DolphinScheduler 介绍及系统架构

发布时间:2023年12月25日

目录

一、DolphinScheduler 介绍

1.1 关于 DolphinScheduler

1.2 特性

简单易用

丰富的使用场景

High Reliability

High Scalability

1.3 名词解释

1.3.1 名词解释

1.3.2 模块介绍

二、DolphinScheduler 系统架构

2.1 系统架构图

2.2 架构说明

MasterServer

该服务内主要包含:

WorkerServer

该服务包含:


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一、DolphinScheduler 介绍

1.1 关于 DolphinScheduler

????????Apache DolphinScheduler 是一个分布式易扩展的可视化 DAG 工作流任务调度开源系统。适用于企业级场景,提供了一个可视化操作任务、工作流和全生命周期数据处理过程的解决方案。

????????Apache DolphinScheduler 旨在解决复杂的大数据任务依赖关系,并为应用程序提供数据和各种 OPS 编排中的关系。 解决数据研发ETL依赖错综复杂,无法监控任务健康状态的问题。DolphinScheduler 以 DAG(Directed Acyclic Graph,DAG)流式方式组装任务,可以及时监控任务的执行状态,支持重试、指定节点恢复失败、暂停、恢复、终止任务等操作。

1.2 特性

简单易用

  • 可视化 DAG: 用户友好的,通过拖拽定义工作流的,运行时控制工具。
  • 模块化操作: 模块化有助于轻松定制和维护。

丰富的使用场景

  • 支持多种任务类型: 支持Shell、MR、Spark、SQL等10余种任务类型,支持跨语言,易于扩展。
  • 丰富的工作流操作: 工作流程可以定时、暂停、恢复和停止,便于维护和控制全局和本地参数。

High Reliability

  • 高可靠性: 去中心化设计,确保稳定性。 原生 HA 任务队列支持,提供过载容错能力。 DolphinScheduler 能提供高度稳健的环境。

High Scalability

  • 高扩展性: 支持多租户和在线资源管理。支持每天10万个数据任务的稳定运行。

1.3 名词解释

在对 Apache DolphinScheduler 了解之前,我们先来认识一下调度系统常用的名词。

1.3.1 名词解释

DAG:?全称 Directed Acyclic Graph,简称 DAG。工作流中的 Task 任务以有向无环图的形式组装起来,从入度为零的节点进行拓扑遍历,直到无后继节点为止。举例如下图:

流程定义:通过拖拽任务节点并建立任务节点的关联所形成的可视化?DAG。

流程实例:流程实例是流程定义的实例化,可以通过手动启动或定时调度生成。每运行一次流程定义,产生一个流程实例。

任务实例:任务实例是流程定义中任务节点的实例化,标识着某个具体的任务。

任务类型:目前支持有 SHELL、SQL、SUB_PROCESS(子流程)、PROCEDURE、MR、SPARK、PYTHON、DEPENDENT(依赖),同时计划支持动态插件扩展,注意:其中?SUB_PROCESS类型的任务需要关联另外一个流程定义,被关联的流程定义是可以单独启动执行的。

调度方式:系统支持基于 cron 表达式的定时调度和手动调度。命令类型支持:启动工作流、从当前节点开始执行、恢复被容错的工作流、恢复暂停流程、从失败节点开始执行、补数、定时、重跑、暂停、停止、恢复等待线程。 其中?恢复被容错的工作流?和?恢复等待线程?两种命令类型是由调度内部控制使用,外部无法调用。

定时调度:系统采用?quartz?分布式调度器,并同时支持cron表达式可视化的生成。

依赖:系统不单单支持?DAG?简单的前驱和后继节点之间的依赖,同时还提供任务依赖节点,支持流程间的自定义任务依赖。

优先级?:支持流程实例和任务实例的优先级,如果流程实例和任务实例的优先级不设置,则默认是先进先出。

邮件告警:支持?SQL任务?查询结果邮件发送,流程实例运行结果邮件告警及容错告警通知。

失败策略:对于并行运行的任务,如果有任务失败,提供两种失败策略处理方式,继续是指不管并行运行任务的状态,直到流程失败结束。结束是指一旦发现失败任务,则同时Kill掉正在运行的并行任务,流程失败结束。

