DolphinScheduler 调度使用指南

DolphinScheduler 调度使用指南
本文档旨在为用户提供 DolphinScheduler 调度系统的全面使用指南。从系统简介、安装部署到高级功能、问题解决，本文档将帮助您快速上手并熟练掌握 DolphinScheduler，从而高效地管理和调度数据工作流。通过本文档，您将了解 DolphinScheduler 的核心功能、架构设计、安装配置、Web UI 操作、工作流创建与配置、任务类型详解、参数传递与变量使用、工作流调度与监控、高可用与容错以及常见问题与解决方案。此外，本文档还将分享 DolphinScheduler 的最佳实践与进阶技巧，助您在实际应用中发挥 DolphinScheduler 的最大价值。
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by GO Master
 
DolphinScheduler 安装与部署
在开始使用 DolphinScheduler 之前，需要先进行安装与部署。本节将详细介绍 DolphinScheduler 的安装与部署过程，包括硬件与软件环境要求、快速安装（Standalone 模式）、集群部署以及常用配置参数说明。DolphinScheduler 的部署方式有多种，可以根据实际需求选择合适的部署方式。Standalone 模式适用于快速体验和测试，集群部署适用于生产环境。
硬件与软件环境要求 DolphinScheduler 的运行需要一定的硬件与软件环境支持。硬件方面，建议至少 2 核 CPU、4GB 内存。软件方面，需要安装 Java 8 或以上版本、Maven 3.x、Zookeeper 3.4.6 或以上版本、MySQL 5.7 或以上版本。
快速安装：Standalone 模式 Standalone 模式适用于快速体验和测试。下载 DolphinScheduler 的 Standalone 安装包后，解压并执行启动脚本即可。
集群部署：详细步骤与配置 集群部署适用于生产环境。需要分别部署 Master、Worker、Zookeeper 和数据库。具体步骤包括：安装 Zookeeper 集群、安装数据库、配置 DolphinScheduler Master 和 Worker 节点、启动 Master 和 Worker 节点。
常用配置参数说明 DolphinScheduler 的常用配置参数包括：数据库连接、端口设置、Zookeeper 地址等。这些参数可以在 conf 目录下找到对应的配置文件进行修改。
验证安装：成功启动与访问 Web UI 安装完成后，可以通过访问 Web UI 界面来验证安装是否成功。默认端口为 12345，访问地址为 http://localhost:12345。如果能够成功访问 Web UI 界面，则表示安装成功。
DolphinScheduler Web UI 界面详解
DolphinScheduler 提供了一个友好的 Web UI 界面，用于管理和监控工作流。本节将详细介绍 Web UI 界面的各个模块，包括登录与用户管理、项目管理、工作流定义、资源中心和监控中心。
登录与用户管理 DolphinScheduler 支持用户管理和权限分配。管理员可以创建用户、分配角色，并设置用户的权限。不同角色拥有不同的权限，例如，管理员可以创建和修改工作流，而普通用户只能查看工作流的运行状态。
项目管理 项目是 DolphinScheduler 中组织工作流的基本单元。可以创建、编辑和删除项目。每个项目都包含多个工作流。
工作流定义 工作流定义是 DolphinScheduler 的核心功能。可以在 Web UI 界面上通过拖拽的方式定义工作流，设置任务节点之间的依赖关系。
资源中心 资源中心用于管理脚本、数据文件等资源。可以将脚本、数据文件上传到资源中心，然后在工作流中使用。
监控中心 监控中心用于查看工作流的运行状态、日志等信息。可以查看工作流的运行时间、状态、任务节点的运行状态、日志信息等。
工作流的创建与配置
工作流是 DolphinScheduler 的核心概念，它定义了一系列任务节点及其依赖关系。本节将详细介绍如何创建和配置工作流，包括任务节点类型、任务节点参数设置、任务节点之间的依赖关系、参数传递以及示例。
任务节点类型 DolphinScheduler 支持多种任务节点类型，包括 Shell、SQL、Procedure、MR、Spark、Sub_Process 等。每种任务节点类型都有不同的功能和用途。Shell 任务用于执行 Linux 命令，SQL 任务用于执行 SQL 语句，MR 任务用于运行 MapReduce 作业，Spark 任务用于运行 Spark 作业，Sub_Process 任务用于运行子工作流。
