【大数据】海豚调度DolphinScheduler入门学习

DS简介：

 DolphinScheduler 是一款分布式的、易扩展的、高可用的数据处理平台，主要包含调度中心、元数据管理、任务编排、任务调度、任务执行和告警等模块。其技术架构基于 Spring Boot 和 Spring Cloud 技术栈，采用了分布式锁、分布式任务队列等技术确保任务高可用性。部署灵活，支持单机部署、分布式部署、容器化部署等方式。应用场景广泛，可用于大数据处理、定时任务和流程管理等领域。具有易扩展性、高可用性、多语言支持、易用性和活跃的开发社区等技术优势。支持二次开发和插件机制，可以与其他大数据处理框架无缝集成。已被阿里巴巴、腾讯、美团、京东等大型互联网公司广泛使用，市场前景广阔，未来发展可期。可为BI和AI应用提供数据支持。

一、系统架构

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    DolphinScheduler 是一款分布式的、易扩展的、高可用的数据处理平台。它主要包含了调度中心、元数据管理、任务编排、任务调度、任务执行和告警等模块。

    其中，调度中心是 DolphinScheduler 的核心模块，提供了用户操作界面，支持 DAG 编排任务，同时也是任务调度的控制中心，负责任务的调度、监控和告警。元数据管理模块是         DolphinScheduler 的元数据存储引擎，负责存储和管理任务的元数据信息，以及提供元数据查询 API 接口。

    任务编排模块提供了 DAG 图编辑器，支持图形化的 DAG 编排，让任务编排更加直观。

    任务调度模块是 DolphinScheduler 的核心模块，负责任务的调度，同时也支持手动调度和定时调度。

    任务执行模块是负责执行任务的模块，支持多种不同的任务类型，包括 Hadoop、Spark、Flink 等大数据处理框架。

    告警模块是 DolphinScheduler 支持的一个重要特性，可以在任务出现异常或者发生故障时进行告警。

二、技术架构

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    DolphinScheduler 的技术架构主要由以下几个模块组成：

1. Master Server（调度中心）: Master Server 是 DolphinScheduler 的核心模块，负责整个系统的调度和控制。它管理任务的调度逻辑，监控任务的执行情况，并负责任务的告警和监控。Master Server 采用分布式架构，能够实现横向扩展，保证了系统的高可用性和可靠性。

2. ZooKeeper（元数据管理）: DolphinScheduler 使用 ZooKeeper 作为元数据管理模块，用于存储和管理任务的元数据信息，以及提供元数据查询 API 接口。ZooKeeper 提供了分布式协调服务，用于实现分布式锁、选举等功能，保证了系统的一致性和可靠性。

3. API Server（任务编排与调度）: API Server 提供了任务编排和任务调度的接口服务，用户可以通过 API Server 提供的接口进行 DAG 编排、任务调度等操作。API Server 还负责将用户提交的任务请求转发给 Master Server 进行处理，并返回执行结果给用户。

4. Alert Server（告警模块）: Alert Server 负责系统告警功能，当任务出现异常或者发生故障时，Alert Server 会发送告警通知给相关人员或系统，以便及时处理。

5. Worker Server（任务执行）: Worker Server 负责执行任务的模块，支持多种不同的任务类型，包括 Hadoop、Spark、Flink 等大数据处理框架。Worker Server 接收来自 Master Server 的任务调度请求，执行具体的任务逻辑，并将执行结果返回给 Master Server。

    这些模块共同组成了 DolphinScheduler 的技术架构，实现了任务的调度、编排、执行和监控，保证了系统的高可用性和可靠性。
   
    DolphinScheduler 的技术架构采用了分布式架构，基于 Spring Boot 和 Spring Cloud 技术栈构建而成，同时还采用了一些开源技术，包括 ZooKeeper、MySQL、Redis、Elasticsearch 等。DolphinScheduler 使用了分布式锁、分布式任务队列等技术，保证了任务的高可用性和可靠性。
   
    DolphinScheduler 还支持多种数据源，包括 MySQL、Oracle、PostgreSQL 等关系型数据库，以及 Hadoop、Hive、Spark、Flink 等大数据处理框架。
   

三、部署架构

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    DolphinScheduler 的部署架构非常灵活，支持单机部署、分布式部署、容器化部署等多种方式。在单机部署中，可以通过 Docker 镜像或者二进制包的方式进行部署；在分布式部署中，可以通过 Kubernetes 或者 Mesos 等容器编排技术进行部署。

