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。
5星
