apache dolphinscheduler 快速入门与部署、分布式调度

Apache DolphinScheduler 是一款分布式工作流任务调度平台，支持可视化 DAG 作业流程管理、任务依赖关系管理、任务状态监控、告警通知等功能，可广泛应用于数据仓库、大数据治理、机器学习等领域。

介绍:

DolphinScheduler 提供了方便的 Web 界面用于定义工作流和配置调度参数,并支持可视化的工作流 DAG 编辑。同时具备高性能调度、高可用 HA、高可靠容错、任务依赖管理等特性,适用于工作流编排的各种场景。

原理详解:

DolphinScheduler 采用 Master/Worker 架构，Master 节点负责管理 Worker 节点、任务调度、资源管理等，Worker 节点负责执行任务。

• Master 节点：
  • 管理 Worker 节点：包括 Worker 节点的注册、心跳检测、状态更新等。
  • 任务调度：根据 DAG 作业流程图，将任务分配给 Worker 节点执行。
  • 资源管理：监控 Worker 节点的资源使用情况，并根据任务需求进行资源调度。
• Worker 节点：
  • 执行任务：接收 Master 节点分配的任务，并运行相应的任务逻辑。
  • 心跳检测：定期向 Master 节点发送心跳包，以保持连接。
  • 任务状态更新：将任务执行状态反馈给 Master 节点。

1. 主节点通过选举机制确定一个节点作为Master,其余作为Worker。
2. Master 负责接收并解析用户定义的工作流,生成调度任务并分发至Worker。
3. Worker 负责启动相应进程执行具体任务,并将执行结果汇报给Master。
4. 基于Zookeeper实现Master高可用,当主节点宕机时,余下主节点中重新选举一个作为Master。
5. 支持任务依赖划分,可构造复杂的有向非环图(DAG)结构。

应用场景:

1. 数据仓库调度: 调度多个数据处理作业以构建数据仓库。
2. ETL 工作流: 编排调度数据抽取、转换、加载各个步骤。
3. 机器学习工作流: 编排模型训练、预测评估等任务流程。
4. 运维自动化: 调度集群维护、应用部署、代码发布等运维任务。
5. 大数据治理任务调度：调度数据质量检查、数据标准化、数据脱敏等数据治理任务，保障数据质量和安全。
6. 机器学习模型训练调度：调度机器学习模型训练、评估、部署等任务，实现自动化模型训练和应用。
7. 通用任务调度：调度任何可通过脚本执行的任务，如定时备份、数据同步、文件处理等。

算法实现:

1. 调度框架基于邮件模型,采用生产者-消费者模式分派任务。
2. DAG划分引入了Mesh网络的概念,采用遗传算法求解有向非环图,实现最优任务调度分配。DolphinScheduler 采用多种调度算法，包括：
3. FIFO（先入先出）算法：按照任务提交的顺序执行任务。
4. LIFO（后入先出）算法：按照任务提交的逆序执行任务。
5. FAIR（公平）调度算法：根据任务的资源需求和优先级，公平地分配资源。
6. Capacity（容量）调度算法：根据每个节点的资源容量，分配相应数量的任务。

代码实现:

下面是一个简单工作流的示例,涉及数据抽取和Spark处理两个任务及其依赖关系:

# extract.sh 数据抽取脚本 
mysql_extract_table data_table /tmp/data.csv

# spark_job.scala Spark处理脚本
val df = spark.read.csv("/tmp/data.csv")
df.show()
df.write.json("/tmp/result") 

# 工作流定义文件workflow.json  
{
  "tasks": [
    {
      "name": "extract",
      "type": "SHELL",
      "params": {
        "script": "extract.sh"
      }
    },
    {
      "name": "spark",
      "type": "SPARK",
      "params": {
        "main_class": "SparkApp",
        "deploy_mode": "cluster"
      },
      "deps": ["extract"]
    }
  ]
}

DolphinScheduler 的代码开源于 GitHub：https://github.com/apache/dolphinscheduler

部署和测试:

1. 安装并启动所需中间件(Zookeeper、MySQL等)。
2. 部署DolphinScheduler,启动主节点和多个工作节点服务。
3. 在Web界面创建租户、定义工作流、配置任务参数。
4. 手动运行或定期调度执行创建好的工作流。
5. 监控调度进程,查看任务日志检测执行情况。

文献和示例:

1. DolphinScheduler官方文档:https://dolphinscheduler.apache.org/
2. DolphinScheduler代码库:https://github.com/apache/dolphinscheduler
3. 科技巨头数据调度平台 - DolphinScheduler:https://developer.aliyun.com/article/785516

总结:

作为一款优秀的工作流任务调度系统,DolphinScheduler具有强大的任务编排能力,能有效协调执行复杂的数据处理流程,显著提高生产效率。其支持多种工作类型任务,能与Hadoop、Spark等广泛使用的计算框架无缝集成。同时分布式调度架构和高可用特性,使其适用于生产环境的海量数据处理。

影响:

DolphinScheduler的出现为数据工作流带来更智能、更高效的调度框架,解放了大量人力成本,提升了企业的数据处理能力。越来越多的企业开始使用该系统,有效促进了企业级大数据相关应用的普及和发展。

DolphinScheduler 的出现，对大数据作业调度领域产生了深远的影响，主要体现在以下方面：

• 提升了作业调度效率：DolphinScheduler 的可视化 DAG 作业流程管理、任务依赖关系管理等功能，使作业调度更加高效便捷。
• 增强了作业调度可靠性：DolphinScheduler 的分布式架构、高可用机制等设计，使作业调度更加可靠稳定。
• 降低了作业调度成本：DolphinScheduler 的开源、易用等特点，使作业调度成本更加低廉。

未来展望:

1. 与更多计算框架的无缝集成,打造一站式的大数据任务编排平台。
2. DAG优化等任务调度算法进一步优化,提升任务执行性能。
3. 提供更多工作流监控、诊断、优化的辅助功能。
4. 提供可视化任务/资源建模工具,进一步降低使用门槛。
5. 应用人工智能技术,实现流程智能化调度。
6. DolphinScheduler 的未来发展方向主要包括：
7. 支持更多任务类型：支持更多类型的任务，如 Spark Streaming、Flink 等流计算任务。
8. 加强安全性和审计功能：加强安全性和审计功能，满足更严格的安全要求。
9. 增强智能调度能力：增强智能调度能力，实现自动化的资源分配和任务调度。

总之,DolphinScheduler已经成为分布式工作流任务调度领域的杰出代表,未来将继续朝着智能化、一体化的方向发展,为企业级大数据生产应用带来更多价值。