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DolphinScheduler源码分析揭示了其作为新一代分布式大数据工作流任务调度系统的特性。

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简介:
本课程聚焦于新一代分布式大数据工作流任务调度系统DolphinScheduler的源码剖析,于2021年8月推出。课程内容涵盖了DolphinScheduler框架背后的设计理念和核心技术,我们将带领大家深入探索其源码实现。鉴于DolphinScheduler源码的庞大规模,课程将按照模块化结构进行详细讲解,旨在帮助学习者全面掌握该系统的使用方法。完成课程的学习后,您不仅能够熟练运用DolphinScheduler,更能领略其中蕴含的诸多优秀的设计思想和先进技术,从而显著提升自身的专业能力,并为职业发展,特别是跳巢公司的薪资晋升做好充分准备。

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客服
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  • DolphinScheduler:
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    《DolphinScheduler: 新一代分布式大数据工作流任务调度系统的源码解析》一书深入剖析了DolphinScheduler的设计理念与实现细节,帮助读者掌握其核心功能和优化技巧。 本课程专注于新一代分布式大数据工作流任务调度系统DolphinScheduler的源码分析。2021年8月推出的新课将深入讲解DolphinScheduler框架的设计思想和技术细节,并按照模块对大量源代码进行解析,帮助学员不仅掌握该系统的使用方法,还能学习到许多优秀的设计思路和技巧,为技术提升和个人职业发展打下坚实基础。
  • DolphinScheduler——
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    DolphinScheduler是一款功能强大的分布式工作流任务调度平台,适用于企业级数据处理和业务流程自动化。它支持复杂的依赖关系、丰富的插件机制及灵活的任务管理界面,帮助企业高效运行各类批处理作业,提升运营效率与服务质量。 Apache DolphinScheduler(原名EasyScheduler)是一个大数据分布式工作流任务调度系统,旨在解决在大数据开发过程中ETL处理复杂的依赖关系,并且不能实时监控任务健康状态的问题。DolphinScheduler采用DAG图的方式将Task组织起来,能够实时监控任务运行状况,并支持重试、从指定节点恢复失败的任务、暂停及终止操作等功能。 该系统的特性包括: 1. 以分布式和易扩展的可视化方式呈现DAG工作流。 2. 支持多种类型的任务:Shell脚本、MR(MapReduce)、Spark作业、SQL(MySQL, PostgreSQL, Hive, Spark SQL),Python脚本,子进程等。 3. 提供定时调度、依赖关系触发调度、手动启动/停止任务以及失败重试和告警功能。还支持从指定节点恢复故障及终止运行的任务等功能。 4. 支持为工作流设置优先级,并可以处理任务的故障转移及超时告警等问题。 5. 允许设定全局参数与特定节点上的自定义参数。 6. 提供资源文件上传、下载和管理功能,包括在线创建和编辑等操作。 7. 使用户能够在线查看并滚动日志以及下载日志内容。 8. 实现了集群的高可用性配置,通过Zookeeper实现主从服务器与工作节点之间的去中心化架构。 9. 可以实时监控MasterWorker CPU负载、内存使用情况和CPU状态等信息。 10. 提供甘特图展示历史运行数据,并支持任务及流程的状态统计功能。 11. 支持补数操作,确保数据完整性。 12. 实现多租户环境下的资源隔离与管理机制。 13. 系统具备国际化语言的支持能力。 此外,DolphinScheduler还有许多其他特性等待开发者们进一步探索。
  • XXL-JOB-