四、应用场景

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    DolphinScheduler 主要应用于大数据处理领域，可以支持 Hadoop、Hive、Spark、Flink 等多种数据处理框架。它可以帮助企业实现数据处理的自动化，并提高数据处理的效率和准确性。除此之外，DolphinScheduler 还可以应用于各种定时任务和流程管理。

五、技术优势

DolphinScheduler 具有以下几个技术优势：

1. 易扩展性：DolphinScheduler 的分布式架构可以轻松实现扩展，根据实际业务需求进行灵活配置。
2. 高可用性：DolphinScheduler 采用了分布式锁、分布式任务队列等技术，保证了任务的高可用性和可靠性。
3. 多语言支持：DolphinScheduler 支持多种编程语言，包括 Java、Python、Scala 等，可以方便地集成到不同的应用场景中。
4. 易用性：DolphinScheduler 提供了友好的 Web UI 用户界面，支持图形化的 DAG 编排，让任务编排更加直观。
5. 社区活跃度：DolphinScheduler 的开发团队十分活跃，社区贡献者众多，社区版本更新迅速，能够及时解决用户反馈的问题，并提供新的功能特性。

六、功能模块

DolphinScheduler 主要包含以下功能模块：

1. 调度中心：提供了用户操作界面，支持 DAG 编排任务，是任务调度的控制中心，负责任务的调度、监控和告警。
2. 元数据管理：存储和管理任务的元数据信息，提供元数据查询 API 接口。
3. 任务编排：提供了 DAG 图编辑器，支持图形化的 DAG 编排，让任务编排更加直观。
4. 任务调度：负责任务的调度，同时也支持手动调度和定时调度。
5. 任务执行：负责执行任务的模块，支持多种不同的任务类型，包括 Hadoop、Spark、Flink 等大数据处理框架。
6. 告警模块：在任务出现异常或者发生故障时进行告警。

七、部署方式

DolphinScheduler 的部署方式包括以下几种：

1. 单机部署：可以通过 Docker 镜像或者二进制包的方式进行部署。
2. 分布式部署：可以通过 Kubernetes 或者 Mesos 等容器编排技术进行部署。
3. 容器化部署：支持 Docker 容器化部署，方便快捷。

八、二次开发

    DolphinScheduler 支持二次开发，用户可以根据自己的业务需求进行扩展和定制。DolphinScheduler 提供了完善的开发文档和 API 接口，方便用户进行二次开发。此外，DolphinScheduler 还提供了插件机制，用户可以根据自己的需求自定义插件，并且方便地集成到 DolphinScheduler 中。

九、集成方式

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    DolphinScheduler 支持多种集成方式，可以与其他大数据处理框架进行无缝集成。例如，可以与 Hadoop、Hive、Spark、Flink 等数据处理框架进行集成，实现数据的自动化处理和调度。

十、社区活跃度

    DolphinScheduler 的开发团队十分活跃，社区贡献者众多，社区版本更新迅速，能够及时解决用户反馈的问题，并提供新的功能特性。此外，DolphinScheduler 还有一个非常活跃的社区，用户可以在社区中交流经验、分享资源、解决问题。

十一、哪些大公司在使用

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    DolphinScheduler 目前已经得到了国内外很多大型互联网公司的广泛应用，包括阿里巴巴、腾讯、美团、京东、滴滴等。

十二、市场前景

    随着大数据技术的不断发展，企业对于数据处理的需求也越来越高。DolphinScheduler 作为一款分布式的、易扩展的、高可用的数据处理平台，具备很强的市场竞争力。据市场研究机构预测，未来几年大数据处理领域的市场规模将会持续扩大，DolphinScheduler 有望成为该领域的重要参与者。

十三、未来发展

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    未来，DolphinScheduler 将继续保持活跃的开发态势，不断增加新的功能特性，提高系统的稳定性和可靠性。同时，DolphinScheduler 还将继续推进对更多数据处理框架的支持，以及更加灵活的部署方式和集成方式，为用户提供更加优秀的产品体验。

十四、BI与AI应用

    DolphinScheduler 可以作为大数据处理平台的一部分，为 BI（商业智能）和 AI（人工智能）应用提供支持。通过 DolphinScheduler，企业可以将数据处理自动化，提高数据处理效率，进而为 BI 和 AI 应用提供更加准确、可靠的数据支持。