任务节点参数设置 任务节点参数设置用于配置任务节点的资源配置、依赖关系、重试策略等。资源配置用于设置任务节点使用的 CPU 和内存资源，依赖关系用于设置任务节点之间的依赖关系，重试策略用于设置任务节点失败后重试的次数和间隔时间。
任务节点之间的依赖关系 任务节点之间的依赖关系通过 DAG 图来构建。DAG 图是一种有向无环图，用于表示任务节点之间的依赖关系。在 DAG 图中，每个节点表示一个任务节点，每条边表示一个依赖关系。如果 A 依赖于 B，则表示 B 必须先执行完成，A 才能执行。
参数传递 参数传递用于在任务节点之间传递参数。DolphinScheduler 支持全局参数、局部参数和系统参数。全局参数在整个工作流中共享，局部参数仅在当前任务节点中有效，系统参数是 DolphinScheduler 提供的内置参数。
示例：创建一个包含多个任务节点的简单工作流 创建一个包含多个任务节点的简单工作流，包括 Shell 任务、SQL 任务和 Spark 任务。Shell 任务用于执行数据清洗，SQL 任务用于执行数据查询，Spark 任务用于执行数据分析。设置任务节点之间的依赖关系，确保数据清洗、数据查询和数据分析按照正确的顺序执行。
任务类型详解与应用场景
DolphinScheduler 提供了丰富的任务类型，以满足不同场景下的调度需求。了解各种任务类型的特点和适用场景，能够帮助您更好地构建和优化工作流。以下将详细介绍几种常用的任务类型及其应用场景。
Shell 任务 Shell 任务用于执行 Linux 命令，常用于数据清洗、文件操作等场景。例如，可以使用 Shell 任务执行 `sed` 命令进行数据清洗，使用 `cp` 命令进行文件复制，使用 `mkdir` 命令创建目录。
SQL 任务 SQL 任务用于执行 SQL 语句，支持多种数据库，包括 MySQL、PostgreSQL、Oracle、SQL Server 等。常用于数据查询、数据更新等场景。例如，可以使用 SQL 任务查询数据库中的数据，使用 SQL 任务更新数据库中的数据。
MR 任务 MR 任务用于运行 MapReduce 作业，常用于大数据处理场景。例如，可以使用 MR 任务进行数据统计、数据分析等。
Spark 任务 Spark 任务用于运行 Spark 作业，常用于大数据处理和分析场景。例如，可以使用 Spark 任务进行数据清洗、数据转换、机器学习等。
Python 任务 Python 任务用于执行 Python 脚本，常用于复杂的数据处理和分析场景。Python 拥有丰富的第三方库，可以方便地进行数据处理、机器学习、深度学习等任务。
HTTP任务 HTTP 任务用于调用 API 接口，常用于与其他系统集成。例如，可以使用 HTTP 任务调用第三方 API 获取数据，可以使用 HTTP 任务调用第三方 API 发送消息。
高级功能：参数传递与变量使用
DolphinScheduler 提供了灵活的参数传递和变量使用功能，使得工作流的配置更加灵活和可维护。通过合理地使用参数和变量，可以避免硬编码，提高工作流的通用性和可重用性。
全局参数 全局参数在整个工作流中共享，可以在工作流的任何任务节点中使用。全局参数通常用于存储一些常量或配置信息，例如数据库连接信息、文件路径等。
局部参数 局部参数仅在当前任务节点中有效，不能在其他任务节点中使用。局部参数通常用于存储一些临时变量或中间结果。
系统参数 系统参数是 DolphinScheduler 提供的内置参数，例如日期变量、时间变量等。系统参数可以方便地获取当前日期和时间，用于动态生成文件路径、表名等。
参数传递的优先级 当全局参数、局部参数和系统参数同名时，参数传递的优先级为：局部参数 > 全局参数 > 系统参数。也就是说，如果局部参数和全局参数同名，则使用局部参数的值；如果局部参数和系统参数同名，则使用局部参数的值；如果全局参数和系统参数同名，则使用全局参数的值。
变量的使用 可以使用 `${变量名}` 的方式在任务节点中使用变量。例如，可以使用 `${date}` 获取当前日期，可以使用 `${file_path}` 获取文件路径。
工作流的调度与监控
DolphinScheduler 提供了多种调度方式，包括手动启动、定时调度和依赖调度。同时，DolphinScheduler 还提供了完善的监控功能，可以实时查看工作流的运行状态、日志信息和告警信息。
手动启动工作流 可以手动启动工作流，用于测试和调试。在 Web UI 界面上，点击 "启动" 按钮即可手动启动工作流。
