下载最新版本的后端安装包至服务器部署目录,比如创建 /opt/dolphinscheduler 做为安装部署目录,下载地址:https://dlcdn.apache.org/dolphinscheduler/1.3.8/apache-dolphinscheduler-1.3.8-src.tar.gz,下载后上传 tar 包到该目录中
这种方式需要先安装 docker-compose, docker-compose 的安装网上已经有非常多的资料,请自行安装即可
9月11日,绿盟科技监测到Apache软件基金会发布安全公告,修复了Apache DolphinScheduler权限覆盖漏洞(CVE-2020-13922)与Apache DolphinScheduler远程执行代码漏洞(CVE-2020-11974),CVE-2020-11974与mysql connectorj远程执行代码漏洞有关,在选择mysql作为数据库时,攻击者可通过jdbc connect参数输入{“detectCustomCollations”:true,“ autoDeserialize”:true} 在DolphinScheduler 服务器上远程执行代码。CVE-2020-13922导致普通用户可通过api interface在DolphinScheduler 系统中覆盖其他用户的密码:api interface /dolphinscheduler/users/update,请相关用户及时升级进行防护。
在不久前的 Apache DolphinScheduler Meetup 2021 上,有赞大数据开发平台负责人宋哲琦带来了平台调度系统从 Airflow 迁移到 Apache DolphinScheduler 的方案设计思考和生产环境实践。
DolphinScheduler 支持多种部署模式,包括单机模式(Standalone)、伪集群模式(Pseudo- Cluster)、集群模式(Cluster)等。
源码下载地址:https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/apache/incubator/dolphinscheduler/ 我这里选择1.3.3版本的apache-dolphinscheduler-incubating-1.3.3-src.zip
本篇教程和大家分享一下DolphinScheduler的安装部署及如何实现公网远程访问,结合内网穿透工具实现公网访问DolphinScheduler内网并进行远程办公,帮助开发人员进行远程任务调度及管理,提高工作效率。
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
如果你是新手,想要体验 DolphinScheduler 的功能,推荐使用 Standalone 方式体检。如果你想体验更完整的功能,或者更大的任务量,推荐使用伪集群部署。如果你是在生产中使用,推荐使用集群部署或者kubernetes
Apache DolphinScheduler(以下简称:DS)是一个分布式去中心化,易扩展的可视化DAG工作流任务调度平台。致力于解决数据处理流程中错综复杂的依赖关系,使调度系统在数据处理流程中开箱即用。本篇文档主要介绍如何搭建DolphinScheduler集群并与安全的CDH集群集成。
Apache Dolphin Scheduler是一个分布式易扩展的可视化DAG工作流任务调度系统。致力于解决数据处理流程中错综复杂的依赖关系,使调度系统在数据处理流程中开箱即用。
Apache DolphinScheduler是一个分布式去中心化,易扩展的可视化DAG工作流任务调度系统。致力于解决数据处理流程中错综复杂的依赖关系,使调度系统在数据处理流程中开箱即用。
好消息!Apache DolphinScheduler 2.0.1 版本今日正式发布!
最近在看DolphineScheduler,发现DolphinScheduler在处理任务时,通过先将任务快速的存储在数据库中,然后基于对应的task,将task放入队列中,然后将task进行快速消费的思路。这种模型在很多框架中,都有体现。
伪集群部署目的是在单台机器部署 DolphinScheduler 服务,该模式下 master、worker、api server 都在同一台机器上
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💡 本系列文章是 DolphinScheduler 由浅入深的教程,涵盖搭建、二开迭代、核心原理解读、运维和管理等一系列内容。适用于想对 DolphinScheduler了解或想要加深理解的读者。
集群部署目的是在多台机器部署 DolphinScheduler 服务,用于运行大量任务情况。
分布式任务调度这个话题是每个后端开发和大数据开发都会接触的话题。因为应用场景的广泛,所以有很多开源项目专注于解决这类问题,比如我们熟知的xxl-job。 那么今天要给大家推荐的则是另一个更为强大的开源项目:DolphinScheduler 介绍 DolphinScheduler是一款开源的分布式任务调度系统,它可以帮助开发人员更加方便地进行任务调度和管理。DolphinScheduler支持常见的任务类型,包括Shell、Hadoop、Spark、Hive等,同时它也提供了可视化的任务编排和监控,使得任务
本文记录了在CDH5.16.2集群上集成Dolphin Scheduler 1.3.1的详细流程,特别注意一下MySQL数据库的连接串!