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    XXL-JOB是一款轻量级分布式任务调度系统,提供web管理界面,支持任务创建、维护及在线动态调度等功能,适用于Linux和Windows环境。 XXL-JOB是一个轻量级的分布式任务调度平台,设计旨在快速开发、易于学习且具备扩展性。该系统已经开源,并被多家公司用于线上产品中。 XXL-JOB的主要特点包括: 1. 简单:用户可以通过Web页面进行任务管理(创建、读取、更新和删除),操作简便,一分钟内即可上手。 2. 动态:支持动态修改任务状态及启动/停止功能,并可即时终止正在运行的任务。 3. 高可用调度中心设计:调度中心采用自研组件并能集群部署以保证高可用性。 4. 执行器的分布式处理能力:“执行器”可以集群部署,确保任务执行的高可靠性。 5. 注册机制:执行器会定期自动向“调度中心”注册自身信息,“调度中心”则根据这些信息来触发相应的任务。同时支持手动录入执行器地址。 6. 弹性扩展:如果新的执行器加入或离开系统,在下一次调度时,任务会被重新分配到现有的执行器中运行。 7. 路由策略:提供多种路由策略以适应不同的应用场景,包括但不限于第一个、最后一个、轮询等模式。 8. 故障转移机制:当选择“故障转移”作为任务的路由策略时,在某台执行器出现故障的情况下,调度请求会被自动转移到其他健康的执行器上继续运行。 9. 阻塞处理策略:在高负载情况下提供多种策略来保证系统的稳定性和性能。默认单机串行模式下,系统会等待当前任务完成后再启动下一个任务;也可以选择丢弃后续的调度或覆盖之前的调度请求。 10. 任务超时控制机制:允许设置自定义的任务执行时间限制,在达到设定的时间后将自动终止任务以防止长时间占用资源。 11. 失败重试功能:支持为每个任务单独配置失败后的重试次数,当遇到错误时系统会按照预设的次数进行自动重试。对于分片类型的任务也提供了粒度级别的失败处理策略。 12. 任务失败告警机制:默认通过邮件发送通知给相关人员,在此基础上还预留了接口用于扩展短信或钉钉等其他形式的通知方式。 13. 分布式执行模式:“分片广播”是一种特殊的路由策略,它会将一个调度请求同时传递到所有的执行器实例上进行处理。这种方式非常适合大数据量的业务场景中使用以提高整体性能和效率。 14. 动态调整分片数量:允许根据实际需求灵活地增加或减少参与任务处理的服务节点数(即“执行器”),从而动态改变每份数据的工作负载分配,进而改善系统响应时间和吞吐量。 15. 事件触发机制:除了定时调度之外,还支持基于特定业务逻辑的即时调度。通过提供API接口允许用户灵活地控制何时何地启动任务运行。 16. 进度监控功能:可以实时跟踪各个任务的状态和进度情况。 17. 实时日志查看器:“Rolling”模式下能够在线滚动显示执行过程中的完整输出信息,便于调试问题或审计历史操作记录。 18. 在线代码编辑器(GLUE):提供一个Web IDE用于开发、测试以及发布新版本的任务逻辑。支持回溯到前30个版本的历史代码进行对比分析和恢复工作。 19. 脚本任务执行模式:除了传统的Java Bean方式之外,还允许使用各种脚本语言编写并运行相应的作业程序(如Shell, Python等)。 20. 命令行任务处理器:提供了一种简单的方式让用户通过命令行输入来定义和调度复杂的业务逻辑流程。 21. 依赖关系管理功能:支持设置父子层级的任务关联规则,当父级完成且成功时可以自动触发子级的执行。多个子任务可以通过逗号进行分隔以表示它们之间的并行或串行顺序。 22. 数据一致性保证:“调度中心”使用数据库锁机制确保在分布式环境下的一致性操作,即任何给定的任务只会在一个节点上被执行一次。 23. 自定义参数配置:可以在Web界面中为每个任务单独设置输入参数,并且这些更改会立即生效而无需重启服务。 24. 调度线程池管理机制:通过多线程模型来触发和执行调度操作,以确保定时作业能够按时准确地运行并避免被阻塞。 25. 数据加密传输保护措施:在“调度中心”与各个执行器之间通信时采用数据加密技术增强信息的安全性。 26. 邮件报警功能:当任务失败后可以发送邮件通知给指定的收件人地址列表,便于及时发现和处理问题。 27. Maven仓库集成能力:最新的稳定版本会被推送到Maven中央库中
  • LiteFlow:个基于版本
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    LiteFlow是一款创新的任务流调度系统,采用独特的任务版本控制机制,支持分布式部署,旨在提供高效、灵活的工作流程管理解决方案。 ### 一、LiteFlow 是做什么的 LiteFlow是一个基于任务版本实现的分布式任务流调度系统。 1. **任务共享**:支持在不同任务流之间共享任务。 2. **可视化配置**:提供直观的任务流配置界面,便于用户进行操作和管理。 3. **自动修复功能**:能够一键恢复故障或错误的任务流程,提高数据修复效率。 4. **动态表单与容器机制**:通过这种组合方式,为用户提供了一个具有高度扩展性的执行引擎。 5. **任务类型支持广泛**:可以运行各种类型的作业指令,包括shell脚本、Python程序等。 ### 二、LiteFlow项目介绍 1. **项目结构** - 主要由两部分组成:控制台和执行引擎(EXECUTOR)。 控制台: - 负责任务的配置与调度操作。 执行引擎(EXECUTOR): - 是一个基于容器、插件及具体任务实现的任务运行环境,支持同步容器和异步容器两种模式。 ### 三、相关知识 1. 相关技术或框架介绍(如Dubbo等)可以进一步探索以理解LiteFlow的集成与应用。 2. 其它未提及的具体知识点补充。 3. 部署指南:详细说明如何在不同环境下部署和运行LiteFlow项目。
