Dinky与DolphinScheduler集成实践指南
2026-02-04 04:44:35作者:龚格成
前言
在现代大数据处理场景中,任务调度系统扮演着至关重要的角色。本文将详细介绍如何将Dinky与DolphinScheduler进行集成,实现Flink任务的自动化调度管理。通过这种集成,用户可以充分利用Dinky强大的Flink开发能力和DolphinScheduler优秀的调度能力,构建高效的数据处理流水线。
环境准备
系统要求
- DolphinScheduler:3.2.1及以上版本
- Dinky:1.0.0及以上版本
- Docker:19.03及以上版本(用于快速部署DolphinScheduler)
DolphinScheduler部署
对于快速体验和测试环境,推荐使用Docker方式部署DolphinScheduler:
export DOLPHINSCHEDULER_VERSION=3.2.1
docker run --name dolphinscheduler-standalone-server \
-p 12345:12345 \
-p 25333:25333 \
-d apache/dolphinscheduler-standalone-server:"${DOLPHINSCHEDULER_VERSION}"
部署完成后,通过浏览器访问http://<服务器IP>:12345/dolphinscheduler/ui/login,使用默认账号admin/dolphinscheduler123登录。
基础配置
-
创建租户:
- 进入"安全中心" → "租户管理" → "创建租户"
- 建议为Dinky集成创建专用租户
-
用户管理:
- 进入"安全中心" → "用户管理"
- 创建新用户或修改现有用户,将其关联到上一步创建的租户
-
生成访问Token:
- 进入"安全中心" → "令牌管理" → "创建令牌"
- 设置合理的过期时间并保存生成的Token
Dinky配置
服务启动
假设Dinky安装在/opt/dinky-1.0.0目录下:
cd /opt/dinky-1.0.0
./auto.sh start 1.16
启动后访问http://<服务器IP>:8888,使用默认账号admin/admin登录。
DolphinScheduler集成配置
- 进入"配置中心" → "全局配置" → 选择"DolphinScheduler配置"标签页
- 配置关键参数:
- DolphinScheduler地址:
http://<DS服务器IP>:12345/dolphinscheduler - DolphinScheduler Token:前面步骤生成的Token
- 项目名称:默认为
Dinky,可根据需要修改 - 启用状态:设置为"是"
- DolphinScheduler地址:
实践示例
创建FlinkSQL任务
- 进入"数据开发" → "项目" → 右键目录 → "创建任务"
- 选择任务类型为
FlinkSQL,填写任务名称 - 在编辑器中输入示例SQL:
-- 基础配置
set execution.checkpointing.checkpoints-after-tasks-finish.enabled=true;
SET pipeline.operator-chaining=false;
set state.backend.type=rocksdb;
set execution.checkpointing.interval=8000;
set state.checkpoints.num-retained=10;
set cluster.evenly-spread-out-slots=true;
-- 创建源表
DROP TABLE IF EXISTS source_table3;
CREATE TABLE IF NOT EXISTS
source_table3 (
`order_id` BIGINT,
`product` BIGINT,
`amount` BIGINT,
`order_time` as CAST(CURRENT_TIMESTAMP AS TIMESTAMP(3)),
WATERMARK FOR order_time AS order_time - INTERVAL '2' SECOND
)
WITH
(
'connector' = 'datagen',
'rows-per-second' = '1',
'fields.order_id.min' = '1',
'fields.order_id.max' = '2',
'fields.amount.min' = '1',
'fields.amount.max' = '10',
'fields.product.min' = '1',
'fields.product.max' = '2'
);
-- 创建目标表
DROP TABLE IF EXISTS sink_table5;
CREATE TABLE IF NOT EXISTS
sink_table5 (
`product` BIGINT,
`amount` BIGINT,
`order_time` TIMESTAMP(3),
`one_minute_sum` BIGINT
)
WITH
('connector' = 'print');
-- 数据处理逻辑
INSERT INTO
sink_table5
SELECT
product,
amount,
order_time,
SUM(amount) OVER (
PARTITION BY
product
ORDER BY
order_time
RANGE BETWEEN INTERVAL '1' MINUTE PRECEDING
AND CURRENT ROW
) as one_minute_sum
FROM
source_table3;
任务配置与发布
-
在右侧"任务配置"面板中配置相关参数:
- 执行模式(Session/Per-Job)
- 集群配置
- 检查点设置等
