Apache DolphinScheduler 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
。
主要特性
- 易于部署,提供四种部署方式,包括Standalone、Cluster、Docker和Kubernetes
- 易于使用,可以通过四种方式创建和管理工作流,包括Web UI、Python SDK和Open API
- 高可靠高可用,多主多从的去中心化架构,原生支持横向扩展
- 高性能,性能比其他编排平台快N倍,每天可支持千万级任务
- Cloud Native,DolphinScheduler支持编排多云/数据中心工作流,支持自定义任务类型
- 对工作流和工作流实例(包括任务)进行版本控制
- 工作流和任务的多种状态控制,支持随时暂停/停止/恢复它们
- 多租户支持
- 其他如补数支持(Web UI 原生),包括项目和数据源的权限控制
单节点部署
安装包下载
- JDK:下载JDK (1.8+),安装并配置
JAVA_HOME
环境变量,并将其下的bin
目录追加到PATH
环境变量中。如果你的环境中已存在,可以跳过这步。 - 二进制包:在下载页面下载 DolphinScheduler 二进制包
解压并启动 DolphinScheduler
二进制压缩包中有 Standalone
启动的脚本,解压后即可快速启动。
切换到有sudo
权限的用户,运行脚本:
# 解压并运行 Standalone Server
tar -xvzf apache-dolphinscheduler-*-bin.tar.gz
cd apache-dolphinscheduler-*-bin
bash ./bin/dolphinscheduler-daemon.sh start standalone-server
登录 DolphinScheduler
浏览器访问地址 http://localhost:12345/dolphinscheduler/ui 即可登录系统UI。
默认的用户名和密码是 admin/dolphinscheduler123
启停服务
脚本 ./bin/dolphinscheduler-daemon.sh
除了可以快捷启动 standalone 外,还能停止服务运行,全部命令如下
# 启动 Standalone Server 服务
bash ./bin/dolphinscheduler-daemon.sh start standalone-server
# 停止 Standalone Server 服务
bash ./bin/dolphinscheduler-daemon.sh stop standalone-server
配置数据库
Standalone server 使用 H2 数据库作为其元数据存储数据,这是为了上手简单,用户在启动服务器之前不需要启动数据库。
但是如果用户想将元数据库存储在 MySQL 或 PostgreSQL 等其他数据库中,他们必须更改一些配置。
请参考 数据源配置 Standalone 切换元数据库
创建并初始化数据库
伪集群部署
安装包下载
伪分布式部署 Apache DolphinScheduler 需要有外部软件的支持
- JDK:下载JDK (1.8+),安装并配置
JAVA_HOME
环境变量,并将其下的bin
目录追加到PATH
环境变量中。如果你的环境中已存在,可以跳过这步。 - 二进制包:在下载页面下载 DolphinScheduler 二进制包
- 数据库:PostgreSQL (8.2.15+) 或者 MySQL (5.7+),两者任选其一即可,如 MySQL 则需要 JDBC Driver 8.0.16
- 注册中心:ZooKeeper (3.4.6+),下载地址
- 进程树分析
- macOS安装
pstree
- Fedora/Red/Hat/CentOS/Ubuntu/Debian安装
psmisc
- macOS安装
*注意:* DolphinScheduler 本身不依赖 Hadoop、Hive、Spark,但如果你运行的任务需要依赖他们,就需要有对应的环境支持
配置用户免密及权限
创建部署用户,并且一定要配置 sudo
免密。以创建 dolphinscheduler 用户为例
# 创建用户需使用 root 登录
useradd dolphinscheduler
# 添加密码
echo "dolphinscheduler" | passwd --stdin dolphinscheduler
# 配置 sudo 免密
sed -i '$adolphinscheduler ALL=(ALL) NOPASSWD: NOPASSWD: ALL' /etc/sudoers
sed -i 's/Defaults requirett/#Defaults requirett/g' /etc/sudoers
# 修改目录权限,使得部署用户对二进制包解压后的 apache-dolphinscheduler-*-bin 目录有操作权限
chown -R dolphinscheduler:dolphinscheduler apache-dolphinscheduler-*-bin
