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。
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。
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+：
Apache Airflow 是一个由开源社区维护的，专职于调度和监控工作流的 Apache 项目，于2014年10月由 Airbnb 开源，2019年1月从 Apache 基金会毕业，成为新的 Apache 顶级项目。
大家好，我是一哥，在这个五一假期，又一个Apache项目迎来了重大版本更新——Apache Airflow 2.3.0 在五一重磅发布！
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。
LiteFlow 需要提前定义好执行流程,不支持分布式执行，支持xml,json,yml，支持逻辑执行 AirFlow ***** 支持分布式算子执行，不支持java算子执行，支持python DolphinScheduler ***** Azkaban 可以跨服务执行，跨平台执行，flow支持dsl语法 Oozie manager hadoop jobs,大数据任务调度框架 Kettle Server Flowable 与Activiti 非常类似 Activiti 支持工作流引擎定义，支持角色定义，逻辑执行 EasyScheduler
Oozie：Cloudera公司研发，功能强大，依赖于MR实现分布式，集成Hue开发使用非常方便
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。
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。
2020 年是元数据管理兴起的一年。在 Datakin 你可以看到元数据管理的发展历史。在前人努力的基础上，Datakin 和其它的开源数据血缘以及架构软件，比如 Airflow，Amundsen，Datahub，dbt，Egeria，Great Expectations，Iceberg，Marquez，Pandas，Parquet，Prefect，Spark 和 Superset 宣布开放血缘（Open Lineage）倡议。
数据处理逻辑多，脚本相互依赖强，运维管理监测难，怎么办？！为了解决这些问题，最近比较深入研究Airflow的使用方法，重点参考了官方文档和Data Pipelines with Apache Airflow，特此笔记，跟大家分享共勉。
元数据作为记录数据的数据，随着公司数据资产的增加，需要对其进行有效的管理，从而能够快速获取到数据的相关信息并进行使用。
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
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
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。
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。
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
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
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。
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 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。
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！
Apache Airflow是一个提供基于DAG（有向无环图）来编排工作流的、可视化的分布式任务调度平台（也可单机），与Oozie、Azkaban等调度平台类似。Airflow在2014年由Airbnb发起，2016年3月进入Apache基金会，在2019年1月成为顶级项目。Airflow采用Python语言编写，并提供可编程方式定义DAG工作流（编写Python代码）。当工作流通过代码来定义时，它们变得更加可维护、可版本化、可测试和协作。
官网 : https://dolphinscheduler.apache.org/en-us/
Airflow是基于Python的，就是Python中的一个包。安装要求Python3.6版本之上，Metadata DataBase支持PostgreSQL9.6+，MySQL5.7+，SQLLite3.15.0+。
💡 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。
Airflow能做什么 Airflow是一个工作流分配管理系统，通过有向非循环图的方式管理任务流程，设置任务依赖关系和时间调度。 Airflow独立于我们要运行的任务，只需要把任务的名字和运行方式提供给Airflow作为一个task就可以。 安装和使用 最简单安装 在Linux终端运行如下命令 (需要已安装好python2.x和pip)： pip install airflow pip install "airflow[crypto, password]" 安装成功之后，执行下面三步，就可以使用了。默认是使
前面聊了Airflow基础架构🔗，以及又讲了如何在容器化内部署Airflow🔗，今天我们就再来看看如何通过Airflow和celery构建一个健壮的分布式调度集群。 1集群环境 同样是在Ubuntu 20.04.3 LTS机器上安装Airflow集群，这次我们准备三台同等配置服务器，进行测试，前篇文章🔗[1]中，我们已经在Bigdata1服务器上安装了airflow的所有组件，没看过的可以点击链接先看下之前的文章，现在只需要在其他两个节点安装worker组件即可。 Bigdata1(A) Bigdata2
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介绍了如何安装、配置、及使用，本文介绍如何如何部署一个健壮的 apache-airflow 调度系统 - 集群部署。
默认Airflow安装在$ANCONDA_HOME/envs/python37/lib/python3.7/site-packages/airflow目录下。配置了AIRFLOW_HOME，Airflow安装后文件存储目录在AIRFLOW_HOME目录下。可以每台节点查看安装Airflow版本信息：
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。
Airflow 是一个编排、调度和监控workflow的平台，由Airbnb开源，现在在Apache Software Foundation 孵化。AirFlow 将workflow编排为tasks组成的DAGs，调度器在一组workers上按照指定的依赖关系执行tasks。同时，Airflow 提供了丰富的命令行工具和简单易用的用户界面以便用户查看和操作，并且Airflow提供了监控和报警系统。
airflow 是一个python写的调度平台，大致的认识是 ： 定义一些任务（脚本、命令、连接...），airflow调度平台可以自动去运行，后面会给出运行日志（UI界面）等，这个UI界面（WEB端）有一些复杂的分析图谱，可以做的事情就很多了。
The more preferable approach to installing Apache-Airflow is to install it in a virtual environment. Airflow requires the latest version of PYTHON and PIP (package installer for python).
上一篇文章已经介绍过 airflow ，相信需要的人早已上网搜索相关资料，已经开始动手干了，没错，就是干，喜欢一件事件，请立即付诸行动，不要拖，时间一长，就凉了。
在稳定性要求较高的场景中，例如：金融交易系统，airflow一般采用集群、高可用方式搭建部署，airflow对应的进程分布在多个节点上运行，形成Airflow集群、高可用部署，架构图如下：
解决：统一使用BashOperator或者PythonOperator，将对应程序封装在脚本中
上文简单的了解了airflow的概念与使用场景，今天就通过Docker安装一下Airflow,在使用中在深入的了解一下airflow有哪些具体的功能。
以上python文件就是Airflow python脚本，使用代码方式指定DAG的结构
Airflow是一款纯Python编写的任务流调度工具，airflow由许多模块组成，用户可单独安装部分模块比如pip install 'apache-airflow[celery]'，pip install 'apache-airflow[hdfs]'等，也可以安装所有的模块pip install 'apache-airflow[all]'，下面我们首先介绍的是如何在一台新安装的纯净的RedHat7.4上离线安装apache-airflow[all]。
FAILED: Execution Error, return code 1 from org.apache.hadoop.hive.ql.exec.tez.TezTask
随着公司调度任务增大，原有的，基于crontab和mysql的任务调度方案已经不太合适了，需要寻找一个可以支持分布式扩容的调度系统解决方案。
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。
本文介绍了Airflow这个开源框架，用于构建、管理和执行工作流。Airflow基于Python开发，利用Django、Flask等后端框架提供的Web接口，支持各种任务调度和错误处理机制。通过使用Python的类、函数和钩子，用户可以自定义和管理自己的工作流。Airflow还提供了丰富的客户端API，可以方便地与其他工具集成。同时，Airflow支持多租户，每个租户有自己的DAG和Task。Airflow还支持通过Celery将Task分布到多个机器上运行，以支持大规模并发处理。此外，Airflow还有丰富的监控和报警功能，可以实时监控Task和DAG的运行状态，并支持邮件报警。总之，Airflow是一个强大、灵活、易用的工作流框架，在数据科学和大数据处理领域具有广泛应用。
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