大数据任务调度作为大数据建设中的核心基础设施。Apache DolphinScheduler是一个分布式、去中心化、易扩展的可视化DAG工作流任务调度系统,其致力于解决数据处理流程中错综复杂的依赖关系,使调度系统在数据处理流程中开箱即用。
你好,我是 Guide!这里是 JavaGuide 的「优质开源项目推荐」第 4 期,每一期我都会精选 5 个高质量的 Java 开源项目推荐给大家。
官网 : https://dolphinscheduler.apache.org/en-us/
工作中需要推动DolphinScheduler的升级,经过预研,从1.3.4到3.1.2有的体验了很大的提升,在性能和功能性有了很多的改善,推荐升级。
随着任务数量、任务类型需求不断增长,对我们的数据开发平台提出了更高的要求。本文主要分享我们将调度引擎升级到 Apache DolphinScheduler 的实践经验,以及对数据开发平台的一些思考。
蜀海供应链是集销售、研发、采购、生产、品保、仓储、运输、信息、金融为一体的餐饮供应链服务企业。2021年初,蜀海信息技术中心大数据技术研发团队开始测试用Apache DolphinScheduler作为数据中台和各业务产品项目的任务调度系统工具。本文主要分享了蜀海供应链在海豚早期旧版本实践过程中的探索创新和在跨大版本升级部署过程中的经验,希望对大家有所启发和帮助。
Spark 3.3.1是一个包含稳定性修复的维护版本。该版本基于Spark的branch-3.3维护分支。强烈建议所有3.3用户升级到这个稳定版本。
https://www.apache.org/dyn/closer.lua/zookeeper/zookeeper-3.4.14/zookeeper-3.4.14.tar.gz
首先正常关闭虚拟机,然后调高虚拟机配置参数,我的主机配置是AMD8核,16G,参考虚拟机配置如下:
FAILED: Execution Error, return code 1 from org.apache.hadoop.hive.ql.exec.tez.TezTask
https://github.com/zhangdaiscott/JimuReport Star 1388
需求是,使用spark程序读用户表,统计用户个数,保存到结果表user_count:
下午好,我叫李进勇,是政采云数据平台架构师,在政采云主要负责大数据底层架构和数据工程化方面,同时也是 Dolphinscheduler的PMC成员。今天我将重点分享关于Apache Dolphinscheduler 2.0.9版本中一些优秀的功能。选择这个主题的原因是因为在2.0.X版本的演进中,我们致力于打造一个稳定且功能强大的工作流编排调度平台,使得工作流编排和批处理调度变得更加稳定可靠,因此将此主题命名为“聚焦调度”。
前段时间因为要做异构数据导入导出,所以搜了下,发现这类工具收费的居多,使用起来未必趁手~ 于是我找了下相关开源工具,目前,对于非开源的,我找到的大概有三种方式:
在Apache DolphinScheduler的2.0.1版本 加入了插件化架构改进,将任务、告警组件、数据源、资源存储、注册中心等都将被设计为扩展点,以此来提高 Apache DolphinScheduler 本身的灵活性和友好性。在企业级应用中根据不同公司的告警需求可能各有不同,针对性的告警插件开发可以很好的解决这一痛点。
大数据调度系统,是整个离线批处理任务和准实时计算计算任务的驱动器。这里我把几个常见的调度系统做了一下分类总结和对比。
本文整理自 Dinky 实时计算平台 Maintainer 亓文凯老师在 Apache Doris & Apache SeaTunnel 联合 meetup 的实践分享,通过 Doris + Flink + DolphinScheduler + Dinky 构建开源数据平台。
OPPO 大数据平台目前有 20+个服务组件,数据量超 1EB,离线任务数近百万,实时任务数千,数据开发分析师超千人。这也带来了系统复杂度的问题,一方面是用户经常对自己的任务运行状况“摸不着头脑”,不管是性能问题,还是参数配置问题,甚至是一些常见的权限报错问题,都需要咨询平台给出具体的解决方案;另一方面是平台面对各类繁杂任务,运维人员经常需要对任务故障定位和排除,由于任务链路长,组件日志多,运维压力大。因此急需对任务进行实时监控和诊断,不仅要能够帮助用户快速定位异常问题,还需给出具体的建议和优化方案,同时还能治理各类“僵尸”和不合理任务,从而达到降本增效的目的。据调研,目前业界尚无成熟的开源任务诊断平台。为此我们开发了大数据诊断平台,通过诊断平台周优化任务实例数超2 万,取得了良好的效果。
因为spark的群起命令会和hdfs的命令冲突,所以spark执行命令时使用绝对路径。
大家能关注DolphinScheduler那么一定对调度系统有了一定的了解,对于调度所涉及的到一些专有名词在这里就不做过多的介绍,重点介绍一下流程定义,流程实例,任务定义,任务实例。(没有作业这个概念确实也很新奇,可能是不想和Quartz的JobDetail重叠)。
2017年,我们引入Airflow搭建了有赞大数据平台(DP)的调度系统,并完成了全量离线任务的接入。随着公司业务的飞速发展,DP的日均调度任务数也从7000+来到了60000+:
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