发布于2026-08-19 阅读(0)
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Rainbond云原生应用管理平台可一键部署高可用的DolphinScheduler集群,此方式适宜那些对Kubernetes、容器化等复杂技术不甚了解的用户,有效降低了在Kubernetes中部署DolphinScheduler的难度。

Apache DolphinScheduler,它可是个分布式且易扩展的可视化DAG工作流任务调度开源系统哦!它主要是为了解决数据研发ETL中那些错综复杂的依赖关系问题,以及无法直观监控任务健康状态等难题。DolphinScheduler通过DAG流式的方式,把Task巧妙地组装起来,不仅能实时监控任务的运行状态,还支持重试、从指定节点恢复失败、暂停及Kill任务等操作呢
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
dolp 即可找到 DolphinScheduler 应用。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。admin / dolphinscheduler123DolphinScheduler 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。
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。
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
以 Datax 为例:
通用数据初始化插件 并安装。通用数据初始化插件 ,并修改配置Datax 并解压到 /opt/soft目录下。Rainbond 核心100%开源,使用简单,不需要懂容器和Kubernetes,支持管理多种Kubernetes集群,提供企业级应用的全生命周期管理。
Github:https://github.com/goodrain/rainbond
官网:https://www.rainbond.com
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