启动zookeeper
进入 zookeeper 的安装目录,将 zoo_sample.cfg
配置文件复制到 conf/zoo.cfg
,并将 conf/zoo.cfg
中 dataDir 中的值改成 dataDir=./tmp/zookeeper
# 启动 zookeeper
./bin/zkServer.sh start
修改 install_env.sh
文件
文件 install_env.sh
描述了哪些机器将被安装 DolphinScheduler 以及每台机器对应安装哪些服务。
您可以在路径 bin/env/install_env.sh
中找到此文件,可通过以下方式更改env变量,export <ENV_NAME>=,配置详情如下。
# ---------------------------------------------------------
# INSTALL MACHINE
# ---------------------------------------------------------
# Due to the master, worker, and API server being deployed on a single node, the IP of the server is the machine IP or localhost
ips="localhost"
sshPort="22"
masters="localhost"
workers="localhost:default"
alertServer="localhost"
apiServers="localhost"
# DolphinScheduler installation path, it will auto-create if not exists
installPath=~/dolphinscheduler
# Deploy user, use the user you create in section **Configure machine SSH password-free login**
deployUser="dolphinscheduler"
修改 dolphinscheduler_env.sh
文件
文件 ./bin/env/dolphinscheduler_env.sh
描述了下列配置:
- DolphinScheduler 的数据库配置,详细配置方法见初始化数据库
- 一些任务类型外部依赖路径或库文件,如
JAVA_HOME
和SPARK_HOME
都是在这里定义的 - 注册中心
zookeeper
- 服务端相关配置,比如缓存,时区设置等
如果不使用某些任务类型,可以忽略任务外部依赖项,但必须根据环境更改 JAVA_HOME
、注册中心和数据库相关配置。
# JAVA_HOME, will use it to start DolphinScheduler server
export JAVA_HOME=${JAVA_HOME:-/opt/soft/java}
# Database related configuration, set database type, username and password
export DATABASE=${DATABASE:-postgresql}
export SPRING_PROFILES_ACTIVE=${DATABASE}
export SPRING_DATASOURCE_URL="jdbc:postgresql://127.0.0.1:5432/dolphinscheduler"
export SPRING_DATASOURCE_USERNAME={user}
export SPRING_DATASOURCE_PASSWORD={password}
# DolphinScheduler server related configuration
export SPRING_CACHE_TYPE=${SPRING_CACHE_TYPE:-none}
export SPRING_JACKSON_TIME_ZONE=${SPRING_JACKSON_TIME_ZONE:-UTC}
export MASTER_FETCH_COMMAND_NUM=${MASTER_FETCH_COMMAND_NUM:-10}
# Registry center configuration, determines the type and link of the registry center
export REGISTRY_TYPE=${REGISTRY_TYPE:-zookeeper}
export REGISTRY_ZOOKEEPER_CONNECT_STRING=${REGISTRY_ZOOKEEPER_CONNECT_STRING:-localhost:2181}
