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· 5 分钟阅读

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。

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

前提条件

DolphinScheduler 集群一键部署

  • 对接并访问内置的开源应用商店,搜索关键词 dolp 即可找到 DolphinScheduler 应用。

  • 点击 DolphinScheduler 右侧的 安装 进入安装页面,填写对应的信息,点击确定即可开始安装,自动跳转至应用视图。
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

  • 等待几分钟后,DolphinScheduler 集群就会安装完成,并运行起来。

  • 点击访问,将访问 DolphinScheduler-API 组件,默认的用户密码是admin / dolphinscheduler123

API Master Worker 节点伸缩

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,进入组件内 -> 伸缩,设置实例数量。

验证 Worker 节点,进入 DolphinScheduler UI -> 监控中心 -> Worker 查看节点信息。

配置文件

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。

如何支持 Python 3?

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

如何支持 Hadoop, Spark, DataX 等?

以 Datax 为例:

  1. 安装插件。Rainbond 团队视图 -> 插件 -> 从应用商店安装插件 -> 搜索 通用数据初始化插件 并安装。
  2. 开通插件。进入 Worker 组件内 -> 插件 -> 开通 通用数据初始化插件 ,并修改配置
  3. 更新组件,初始化插件会自动下载 Datax 并解压到 /opt/soft目录下。

· 11 分钟阅读
info

基础不牢,地动山摇。无论是何种体系架构,底层存储的选择都是一个值得探讨的话题。存储承载着业务的数据,其性能直接影响到业务应用的实际表现。也正因为存储和业务的数据关联紧密,其可靠性也必须得到关注,存储的失效一旦导致业务数据丢失,那将会是一场灾难级别的事故。