一、配置前置准备工作JDK：下载JDK(1.8+)，安装并配置二进制包：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JDBCDriver8.0.16注册中心：ZooKeeper(3.4.6+)二、创建配置用户免密登录以及权限创建用户需使用root登录useradddolphinscheduler添加密码echo“dolphinscheduler”|passwd--stdindolphinscheduler配置sudo免密sed-i‘$adolphinschedulerALL=
经过紧张激烈的投票和严格的专家评审环节，“掘进技术引力榜”活动在上周的稀土掘金开发者大会上公布了「2023年度ROBUST开源项目」奖项的获奖名单，ApacheDolphinScheduler名列其中。ApacheDolphinScheduler代表上台领奖（右三）掘金技术引力榜「2023年度ROBUST开源项目」奖杯作为一款分布式易用的开源分布式任务调度系统，ApacheDolphinScheduler的获奖不仅体现了其在技术创新和社区发展方面的卓越表现，更彰显了开源社区的力量和价值。开源软件一直以来都扮演着技术创新和共享精神的重要角色。如今，ApacheDolphinScheduler荣获
本文已参与「新人创作礼」活动，一起开启掘金创作之路。1.简介 ApacheDolphinScheduler(海豚调度),国人之光，是许多国人雷锋开源在Apache的顶级项目，主要功能就是负责任务的调度处理。1.1概念 ApacheDolphinScheduler是一个分布式去中心化，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,架构如图1.1，大概看一下，看不懂没关系，后续细讲；图1.1架构分布图分布式：就是可以这个组件不同的部分可以分布在不同的机器上，整体的协调工作完成任务调度；（为啥要分布式而不装在一台，因为一头
1、调度系统概述1.1、调度系统介绍含义：在指定时间协调器通过分布式执行器并行执行任务。（1）目标分布式环境下处理任务调度，在基于给定的时间点，给定的时间间隔或者给定执行次数自动的执行任务。（2）作用分布式调度作业高可用最大限度利用资源（3）常见调度方案1.2、分布式调度平台设计目标（1）强一致性（2）服务高可用、系统稳健：保证服务器的正常工作（3）弹性扩容：保证整体调度效率（4）作业接入极简：任务创建尽可能简单化（5）可视化管理后台：监控及管理，调度平台产品化1.3、分布式任务调度轻量级架构设计（1）task-manager：管理作业（2）task-center：即调度中心，向节点分配作业
点击蓝字关注我们作者|欧阳业伟01导读ApacheDolphinScheduler是一个分布式易扩展的可视化DAG工作流任务调度平台，致力于解决数据处理流程中错综复杂的依赖关系，使得调度系统在数据处理流程中开箱即用。自2019年开源以来，得益于其自身的稳定性、易用性、扩展性和完备的功能备受关注，笔者收集了一些业界案例：有赞：全面从Airflow迁移到DolphinScheduler，日均调度6w+任务实例；360数科：全面从Azkaban迁移到DolphinScheduler，日均调度1w+任务实例；Fordeal：全面从Azkaban迁移到DolphinScheduler，日均调度3500+
ByAWSTeam前言随着企业规模的扩大，业务数据的激增，我们会使用Hadoop/Spark框架来处理大量数据的ETL/聚合分析作业，⽽这些作业将需要由统一的作业调度平台去定时调度。在AmazonEMR中，可以使用AWS提供StepFunction，托管AirFlow，以及ApacheOozie或Azkaban进行作业的调用。但随着ApacheDolphinscheduler产品完善、社区日益火爆、且其本身具有简单易用、高可靠、高扩展性、⽀持丰富的使用场景、提供多租户模式等特性，越来越多的企业选择使用该产品作为任务调度的服务。DolphinScheduler可以在AmazonEMR集群中进行安
如题，谁能帮忙解决一下，下面是报错的日志[ERROR]2022-12-0701:56:22.993+0000-dataxtaskerrorjava.lang.NullPointerException:null atorg.apache.dolphinscheduler.plugin.task.datax.DataxTask.addCustomParameters(DataxTask.java:426) atorg.apache.dolphinscheduler.plugin.task.datax.DataxTask.buildShellCommandFile(DataxTask.java:40
用户案例|自如随着自如业务的快速发展，不断增长的调度任务和历史逾万的存量任务对平台稳定性提出了更高的要求。同时，众多非专业开发人员也需要一种更为“亲民”的调度平台使用体验。如何满足这些日渐凸显的需求对自如大数据平台的开发团队来说，无疑是巨大的挑战。团队经过深入的研究和对比，发现ApacheDolphinScheduler是一个能够满足自如当前所有核心需求的项目。至此，团队开始引入ApacheDolphinScheduler，并在此基础上进行了一系列的改造和优化，其中包括自动生成SQL血缘解析调度，支持Ambari管理ApacheDolphinScheduler，以及端到端调度组件的可用性监控等
近期，ApacheDolphinScheduler将迎来3.2.0版本的到来。本次发版为大版本发布，将会带来众多大家期待已久的新功能和新改进。为了让用户提前感知到新版本的变化，社区特意提前“剧透”新版本的重要feature，并制作了视频进行介绍。添加默认租户在之前的版本中，用户部署完毕后必须手动添加租户。3.2.0版本中添加了默认租户，方便大家更直接地使用ApacheDolphinScheduler。新增多种数据源新增了多个数据源，如Snowflake、Databend、Kyuubi、OceanBase、Dameng、AzureSQL、StarRocks、AWSAthena，并且更新了部分数据
文章目录安全中心配置Yarn队列管理租户管理用户管理告警实例管理与告警组管理Worker分组管理环境管理令牌管理安全中心配置安全中心主要有租户管理、用户管理、告警组管理、告警实例管理、Worker分组管理、Yarn队列管理、环境管理、令牌管理等功能。Yarn队列管理队列是在执行spark、mapreduce等程序，需要用到“队列”参数时使用的。此处的队列对应的是Yarn调度器的资源队列。故队列概念只对跑在Yarn上的任务类型有效。此处创建出的队列，可供后续任务进行选择。需要注意的是，在DolphinScheduler中创建队列，并不会影响到Yarn调度器的队列配置。注：➢名称：DS执行任务时可
