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· 5 min read

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，需要添加访问后缀 /dolphinscheduler/ui，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。

· 8 min read
info

The foundation is not firm, and the ground is shaking.Regardless of the architecture, the choice of underlying storage is a topic worth exploring.Storage carries the data of the business, and its performance directly affects the actual performance of the business application.It is precisely because the data of storage and business are closely related, and its reliability must also be paid attention to. Once the failure of storage leads to the loss of business data, it will be a disaster-level accident.