  • DolphinScheduler v1.3.3
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    DolphinScheduler是一款功能强大的分布式任务调度平台,v1.3.3版本提供了可视化的任务管理、可靠的执行控制及丰富的监控报警功能。 DolphinScheduler 是一个大数据分布式工作流任务调度系统(原名EasyScheduler),由 Apache 育成项目支持。该系统旨在解决在大数据研发过程中遇到的ETL处理依赖关系复杂、无法直观监控任务健康状态等问题。通过使用 DAG 流式方式,DolphinScheduler 可以将 Task 组装起来,并实时监控其运行状态。此外,它还提供了重试、从指定节点恢复失败的任务以及暂停和终止任务等操作的支持。
  • Workflow: 基于ZooKeeper和Curator管理库,支持
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    Workflow是一款基于ZooKeeper与Curator框架构建的高效分布式工作流管理工具,专为复杂任务的并行处理与协调设计,确保系统的高可用性和灵活性。 Nirmata的工作流程基于ZooKeeper和Curator的分布式工作流管理库,可启用分布式任务工作流。更多详细信息可以在相关文档中找到:变化更改日志也在相应的文件中有记录。
  • Spring
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    Spring分布式任务调度是指在基于Spring框架的应用程序中实现定时或周期性执行的任务管理。它通过整合如Quartz等调度工具,并结合分布式系统特性(如服务注册发现、负载均衡),确保任务能够在集群环境下高效稳定运行,适用于处理复杂的业务场景和高并发需求。 基于xxl-job改造后的版本支持1.6 JDK,并且具备以下分布式任务调度特性: 1、简单:通过Web页面即可对任务进行创建、读取、更新或删除操作,使用方便,一分钟内就能上手; 2、动态:可以实时调整任务状态,暂停或恢复已有的任务运行,并终止正在执行的任务,更改即时生效; 3、调度中心HA(中心式):“调度中心”采用集群Quartz技术实现,在保证高可用性的同时确保了系统的稳定性; 4、执行器HA(分布式):将任务分配到多个节点上进行处理,“执行器”支持在多台机器间部署,以提高作业运行的可靠性; 5、Failover机制:当“执行器”集群内部出现故障时,如果选择了故障转移策略,则调度失败的任务会自动切换至其他健康的“执行器”继续尝试完成任务; 6、一致性保障:“调度中心”通过数据库锁控制来维持分布式环境下的统一性,确保每个作业仅被触发一次进行处理; 7、自定义参数设置:允许用户直接在线修改并保存调度所需的输入参数,并即时生效; 8、多线程执行:采用多个独立的线程池负责任务调度,保证了定时任务能够精准地运行且不会受到阻塞影响; 9、弹性伸缩能力:当有新的“执行器”加入或退出集群时,在下一次作业分配中会自动重新安排资源使用情况; 10、邮件通知功能:一旦检测到某个任务未能正常完成,则可以向指定的邮箱发送警报信息,且支持多个接收地址批量推送告警信件; 11、实时监控工具:提供对当前所有运行中的任务进行状态追踪的功能,帮助用户及时了解作业进度和执行情况; 12、滚动日志查询:“Rolling”模式下可直接浏览到“执行器”的完整输出记录,并且能够以滚动的方式即时查看最新的日志信息; 13、GLUE功能:内置Web IDE环境供开发人员在线编写任务逻辑代码,支持动态发布更新以及实时编译生效,简化了部署流程。同时具备最多保存三十年的版本历史回溯能力。 14、通信加密保护:在调度中心与执行器之间实施数据传输的安全措施,增强了信息交换过程中的保密性和完整性; 15、作业依赖关系设置:可以设定一个主任务完成之后触发相关子任务自动开始运行,并且允许多个子任务通过逗号进行分隔定义。
  • xxl-job v2.2.0
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    XXL-JOB是一款基于Java开发的企业级分布式任务调度平台,v2.2.0版本提供了包括在线配置管理、动态执行等功能,帮助企业高效灵活地管理和运行各类定时任务。 XXL-JOB是一个轻量级的分布式任务调度平台,其核心设计目标是快速开发、易于学习、轻便且可扩展性强。该平台已开放源代码,并被多家公司的线上产品线采用,即插即用。 以下是XXL-JOB的主要特点: 1. 简单:支持通过Web页面对任务进行创建、读取、更新和删除操作,使用方便,一分钟内即可上手; 2. 动态:提供动态修改任务状态及启动或停止任务的功能,并可立即终止运行中的任务,即时生效; 3. 调度中心HA(中心式):调度采用集中式的架构设计,“调度中心”自研了相应的调度组件并支持集群部署。