# Tasks related configurations, need to change the configuration if you use the related tasks.
export HADOOP_HOME=${HADOOP_HOME:-/opt/soft/hadoop}
export HADOOP_CONF_DIR=${HADOOP_CONF_DIR:-/opt/soft/hadoop/etc/hadoop}
export SPARK_HOME1=${SPARK_HOME1:-/opt/soft/spark1}
export SPARK_HOME2=${SPARK_HOME2:-/opt/soft/spark2}
export PYTHON_HOME=${PYTHON_HOME:-/opt/soft/python}
export HIVE_HOME=${HIVE_HOME:-/opt/soft/hive}
export FLINK_HOME=${FLINK_HOME:-/opt/soft/flink}
export DATAX_HOME=${DATAX_HOME:-/opt/soft/datax}
export PATH=$HADOOP_HOME/bin:$SPARK_HOME1/bin:$SPARK_HOME2/bin:$PYTHON_HOME/bin:$JAVA_HOME/bin:$HIVE_HOME/bin:$FLINK_HOME/bin:$DATAX_HOME/bin:$PATH
初始化数据库
DolphinScheduler 元数据存储在关系型数据库中,目前支持 PostgreSQL 和 MySQL。
下面分别介绍如何使用 MySQL 和 PostgresQL 初始化数据库。
如果使用 MySQL 需要手动下载 mysql-connector-java 驱动 (8.0.16) 并移动到 DolphinScheduler 的每个模块的 libs 目录下,其中包括
api-server/libs
和alert-server/libs
和master-server/libs
和worker-server/libs
。
对于MySQL 5.6 / 5.7:
mysql -uroot -p
mysql> CREATE DATABASE dolphinscheduler DEFAULT CHARACTER SET utf8 DEFAULT COLLATE utf8_general_ci;
# 修改 {user} 和 {password} 为你希望的用户名和密码
mysql> GRANT ALL PRIVILEGES ON dolphinscheduler.* TO '{user}'@'%' IDENTIFIED BY '{password}';
mysql> GRANT ALL PRIVILEGES ON dolphinscheduler.* TO '{user}'@'localhost' IDENTIFIED BY '{password}';
mysql> flush privileges;
对于MySQL 8:
mysql -uroot -p
mysql> CREATE DATABASE dolphinscheduler DEFAULT CHARACTER SET utf8 DEFAULT COLLATE utf8_general_ci;
# 修改 {user} 和 {password} 为你希望的用户名和密码
mysql> CREATE USER '{user}'@'%' IDENTIFIED BY '{password}';
mysql> GRANT ALL PRIVILEGES ON dolphinscheduler.* TO '{user}'@'%';
mysql> CREATE USER '{user}'@'localhost' IDENTIFIED BY '{password}';
mysql> GRANT ALL PRIVILEGES ON dolphinscheduler.* TO '{user}'@'localhost';
mysql> FLUSH PRIVILEGES;
对于 PostgreSQL:
# 采用命令行工具登陆 PostgreSQL
psql
# 创建数据库
postgres=# CREATE DATABASE dolphinscheduler;
# 修改 {user} 和 {password} 为你希望的用户名和密码
postgres=# CREATE USER {user} PASSWORD {password};
postgres=# ALTER DATABASE dolphinscheduler OWNER TO {user};
# 退出 PostgreSQL
postgres=#\q
# 在终端执行如下命令,向配置文件新增登陆权限,并重载 PostgreSQL 配置,替换 {ip} 为对应的 DS 集群服务器 IP 地址段
echo "host dolphinscheduler {user} {ip} md5" >> $PGDATA/pg_hba.conf
pg_ctl reload
然后修改./bin/env/dolphinscheduler_env.sh
,将username和password改成你在上一步中设置的用户名{user}和密码{password}
对于 MySQL:
# for mysql
export DATABASE=${DATABASE:-mysql}
export SPRING_PROFILES_ACTIVE=${DATABASE}
export SPRING_DATASOURCE_URL="jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/dolphinscheduler?useUnicode=true&characterEncoding=UTF-8&useSSL=false"
export SPRING_DATASOURCE_USERNAME={user}
export SPRING_DATASOURCE_PASSWORD={password}
对于 PostgreSQL:
