DolphinScheduler是一款由易观科技发起并开源的分布式任务调度系统，2017年，易观内部技术团队在面对复杂的大数据处理场景时，发现缺乏一款高效、易用的任务调度平台来满足业务需求。于是开始自主研发DolphinScheduler，经过一段时间的努力，完成了初始版本的开发，并在易观内部得到应用，解决了内部数据处理任务调度的难题。
2019年3月，易观决定将DolphinScheduler项目开源，在GitHub上发布了第一个开源版本（1.0.0）。开源后，吸引了众多开发者的关注，社区开始逐渐形成，为项目的后续发展奠定了基础。
2020年7月，DolphinScheduler顺利进入Apache软件基金会进行孵化，这标志着项目得到了更广泛的认可和支持。进入Apache孵化期后，项目遵循Apache的开源治理模式，吸引了更多来自不同企业和组织的开发者参与贡献，进一步推动了项目的发展。
2021年11月，DolphinScheduler从Apache孵化器顺利毕业，成为Apache顶级项目（TLP）。这是项目发展的一个重要里程碑，意味着DolphinScheduler在技术、社区、治理等方面都达到了较高的水平，得到了Apache软件基金会的充分肯定。
地址：https://dolphinscheduler.apache.org
一、核心特点
1.可视化操作：提供直观的可视化界面，用户可通过拖拽节点的方式轻松创建、编辑和管理任务流程，无需编写复杂的脚本或代码，降低了任务调度的操作难度，提高了工作效率。
2.多任务支持：支持多种类型的任务，如Shell、MR、Spark、Flink、SQL等，能满足不同大数据处理场景下的任务调度需求，可在一个工作流中组合多种任务类型，实现复杂的数据处理和分析流程。
3.分布式调度：基于分布式架构，能够高效地调度大量任务，具备良好的扩展性和容错性，可根据业务需求灵活扩展集群规模，确保在大规模数据处理场景下的稳定运行。
4.依赖管理：可以方便地设置任务之间的依赖关系，确保任务按照正确的顺序执行，支持上下游任务的依赖触发，以及数据依赖的管理，保证数据处理的一致性和准确性。
5.高可用设计：采用主备Master、Worker集群等架构设计，实现了高可用性，Master节点之间通过ZooKeeper进行选举和协调，确保在某个节点出现故障时，系统能够自动切换，不影响任务的正常调度。
6.容错与重试机制：提供完善的容错和重试机制，当任务执行失败时，可根据预设策略自动重试，确保任务最终执行成功。
二、架构设计
1.Master Server：负责接收用户提交的任务，进行任务的解析、调度和资源分配，它会根据任务的依赖关系和资源情况，将任务分配到合适的Worker节点上执行。
2.Worker Server：主要负责执行Master Server分配的任务，它与各种计算框架（如Hadoop、Spark等）进行交互，启动和管理具体的任务进程，完成任务的计算和数据处理工作。
3.ZooKeeper：用于实现Master节点的选举、分布式锁的管理以及任务状态的存储等功能，保证了系统的分布式一致性和高可用性。
4.Database：用于存储系统的元数据，包括任务定义、工作流定义、用户信息、配置信息等，为系统的运行和管理提供数据支持。
三、性能优化
1.硬件资源层面
合理配置服务器资源
CPU和内存：确保调度服务器和执行服务器具备足够的CPU核心数和内存容量。对于大规模任务调度，可根据任务的计算密集程度和并发数量，适当增加服务器的CPU核心数和内存大小，以提高系统的处理能力。
磁盘I/O：使用高速磁盘，如SSD，以减少任务数据读写的时间。同时，合理规划磁盘分区和挂载点，避免磁盘I/O成为性能瓶颈。
分布式集群扩展
增加节点数量：通过增加调度节点和执行节点的数量，实现集群的水平扩展。DolphinScheduler支持分布式架构，能够利用多个节点的资源并行处理任务，提高整体调度性能。
负载均衡：使用负载均衡器（如Nginx）将任务请求均匀分配到各个节点上，避免单个节点负载过高，确保集群资源的均衡使用。
2.系统参数配置层面
调整调度器参数
线程池大小：根据服务器的硬件资源和任务并发量，合理调整调度器的线程池大小。增大线程池大小可以提高任务的并发处理能力，但过大的线程池可能会导致系统资源耗尽。
任务队列长度：适当增加任务队列的长度，以容纳更多待调度的任务。避免因任务队列满而导致新任务无法及时加入调度。
优化执行器参数
并行任务数：根据执行服务器的资源情况，调整每个执行器允许同时执行的任务数量。确保执行器在处理任务时不会因为资源不足而导致性能下降。
任务重试策略：合理设置任务的重试次数和重试间隔时间。避免因任务频繁重试占用过多的系统资源。
3.任务设计与管理层面
任务拆分与并行化
拆分大任务：将复杂的大任务拆分成多个小任务，并通过DolphinScheduler的依赖关系进行调度。这样可以提高任务的并行处理能力，减少整体执行时间。
并行执行无依赖任务：对于没有依赖关系的任务，可以设置为并行执行，充分利用集群的资源。
优化任务依赖关系
简化依赖关系：避免创建过于复杂的任务依赖关系，减少调度器解析和处理依赖关系的时间。
避免循环依赖：确保任务之间不存在循环依赖，否则会导致调度器陷入死循环，影响调度性能。
4.数据库层面