  • XXL-JOB培训演文稿
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    本演示文稿专注于介绍XXL-JOB分布式任务调度系统的功能、配置与应用,旨在通过详细讲解和实例展示帮助用户掌握其核心特性和使用技巧。 本段落探讨了任务调度系统的应用场景及其功能,并介绍了Java中的几种可选定时任务框架以及它们之间的对比与选择。文章详细描述了XXL-JOB的功能特点及使用方法,并针对支付系统、电商抢购和购票系统等业务场景提出了相应的解决方案。最后,还提供了关于XXL-JOB分布式任务调度系统的培训PPT。
  • DolphinScheduler 引擎详解.pdf
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    本PDF详细解析了DolphinScheduler工作流调度引擎的各项功能与应用场景,适合对大数据任务自动化管理感兴趣的读者。 Apache DolphinScheduler是一个分布式去中心化且易于扩展的可视化DAG工作流任务调度系统。它旨在解决数据处理流程中的复杂依赖关系问题,并使调度系统能够直接应用于实际的数据处理场景中,实现“开箱即用”。 原名为EasyScheduler的DolphinScheduler由易观开发,在2019年8月29日通过全票投票决议正式成为Apache孵化器项目。由于名称在国外已被其他应用使用,社区讨论后决定将其更名为DolphinScheduler(简称DS)。海豚聪明、人性化且能够左右脑互相换班终生不眠的特性启发了这个名字的选择,希望DolphinScheduler也能像它的名字一样灵活易用。 ### Apache DolphinScheduler (DS) 工作流调度引擎知识点概览 #### 一、Apache DolphinScheduler简介 **Apache DolphinScheduler**(简称 DS)是一个分布式、去中心化且易于扩展的可视化 DAG 工作流任务调度系统。它主要针对大数据处理流程中的复杂依赖关系提供解决方案,使得调度系统能够直接应用于数据处理流程中,实现“开箱即用”。 - **发展历程** - 曾用名为 EasyScheduler,由易观开发。 - 2019年8月29日正式成为Apache孵化器项目。 - 因名称在国外已被其他应用使用,社区投票决定更名为DolphinScheduler。 - **命名含义** - 名称灵感来源于海豚,寓意聪明、人性化且能够左右脑互相换班终生不眠的特性。 - 希望DS能够像其名字一样灵活易用。 #### 二、DolphinScheduler核心特性 - **DAG图表示法**: - 使用 DAG 图的形式将任务按照依赖关系进行关联,便于直观展示任务间的逻辑关系。 - 支持实时可视化监控任务执行状态。 - **丰富的任务类型支持** - 包括 Shell、MapReduce、Spark、SQL(MySQL、PostgreSQL、Hive、SparkSQL)、Python 和 Sub_Process 等多种类型的作业。 - 在1.2.0版本中新增了对 Flink和HTTP 类型的支持。 - **多样化的调度模式**: - 支持定时调度、依赖调度以及手动调度等不同方式。 - 提供暂停/停止/恢复任务的功能,支持失败重试及告警机制,并允许从指定节点重新启动失败的任务。 - **任务管理与监控** - 允许设置工作流和作业的优先级,提供故障转移和超时警告等功能。 - 支持全局参数配置以及自定义节点参数设定。 - 可以在线上传、下载并管理资源文件。 - **集群管理和高可用性(HA)**: - 实现了集群 HA,并使用 Zookeeper 来实现 Master 和 Worker 集群的去中心化。 - 支持查看Master/Worker 的 CPU 负载和内存使用情况等信息。 - **可视化展示** - 可以通过树形或甘特图形式显示工作流运行历史,提供任务状态统计、流程状态统计等功能。 - **其他高级功能**: - 包括补数操作增强灵活性。 - 支持多租户部署和国际化配置等特性。 #### 三、谁在使用DolphinScheduler - **用户群体** - 大数据处理团队,包括但不限于数据工程师与分析师。 #### 四、DolphinScheduler架构设计 - 去中心化的设计提高了系统的稳定性和扩展性。 - 支持多种存储和计算引擎的集成。 通过以上介绍可以看出,**Apache DolphinScheduler**不仅具备强大的任务调度能力,并提供了丰富的特性和功能以满足大数据处理流程中的各种需求。无论是对于初学者还是经验丰富的数据工程师来说,DS都是一个值得深入了解和使用的强大工具。