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本文描述通过 Rainbond 云原生应用管理平台 一键部署高可用的 DolphinScheduler 集群,这种方式适合给不太了解 Kubernetes、容器化等复杂技术的用户使用,降低了在 Kubernetes 中部署 DolphinScheduler 的门槛。
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Apache DolphinScheduler 是一个分布式易扩展的可视化 DAG 工作流任务调度开源系统。解决数据研发 ETL 错综复杂的依赖关系,不能直观监控任务健康状态等问题。DolphinScheduler 以 DAG 流式的方式将 Task 组装起来,可实时监控任务的运行状态,同时支持重试、从指定节点恢复失败、暂停及 Kill 任务等操作
「简单易用」:DAG 监控界面,所有流程定义都是可视化,通过拖拽任务定制 DAG,通过 API 方式与第三方系统对接, 一键部署
「高可靠性」:去中心化的多 Master 和多 Worker, 自身支持HA功能, 采用任务队列来避免过载,不会造成机器卡死
「丰富的使用场景」:支持暂停恢复操作.支持多租户,更好的应对大数据的使用场景. 支持更多的任务类型,如 spark, hive, mr, python, sub_process, shell
「高扩展性」:支持自定义任务类型,调度器使用分布式调度,调度能力随集群线性增长,Master 和 Worker 支持动态上下线
可用的 Rainbond 云原生应用管理平台,请参阅文档 Rainbond 快速安装
选择项 说明 团队名称 用户自建的工作空间,以命名空间隔离 集群名称 选择 DolphinScheduler 被部署到哪一个 K8s 集群 选择应用 选择 DolphinScheduler 被部署到哪一个应用,应用中包含有若干有关联的组件 应用版本 选择 DolphinScheduler 的版本,目前可选版本为 3.0.0-beta2
DolphinScheduler API、Master、Worker 都支持伸缩多个实例,多个实例可以保证整个集群的高可用性。
以 Worker 为例:
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API 和 Worker 服务共用 /opt/dolphinscheduler/conf/common.properties ,修改配置时只需修改 API 服务的配置文件。
Worker 服务默认安装了 Python3,使用时可以添加环境变量 PYTHON_HOME=/usr/bin/python3
以 Datax 为例,使用通用数据初始化插件实现:
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