-
点击"发布"按钮将任务发布到Dinky服务器
-
发布成功后,点击"推送"按钮将任务推送到DolphinScheduler
-
在推送配置中:
- 设置任务优先级
- 配置任务失败策略
- 设置前置依赖关系(可选)
DolphinScheduler侧操作
- 进入"项目管理" → "Dinky"项目 → "工作流定义"
- 查看从Dinky推送过来的任务
- 将工作流上线并执行:
- 支持手动立即执行
- 可配置定时调度策略
- 支持工作流依赖管理
最佳实践建议
-
资源规划:
- 为Dinky集成创建专用租户和项目
- 合理设置任务优先级和资源配额
-
任务设计:
- 复杂任务建议拆分为多个子任务
- 合理设置任务依赖关系
- 避免循环依赖
-
监控与告警:
- 利用DolphinScheduler的监控功能
- 配置适当的告警策略
- 定期检查任务执行历史
-
版本管理:
- 保持Dinky和DolphinScheduler版本兼容
- 升级前做好充分测试
常见问题排查
-
推送失败:
- 检查DolphinScheduler服务是否正常运行
- 验证Token是否有效且未过期
- 确认项目名称是否正确
-
任务执行失败:
- 检查Dinky任务配置是否正确
- 查看Flink集群资源是否充足
- 分析任务日志定位具体问题
-
依赖关系不生效:
- 确认前置任务已正确配置
- 检查工作流定义中的依赖连线
- 验证前置任务执行状态
总结
通过Dinky与DolphinScheduler的集成,企业可以构建一个完整的Flink任务开发和调度解决方案。这种集成方案具有以下优势:
- 简化流程:从开发到调度的全流程可视化操作
- 提高效率:减少人工干预,降低运维成本
- 增强可靠性:完善的依赖管理和失败处理机制
- 灵活扩展:支持复杂的工作流编排
建议用户在实际生产环境中,根据业务需求和数据规模,合理规划任务调度策略和资源配置,以充分发挥该集成方案的价值。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
atomcodeClaude Code 的开源替代方案。连接任意大模型,编辑代码,运行命令,自动验证 — 全自动执行。用 Rust 构建,极致性能。 | An open-source alternative to Claude Code. Connect any LLM, edit code, run commands, and verify changes — autonomously. Built in Rust for speed. Get StartedRust0211
cann-learning-hubCANN 学习中心仓,支持在线互动运行、边学边练,提供教程、示例与优化方案,一站式助力昇腾开发者快速上手。Jupyter Notebook0135
JoyAI-EchoJoyAI-Echo,这是一个独立的、仅用于推理的版本,旨在实现分钟级多镜头音视频生成。它采用了经过蒸馏的DMD生成器、配对的跨模态记忆以及故事级别的一致性。其性能的核心在于,一个跨模态视听记忆库能够在长达五分钟的视频中保持角色外观和语音音色的一致性。同时,一个训练后处理流程将基于记忆的强化学习与分布匹配蒸馏相结合,实现了7.5倍的速度提升,显著增强了视觉质量和对齐效果。00
GLM-5.2智谱开源 GLM-5.2,这是针对长文本任务的最新旗舰模型。相较于前代产品 GLM-5.1,它在长文本任务处理能力上实现了显著飞跃,并且首次在稳定的 100 万 token 上下文中提供这一能力。Jinja00
SwanLab⚡️SwanLab - an open-source, modern-design AI training tracking and visualization tool. Supports Cloud / Self-hosted use. Integrated with PyTorch / Transformers / LLaMA Factory / veRL/ Swift / Ultralytics / MMEngine / Keras etc.Python00
tiny-universe《大模型白盒子构建指南》:一个全手搓的Tiny-UniverseJupyter Notebook03
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
32
16
暂无描述
Dockerfile
774
5.07 K
本项目是CANN提供的transformer类大模型算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
871
2.01 K
openEuler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。
C
468
461
Ascend Extension for PyTorch
Python
756
956
本项目是CANN提供的神经网络类计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
695
1.39 K
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
1.1 K
1.14 K
本仓库是 Flutter SDK 与 Flutter Engine 的 OpenHarmony 适配版本,由 CPF-Flutter 团队维护。开发者可使用熟悉的 Flutter 技术栈开发 OpenHarmony 应用,3.35.7 及以后的适配版本可基于本仓库源码构建支持 OpenHarmony 的 Flutter Engine。
Dart
1.03 K
271
昇腾LLM分布式训练框架
Python
182
230
CANNBot 是面向 CANN 开发的用于提升开发效率的系列智能体,本仓库为其提供可复用的 Skills 模块。
Python
1.03 K
644