Apache DolphinScheduler 使用教程
项目介绍
Apache DolphinScheduler 是一个现代的数据编排平台,旨在通过低代码方式创建高性能的工作流。它提供了一个强大的用户界面,专注于解决数据管道中的复杂任务依赖,并提供了多种即插即用的作业类型。DolphinScheduler 的关键特性包括易于部署、易于使用、高可靠性、高可用性和高性能。
项目快速启动
环境准备
- Java 8 或更高版本
- Maven 3.6.x
- Git
克隆项目
git clone https://github.com/apache/dolphinscheduler.git
cd dolphinscheduler
构建项目
mvn clean install -DskipTests
启动服务
cd dolphinscheduler-standalone-server
sh bin/start.sh
访问界面
打开浏览器,访问 http://localhost:12345,使用默认用户名和密码(admin/dolphinscheduler123)登录。
应用案例和最佳实践
数据管道自动化
DolphinScheduler 可以用于自动化复杂的数据管道,例如从多个数据源收集数据,进行数据清洗和转换,最后加载到数据仓库中。通过定义工作流和任务依赖,可以确保数据处理的顺序和一致性。
定时任务调度
使用 DolphinScheduler 可以轻松创建和管理定时任务。例如,可以设置每天固定时间执行数据备份任务,或者每周执行一次数据分析任务。
多租户管理
DolphinScheduler 支持多租户管理,可以为不同的用户或团队创建独立的工作空间,确保数据和任务的隔离。
典型生态项目
Apache Flink
DolphinScheduler 可以与 Apache Flink 集成,用于调度 Flink 作业。通过 DolphinScheduler 的界面,可以轻松创建和管理 Flink 任务,并监控任务的执行状态。
Apache Kafka
DolphinScheduler 可以与 Apache Kafka 集成,用于调度 Kafka 消费者和生产者任务。通过 DolphinScheduler 的界面,可以轻松创建和管理 Kafka 任务,并监控任务的执行状态。
Apache Hive
DolphinScheduler 可以与 Apache Hive 集成,用于调度 Hive 查询任务。通过 DolphinScheduler 的界面,可以轻松创建和管理 Hive 任务,并监控任务的执行状态。
通过以上内容,您可以快速了解和使用 Apache DolphinScheduler,并探索其在实际应用中的最佳实践和生态项目集成。
kernelopenEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。C094
baihu-dataset异构数据集“白虎”正式开源——首批开放10w+条真实机器人动作数据,构建具身智能标准化训练基座。00
mindquantumMindQuantum is a general software library supporting the development of applications for quantum computation.Python058
PaddleOCR-VLPaddleOCR-VL 是一款顶尖且资源高效的文档解析专用模型。其核心组件为 PaddleOCR-VL-0.9B,这是一款精简却功能强大的视觉语言模型(VLM)。该模型融合了 NaViT 风格的动态分辨率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 语言模型,可实现精准的元素识别。Python00
GLM-4.7GLM-4.7上线并开源。新版本面向Coding场景强化了编码能力、长程任务规划与工具协同,并在多项主流公开基准测试中取得开源模型中的领先表现。 目前,GLM-4.7已通过BigModel.cn提供API,并在z.ai全栈开发模式中上线Skills模块,支持多模态任务的统一规划与协作。Jinja00
AgentCPM-Explore没有万亿参数的算力堆砌,没有百万级数据的暴力灌入,清华大学自然语言处理实验室、中国人民大学、面壁智能与 OpenBMB 开源社区联合研发的 AgentCPM-Explore 智能体模型基于仅 4B 参数的模型,在深度探索类任务上取得同尺寸模型 SOTA、越级赶上甚至超越 8B 级 SOTA 模型、比肩部分 30B 级以上和闭源大模型的效果,真正让大模型的长程任务处理能力有望部署于端侧。Jinja00