# for postgresql
export DATABASE=${DATABASE:-postgresql}
export SPRING_PROFILES_ACTIVE=${DATABASE}
export SPRING_DATASOURCE_URL="jdbc:postgresql://127.0.0.1:5432/dolphinscheduler"
export SPRING_DATASOURCE_USERNAME={user}
export SPRING_DATASOURCE_PASSWORD={password}
完成上述步骤后,您已经为 DolphinScheduler 创建一个新数据库,现在你可以通过快速的 Shell 脚本来初始化数据库
bash tools/bin/upgrade-schema.sh
启动 DolphinScheduler
使用上面创建的部署用户运行以下命令完成部署,部署后的运行日志将存放在 logs 文件夹内。
bash ./bin/install.sh
*注意:* 第一次部署的话,可能出现 5 次
sh: bin/dolphinscheduler-daemon.sh: No such file or directory
相关信息,此为非重要信息直接忽略即可
登录 DolphinScheduler
浏览器访问地址 http://localhost:12345/dolphinscheduler/ui 即可登录系统UI。默认的用户名和密码是 admin/dolphinscheduler123
启停服务
# 一键停止集群所有服务
bash ./bin/stop-all.sh
# 一键开启集群所有服务
bash ./bin/start-all.sh
# 启停 Master
bash ./bin/dolphinscheduler-daemon.sh stop master-server
bash ./bin/dolphinscheduler-daemon.sh start master-server
# 启停 Worker
bash ./bin/dolphinscheduler-daemon.sh start worker-server
bash ./bin/dolphinscheduler-daemon.sh stop worker-server
# 启停 Api
bash ./bin/dolphinscheduler-daemon.sh start api-server
bash ./bin/dolphinscheduler-daemon.sh stop api-server
# 启停 Alert
bash ./bin/dolphinscheduler-daemon.sh start alert-server
bash ./bin/dolphinscheduler-daemon.sh stop alert-server
Docker 部署
使用 standalone-server 镜像
使用 Standalone-server
镜像启动一个 DolphinScheduler standalone-server 容器应该是最快体验 DolphinScheduler 的方法。
通过这个方式 你可以最快速的体验到 DolphinScheduler 的大部分功能,了解主要和概念和内容。
DOLPHINSCHEDULER_VERSION=3.1.5
docker run --name dolphinscheduler-standalone-server -p 12345:12345 -p 25333:25333 -d apache/dolphinscheduler-standalone-server:"${DOLPHINSCHEDULER_VERSION}"
注意:请不要将 apache/dolphinscheduler-standalone-server 镜像作为生产镜像,应该仅仅作为快速体验 DolphinScheduler 的功能的途径。
除了因为他将全部服务运行在一个进程中外,还因为其使用内存数据库 H2 储存其元数据,当服务停止时内存数据库中的数据将会被清空。
另外 apache/dolphinscheduler-standalone-server 仅包含 DolphinScheduler 核心服务,部分任务组件(如 Spark 和 Flink 等), 告警组件(如 Telegram 和 Dingtalk 等)需要外部的组件或对应的配置后
使用 docker-compose 启动服务
使用 docker-compose
启动服务相比 standalone-server
的优点是 DolphinScheduler 的各个是独立的容器和进程,相互影响降到最小,且能够在服务重启的时候保留元数据(如需要挂载到本地路径需要做指定)。
更健壮,能保证用户体验更加完整的 DolphinScheduler 服务。
这种方式需要先安装 docker-compose,链接适用于 Mac,Linux,Windows。
安装完成 docker-compose
后我们需要修改部分配置以便能更好体验 DolphinScheduler 服务,我们需要配置不少于 4GB 的空闲内存:
- Mac:点击
Docker Desktop -> Preferences -> Resources -> Memory
调整内存大小 - Windows Docker Desktop:
- Hyper-V 模式:点击
Docker Desktop -> Settings -> Resources -> Memory
调整内存大小 - WSL 2 模式 模式:参考 WSL 2 utility VM 调整内存大小
- Hyper-V 模式:点击
配置完成后我们需要获取 docker-compose.yaml
文件,通过下载页面下载对应版本源码包可能是最快的方法,源码包对应的值为 "Total Source Code"。
当下载完源码后就可以运行命令进行部署了。
DOLPHINSCHEDULER_VERSION=3.1.5
tar -zxf apache-dolphinscheduler-"${DOLPHINSCHEDULER_VERSION}"-src.tar.gz