选择合适的数据库
高性能数据库：使用高性能的数据库，如MySQL、PostgreSQL等，并确保数据库服务器具备足够的资源。避免使用性能较差的嵌入式数据库，以免影响任务调度的性能。
数据库优化
索引优化：为数据库表创建合适的索引，提高数据查询和更新的速度。例如，为任务表的关键字段（如任务状态、调度时间等）创建索引。
定期清理数据：定期清理数据库中的历史任务数据，减少数据库的存储压力，提高查询性能。
5.监控与调优层面
实时监控系统性能
使用监控工具：利用监控工具（如Prometheus、Grafana）实时监控DolphinScheduler的各项性能指标，如CPU使用率、内存使用率、任务执行时间等。及时发现性能瓶颈和异常情况。
根据监控结果调优
动态调整参数：根据监控结果，动态调整系统参数和任务配置。例如，如果发现某个节点的CPU使用率过高，可以适当减少该节点的并行任务数。
四、应用场景
在大数据处理场景中，常用于调度数据采集、清洗、转换、加载等一系列任务，确保数据处理流程的自动化和高效运行，例如可以按照一定的时间间隔调度数据采集任务，将采集到的数据进行清洗和转换后，再加载到数据仓库中。是ETL（Extract，Transform，Load）任务调度的理想工具，能够协调不同数据源之间的数据抽取、转换和加载过程，保证数据在不同系统之间的准确传输和处理，可根据数据的更新频率和业务需求，定时调度ETL任务，实现数据的同步和整合。
可用于调度数据挖掘和分析任务，如机器学习模型训练、数据分析报表生成等，能够按照预定的计划启动任务，确保数据挖掘和分析工作的按时完成，为业务决策提供支持。在企业级数据平台中，作为任务调度的核心组件，统一管理各种数据相关的任务，实现任务的集中监控、管理和调度，提高数据平台的整体运行效率和管理水平。
1.数据处理与分析
ETL任务调度：在数据仓库和大数据处理场景中，经常需要从不同的数据源抽取（Extract）数据，进行转换（Transform）和加载（Load）到目标数据存储中。DolphinScheduler可以方便地编排和调度这些ETL任务，确保数据按照预定的规则和时间顺序进行处理，保证数据的准确性和及时性。
数据挖掘与分析流程管理：数据挖掘和分析通常涉及多个步骤，如数据清洗、特征工程、模型训练、评估等。DolphinScheduler能够将这些步骤定义为任务，并按照特定的依赖关系进行调度，实现数据挖掘和分析流程的自动化运行，提高数据分析的效率。
定期数据报表生成：许多企业需要定期生成各种数据报表，如日报、周报、月报等。DolphinScheduler可以根据设定的时间周期，自动触发数据查询、计算和报表生成任务，将生成的报表发送给相关人员，实现报表生成流程的自动化。
2.大数据处理
Hadoop生态任务协调：在Hadoop大数据处理环境中，常常需要同时运行MapReduce、Hive、Spark等多种计算任务，并且这些任务之间可能存在复杂的依赖关系。DolphinScheduler能够对这些任务进行统一调度和管理，确保它们按照正确的顺序和资源分配进行执行，充分发挥Hadoop生态系统的优势。
实时数据处理与流计算调度：对于实时数据处理场景，如使用Flink、Storm等流计算框架进行数据处理，DolphinScheduler可以配合实时数据采集工具，实现对实时数据处理任务的调度和监控，保证实时数据处理链路的稳定运行。
3.机器学习与人工智能
模型训练与调优流程管理：在机器学习和深度学习模型的开发过程中，模型训练、超参数调优、模型评估等任务需要反复进行，并且可能依赖于不同的数据集和计算资源。DolphinScheduler可以将这些任务进行编排和调度，根据训练结果自动触发下一轮的调优任务，实现模型训练和调优流程的自动化，加速模型的开发和优化过程。
AI工作流自动化：随着人工智能技术的发展，一些复杂的AI应用场景涉及多个AI模型的协同工作以及与其他业务系统的交互。DolphinScheduler可以作为AI工作流的调度引擎，将不同的AI任务和业务流程进行整合，实现AI应用的自动化执行和流程管理。
4.企业应用集成与业务流程自动化
多系统数据同步与集成：企业内部通常存在多个业务系统，如ERP、CRM、OA等，这些系统之间需要进行数据同步和集成。DolphinScheduler可以通过调度数据同步任务，实现不同系统之间的数据交换和共享，保证企业数据的一致性和完整性。
业务流程自动化：对于一些复杂的业务流程，如订单处理流程、客户服务流程等，DolphinScheduler可以将各个业务环节定义为任务，并按照业务规则进行调度和流转，实现业务流程的自动化，提高业务处理效率和质量，减少人工干预和错误。
5.运维与监控
系统定时任务管理：在服务器运维和系统管理中，经常需要执行一些定时任务，如系统备份、日志清理、性能监控等。DolphinScheduler可以统一管理这些定时任务，确保它们按时执行，并且可以根据任务的执行结果进行告警和处理，提高系统运维的效率和可靠性。
故障恢复与重试机制：当任务执行过程中出现故障时，DolphinScheduler提供了灵活的故障恢复和重试机制。它可以根据预设的策略自动进行任务重试，或者在故障恢复后继续执行未完成的任务，保证整个工作流的稳定性和可靠性，减少因故障导致的业务中断和数据丢失。
