler的WorkerServer节点分发脚本依赖的组件。
因为之前没有定义WorkerServer的工作组，所以默认都在default组，但是执行脚本所需要的组件Hive、Spark和DataX只在Hadoop102上面有，如果将任务分发到了Hadoop103和Hadoop104上，那么会找不到相关组件而报错，所以要进行分发，确保每个WorkerServer节点都有脚本所依赖的组件。

[atguigu@hadoop102 ~]$ xsync /opt/module/hive/
[atguigu@hadoop102 ~]$ xsync /opt/module/spark/
[atguigu@hadoop102 ~]$ xsync /opt/module/datax/

1.4配置环境变量并分发

修改DolphinScheduler环境变量配置文件并分发。
实际上，WorkerServer在执行相关脚本时要使用Hive、Spark和DataX，但它使用的这些组件的环境变量并不是服务器里面配的环境变量，而是DolphinScheduler里面的环境变量，所以我们要先在DolphinScheduler中配置这些组件的环境变量。
1）修改文件：vim /opt/module/dolphinscheduler/conf/env/dolphinscheduler_env.sh
2）修改内容如下：

export HADOOP_HOME=/opt/module/hadoop-3.1.3
export HADOOP_CONF_DIR=/opt/module/hadoop-3.1.3/etc/hadoop
export SPARK_HOME=/opt/module/spark
export SPARK_HOME2=/opt/soft/spark2
export PYTHON_HOME=/opt/soft/python
export JAVA_HOME=/opt/module/jdk1.8.0_212
export HIVE_HOME=/opt/module/hive
export FLINK_HOME=/opt/soft/flink
export DATAX_HOME=/opt/module/datax

export PATH=$HADOOP_HOME/bin:$SPARK_HOME1/bin:$SPARK_HOME2/bin:$PYTHON_HOME:$JAVA_HOME/bin:$HIVE_HOME/bin:$FLINK_HOME/bin:$DATAX_HOME/bin:$PATH 

上面export PATH中不需要修改SPARK_HOME1/bin这些，这些是为了可以直接在命令行调用这些目录下的命令。而上面部分的SPARK_HOME、HADOOP_HOME、DATAX_HOME等这些名字必须这样写。
在Hadoop102上修改完毕之后，将修改后的配置文件进行分发。

1.5 创建工作流

1）在一个项目中创建工作流

2）创建工作单元并配置
mysql_to_hdfs_full：

hdfs_to_ods_db：

hdfs_to_ods_log：

ods_to_dwd：

ods_to_dim：

dwd_to_dws_1d：

dws_1d_to_dws_nd：

dws_1d_to_dws_td：

dws_to_ads：

hdfs_to_mysql：

3）设置依赖关系
根据上篇文章中画出的节点间依赖关系，进行相关的设置。

4）保存工作流

在这里可以设置传参数的值，这里设置为了固定值。在定时调度时，全局参数值应该设置为$[yyyy-MM-dd-1]或者空值。
7）上线工作流

8）执行工作流

2.DolphinScheduler单机模式

2.1 启动DolphinScheduler

单机模式启动方式：bin/dolphinscheduler-daemon.sh start standalone-server
所有的服务都位于一个进程当中。

2.2 安全中心配置

由于DolphinScheduler的单机模式使用的是内置的ZK和数据库，故在集群模式下所做的相关配置在单机模式下并不可见，所以需要重新配置，必要的配置为创建租户和创建用户。
1）先用管理员账号登录，创建租户

2）创建用户

3）切换普通用户登录

4）创建项目

5）其余操作
其余操作和集群模式基本一致，不过不需要分发Hive、Spark和DataX，因为单机模式下都在Hadoop102下执行。