# Mac Linux 用户
cd apache-dolphinscheduler-"${DOLPHINSCHEDULER_VERSION}"-src/deploy/docker
# Windows 用户, `cd apache-dolphinscheduler-"${DOLPHINSCHEDULER_VERSION}"-src\deploy\docker`
# 如果需要初始化或者升级数据库结构,需要指定profile为schema
docker-compose --profile schema up -d
# 启动dolphinscheduler所有服务,指定profile为all
docker-compose --profile all up -d
提醒:通过 docker-compose 启动服务时,除了会启动 DolphinScheduler 对应的服务外,还会启动必要依赖服务,如数据库 PostgreSQL(用户
root
, 密码root
, 数据库dolphinscheduler
) 和 服务发现 ZooKeeper。
沿用已有的 PostgreSQL 和 ZooKeeper 服务
使用 docker-compose
启动服务会新启动数据库,以及 ZooKeeper 服务。
如果你已经有在运行中的数据库,或者 ZooKeeper 且不想启动新的服务,可以使用这个方式分别启动 DolphinScheduler 容器。
DOLPHINSCHEDULER_VERSION=3.1.5
# 初始化数据库,其确保数据库 <DATABASE> 已经存在
docker run -d --name dolphinscheduler-tools \
-e DATABASE="postgresql" \
-e SPRING_DATASOURCE_URL="jdbc:postgresql://localhost:5432/<DATABASE>" \
-e SPRING_DATASOURCE_USERNAME="<USER>" \
-e SPRING_DATASOURCE_PASSWORD="<PASSWORD>" \
--net host \
apache/dolphinscheduler-tools:"${DOLPHINSCHEDULER_VERSION}" tools/bin/upgrade-schema.sh
# 启动 DolphinScheduler 对应的服务
docker run -d --name dolphinscheduler-master \
-e DATABASE="postgresql" \
-e SPRING_DATASOURCE_URL="jdbc:postgresql://localhost:5432/dolphinscheduler" \
-e SPRING_DATASOURCE_USERNAME="<USER>" \
-e SPRING_DATASOURCE_PASSWORD="<PASSWORD>" \
-e REGISTRY_ZOOKEEPER_CONNECT_STRING="localhost:2181" \
--net host \
-d apache/dolphinscheduler-master:"${DOLPHINSCHEDULER_VERSION}"
docker run -d --name dolphinscheduler-worker \
-e DATABASE="postgresql" \
-e SPRING_DATASOURCE_URL="jdbc:postgresql://localhost:5432/dolphinscheduler" \
-e SPRING_DATASOURCE_USERNAME="<USER>" \
-e SPRING_DATASOURCE_PASSWORD="<PASSWORD>" \
-e REGISTRY_ZOOKEEPER_CONNECT_STRING="localhost:2181" \
--net host \
-d apache/dolphinscheduler-worker:"${DOLPHINSCHEDULER_VERSION}"
docker run -d --name dolphinscheduler-api \
-e DATABASE="postgresql" \
-e SPRING_DATASOURCE_URL="jdbc:postgresql://localhost:5432/dolphinscheduler" \
-e SPRING_DATASOURCE_USERNAME="<USER>" \
-e SPRING_DATASOURCE_PASSWORD="<PASSWORD>" \
-e REGISTRY_ZOOKEEPER_CONNECT_STRING="localhost:2181" \
--net host \
-d apache/dolphinscheduler-api:"${DOLPHINSCHEDULER_VERSION}"
docker run -d --name dolphinscheduler-alert-server \
-e DATABASE="postgresql" \
-e SPRING_DATASOURCE_URL="jdbc:postgresql://localhost:5432/dolphinscheduler" \
-e SPRING_DATASOURCE_USERNAME="<USER>" \
-e SPRING_DATASOURCE_PASSWORD="<PASSWORD>" \
-e REGISTRY_ZOOKEEPER_CONNECT_STRING="localhost:2181" \
--net host \
-d apache/dolphinscheduler-alert-server:"${DOLPHINSCHEDULER_VERSION}"
注意:如果你本地还没有对应的数据库和 ZooKeeper 服务,但是想要尝试这个启动方式,可以先安装并启动 PostgreSQL(8.2.15+) 以及 ZooKeeper(3.8.0)
本文完!
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