掌握DolphinScheduler 七步轻松征服数据调度的难题

后端

2023-12-26 22:58:20

数据链路的救世主：DolphinScheduler 大数据调度系统

数据链路的痛点

数据链路，数据仓库的心脏地带，一旦它出现故障，整个系统将瘫痪。最常见的痛点便是数据拉取失败，这会波及大量 ODS 表，进而影响其他层级的数据表，最终危害到报表、邮件和各类系统。

DolphinScheduler 闪亮登场

为了解决这些痛点，DolphinScheduler 调度系统横空出世。它是一款开源的大数据调度利器，轻松管理和调度各种任务（如 Hive、Spark、Flink 等），并提供强大的调度功能（如定时、依赖、重试等），满足复杂多变的需求。

DolphinScheduler 七步轻松入门

安装：遵循官方文档，轻轻松松完成安装。
创建任务 ：DolphinScheduler 的核心功能，分为数据任务和子流程任务。前者执行数据处理，后者执行其他任务（如 Shell 脚本）。
设置参数 ：配置任务执行的细节（任务名称、类型、时间、频率等）。
设置依赖 ：定义任务间的依赖关系（顺序、并行、条件等）。
启动任务 ：根据调度策略，DolphinScheduler 自动执行任务。
监控任务 ：实时监控任务执行状态，及时发现问题。
停止任务 ：若任务出现异常，可随时终止。

DolphinScheduler 的威力

DolphinScheduler 的魅力在于管理各种任务的强大能力和丰富的调度功能，完美满足复杂需求。它显著提升数据链路的稳定性，有效防止数据拉取失败，保障数据仓库数据的纯正性。

代码示例

以下代码片段演示了如何使用 DolphinScheduler 调度 Hive 任务：

# 定义任务名称和类型
task_name = "hive_sample"
task_type = "HIVE"

# 定义任务参数
task_params = {
    "resource_list": ["hive-client"],
    "script_path": "/home/user/hive_script.hql"
}

# 创建任务
task = TaskDefinition(
    name=task_name,
    task_type=task_type,
    task_params=task_params
)

# 添加到调度中
scheduler.add_task(task)

# 启动调度
scheduler.start()