数据同步的方式数据同步的2大方式基于SQL查询的CDC(ChangeDataCapture)：离线调度查询作业，批处理。把一张表同步到其他系统，每次通过查询去获取表中最新的数据。也就是我们说的基于SQL查询抽取；无法保障数据一致性，查的过程中有可能数据已经发生了多次变更；不保障实时性，基于离线调度存在天然的延迟;工具软件以Kettle（ApacheHop最新版）、DataX为代表,需要结合任务调度系统使用。基于日志的CDC：实时消费日志，流处理，例如MySQL的binlog日志完整记录了数据库中的变更，可以把binlog文件当作流的数据源；保障数据一致性，因为binlog文件包含了所有历史变更
1.升级背景因项目需要使用数据质量模块功能，可以为数仓提供良好的数据质量监控功能。故要对已有2.0版本升级到3.0版本以上，此次选择测试了3.0.1和3.1.1两个版本，对进行同数据等任务调度暂停等操作测试，最后选择3.0.1版本原因：1.3.1.1在测试sql任务时，同时启动上百sql任务时，会出现sql任务报错，导致大量任务无法正常运行，询问社区大佬，这是DS本身bug导致，虽然此现象在3.0.1也有出现，不过出现几率较小。2.DS3.0.1以上版本zookeeper的依赖版本进行了更新，查看驱动版本是3.8版本。我们生产不打算升级zk,故选择使用3.0.1版本。此版本测试还是比较稳定的，
dolphinscheduler3.0.1数据源中心🐬Spark数据源🐠创建失败🐟查看日志🐟查看源码🐟sparksql🐡官网🐡使用指南🐟hivesql🐡官网🐡使用指南🐬数据源使用🐠节点调用数据库过程🐵其它HikariCPDruidvsHikariCPDruid防sql注入🔼上一集：dolphinscheduler3.0.1数据质量*️⃣主目录：dolphinscheduler3.0.1功能梳理及源码解读🔽下一集：dolphinscheduler3.0.1监控中心（上）：服务管理2.0常见数据库都支持，MySQL、PostgreSQL、Oracle、SQLServer、Hive,这样都验证过，都
文章目录背景修改values.yaml关于存储的配置重新部署DS查看configmap详细信息开始排查翻阅官方文档登录api和worker的Pod中验证猜想解决办法1、将现在pod中的配置文件common.properties文件内容取出，并修改2、修改模板文件3、重新部署DS遗留问题背景已经通过helm完成dolphinscheduler3.0.0部署在k8s中；详细步骤可以参考我另一份文档:部署DS。通过nodePort暴露12345端口过后，登录到DS中，当使用“资源中心”–“上传文件”，在提交时会提示“存储未启用”。但是我按照他们官方文档分别配置过minio的存储、本地存储两个方式用来
集群部署方案(2Master+3Worker)ApacheDolphinScheduler官网：https://dolphinscheduler.apache.org/zh-cnApacheDolphinScheduler使用文档：https://dolphinscheduler.apache.org/zh-cn/docs/3.2.0截止2024-01-19，最新版本：3.2.0部署版本：apache-dolphinscheduler-3.2.0-bin.tar.gz主机名ip部署服务hadoop31192.168.0.31MasterServer、WorkerServer、ApiServer
部署参考官网部署方式：https://dolphinscheduler.apache.org/zh-cn/docs/3.1.3/guide/installation/standalone部署方式：单机部署，伪集群部署，集群部署。如果是新手，想要体验DolphinScheduler的功能，推荐使用Standalone方式体检。如果你是在生产中使用，推荐使用集群部署或者kubernetes。1、单机部署（Standalone）Standalone仅适用于DolphinScheduler的快速体验.如果你是新手，想要体验DolphinScheduler的功能，推荐使用Standalone方式体检。
非常欢迎大家来到ApacheDolphinScheduler社区！随着开源技术在全球范围内的快速发展，社区的贡献者“同仁”一直致力于构建一个强大而活跃的开源调度系统社区，为用户提供高效、可靠的任务调度和工作流管理解决方案。在过去的一段时间里，我们取得了一些重要的成就，但我们的愿景远未实现。为了更好地满足用户需求和推动项目的发展，我们在2024新春伊始，制定了以下Roadmap，将在未来的版本中实现一系列激动人心的功能和改进。当前社区状态2024年roadmap有两个来源，部分是来自2023年发起但是没有开始实施，或者实施了部分的议题，另一部分是最新新增的议题。2024年roadmap可以分成如
0说明本文基于最新版海豚调度dolphinscheduler-3.1.3配置windows本地开发环境，并在windows本地进行调试和开发1准备1.1安装mysql可以指定为windows本地mysql，也可以指定为其他环境mysql，若指定为其他环境mysql则可跳过此步。我这里采用windows本地安装mysql，①下载mysql下载mysql并安装②解压下载好的文件，并在解压目录下，新建my.ini文件。并输入以下内容[mysqld]#设置3306端口port=3306#设置mysql的安装目录---这里输入你安装的文件路径----basedir=E:\workplace\dolphi
近期，ApacheDolphinScheduler社区激动地宣布3.2.1版本的发布。此次更新不仅着力解决了前一版本（3.2.0）中遗留的问题，而且引入了一系列的功能增强和优化措施。原先的问题主要源于部分重要代码在发布过程中未能成功合并（cherry-pick），加之这部分代码的合并过程较为复杂，因此，3.2.1版本基于2024年2月的dev分支代码，剔除了一些不兼容的特性后发布。全部Changelog：https://github.com/apache/dolphinscheduler/releases/tag/3.2.1下载地址：https://dolphinscheduler.apach
前言：大数据领域对多种任务都有调度需求，以离线数仓的任务应用最多，许多团队在调研开源产品后，选择ApacheDolphinScheduler（以下简称DS）作为调度场景的技术选型。得益于DS优秀的特性，在对数仓任务做运维和管理的时候，往往比较随意，或将所有任务节点写到一个工作流里，或将每个逻辑节点单独定义一个工作流，缺少与数仓建模对应的任务管理规范；这造成了数据管理困难和异常容错繁琐等痛点，本文基于数仓建模标准的方法论，构建一套用于DS管理数仓任务的规范，避免以上痛点。海豚调度数仓任务现状分析本文缘起社区负责人的痛点定位；在使用DS做数仓任务管理时，数据建模分层落地到调度上缺少规范，社区用户用