定时调度 可以配置 Cron 表达式，实现定时调度。Cron 表达式是一种用于描述时间规则的表达式，可以精确地定义工作流的执行时间。例如，可以使用 Cron 表达式定义工作流每天凌晨 1 点执行。
依赖调度 可以根据其他工作流的运行状态触发当前工作流的执行。例如，可以配置当前工作流在另一个工作流成功执行后自动执行。
监控工作流的运行状态 在 Web UI 界面上，可以查看工作流的运行状态，包括运行时间、状态、任务节点的运行状态、日志信息等。可以查看工作流的执行历史，了解工作流的执行情况。
告警配置 DolphinScheduler 支持多种告警方式，包括邮件、短信、钉钉等。可以配置告警规则，当工作流运行失败或达到告警阈值时，自动发送告警信息。
DolphinScheduler 的高可用与容错
DolphinScheduler 提供了高可用和容错机制，保证系统的稳定性和可靠性。通过多 Master 节点部署、Worker 节点自动故障转移、Zookeeper 服务注册与发现、数据库备份与恢复策略等手段，可以有效地提高系统的可用性和容错能力。
Master 节点的高可用 DolphinScheduler 支持多 Master 节点部署。当一个 Master 节点发生故障时，其他 Master 节点可以自动接管，保证系统的正常运行。
Worker 节点的容错 当一个 Worker 节点发生故障时，DolphinScheduler 会自动将该节点上的任务转移到其他 Worker 节点执行，保证任务的正常执行。
Zookeeper 的作用 Zookeeper 用于服务注册与发现、配置管理。Master 节点和 Worker 节点通过 Zookeeper 进行服务注册和发现。Zookeeper 还用于存储 DolphinScheduler 的配置信息。
数据库的备份与恢复策略 定期备份数据库，以便在发生故障时能够快速恢复数据。建议使用数据库自带的备份工具进行备份。
实际案例：模拟故障并验证系统的容错能力 模拟 Master 节点或 Worker 节点发生故障，验证系统是否能够自动进行故障转移，保证任务的正常执行。
DolphinScheduler 常见问题与解决方案
在使用 DolphinScheduler 过程中，可能会遇到各种问题。本节将介绍一些常见问题及其解决方案，帮助您快速解决问题。
工作流运行失败的原因分析 工作流运行失败的原因有很多，例如任务节点执行失败、依赖关系配置错误、资源不足等。可以通过查看日志信息，分析工作流运行失败的原因。
任务节点卡住的排查方法 任务节点卡住的原因有很多，例如死锁、资源竞争等。可以通过查看任务节点的日志信息，分析任务节点卡住的原因。可以使用 `jstack` 命令查看 Java 线程的堆栈信息，分析是否存在死锁。
数据库连接问题 数据库连接问题是常见的问题。可以检查数据库连接配置是否正确，数据库服务是否正常运行，数据库用户是否有权限访问数据库。
权限问题 权限问题也是常见的问题。可以检查用户是否拥有执行工作流的权限，用户是否拥有访问资源的权限。
日志查看与分析技巧 通过日志可以了解工作流的运行状态和错误信息。可以使用 `grep` 命令过滤日志信息，可以使用 `tail` 命令实时查看日志信息。
如何获取帮助 可以通过以下方式获取帮助：查看官方文档、访问社区论坛、联系技术支持。
DolphinScheduler 最佳实践与进阶
本节将分享 DolphinScheduler 的最佳实践与进阶技巧，帮助您在实际应用中发挥 DolphinScheduler 的最大价值。包括工作流设计的最佳实践、性能优化、定制化开发、与其他系统的集成以及未来展望。
工作流设计的最佳实践 工作流设计应遵循模块化、可重用的原则。将复杂的工作流拆分成多个模块，每个模块负责完成一个特定的功能。将通用的任务节点封装成可重用的组件。
性能优化 可以通过以下方式进行性能优化：合理配置资源、控制并发、优化 SQL 语句、使用缓存等。
定制化开发 可以定制化开发，扩展任务类型、自定义告警方式等。DolphinScheduler 提供了丰富的 API，可以方便地进行定制化开发。
与其他系统的集成 可以与其他系统集成，例如数据仓库、大数据平台等。DolphinScheduler 提供了多种集成方式，例如 API、SDK、插件等。
未来展望 DolphinScheduler 的发展趋势是：更加智能化、自动化、云原生化。DolphinScheduler 将会提供更加智能化的调度策略，更加自动化的运维管理，更好地支持云原生环境。
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