补数:补历史数据,支持区间并行串行两种补数方式,其日期选择方式包括日期范围日期枚举两种。

1.3.2 模块介绍

  • dolphinscheduler-master 模块,提供工作流管理和编排服务。

  • dolphinscheduler-worker 模块,提供任务执行管理服务。

  • dolphinscheduler-alert 告警模块,提供 AlertServer 服务。

  • dolphinscheduler-api web 应用模块,提供 ApiServer 服务。

  • dolphinscheduler-common 通用的常量枚举、工具类、数据结构或者基类。

  • dolphinscheduler-dao 提供数据库访问等操作。

  • dolphinscheduler-remote 基于 netty 的客户端、服务端。

  • dolphinscheduler-service 模块,包含 Quartz、Zookeeper、日志客户端访问服务,便于server 模块和 api 模块调用。

  • dolphinscheduler-ui 前端模块。

二、DolphinScheduler 系统架构

2.1 系统架构图

2.2 架构说明

  • MasterServer

    MasterServer 采用分布式无中心设计理念,MasterServer 主要负责 DAG 任务切分、任务提交监控,并同时监听其它 MasterServer 和 WorkerServer 的健康状态。MasterServer 服务启动时向 Zookeeper 注册临时节点,通过监听 Zookeeper 临时节点变化来进行容错处理。MasterServer 基于 netty 提供监听服务。

    该服务内主要包含:
    • DistributedQuartz?分布式调度组件,主要负责定时任务的启停操作,当 quartz 调起任务后,Master 内部会有线程池具体负责处理任务的后续操作;

    • MasterSchedulerService?是一个扫描线程,定时扫描数据库中的?t_ds_command?表,根据不同的命令类型进行不同的业务操作;

    • WorkflowExecuteRunnable?主要是负责 DAG 任务切分、任务提交监控、各种不同事件类型的逻辑处理;

    • TaskExecuteRunnable?主要负责任务的处理和持久化,并生成任务事件提交到工作流的事件队列;

    • EventExecuteService?主要负责工作流实例的事件队列的轮询;

    • StateWheelExecuteThread?主要负责工作流和任务超时、任务重试、任务依赖的轮询,并生成对应的工作流或任务事件提交到工作流的事件队列;

    • FailoverExecuteThread?主要负责Master容错和 Worker 容错的相关逻辑;

  • WorkerServer

    WorkerServer 也采用分布式无中心设计理念,WorkerServer 主要负责任务的执行和提供日志服务。 WorkerServer 服务启动时向 Zookeeper 注册临时节点,并维持心跳。 WorkerServer 基于 netty 提供监听服务。

    该服务包含:
    • WorkerManagerThread?主要负责任务队列的提交,不断从任务队列中领取任务,提交到线程池处理;

    • TaskExecuteThread?主要负责任务执行的流程,根据不同的任务类型进行任务的实际处理;

    • RetryReportTaskStatusThread?主要负责定时轮询向 Master 汇报任务的状态,直到 Master 回复状态的 ack,避免任务状态丢失;

  • ZooKeeper

    ZooKeeper 服务,系统中的 MasterServer 和 WorkerServer 节点都通过 ZooKeeper 来进行集群管理和容错。另外系统还基于 ZooKeeper 进行事件监听和分布式锁。 我们也曾经基于 Redis 实现过队列,不过我们希望 DolphinScheduler 依赖到的组件尽量地少,所以最后还是去掉了 Redis 实现。

  • AlertServer

    提供告警服务,通过告警插件的方式实现丰富的告警手段。

  • ApiServer

    API 接口层,主要负责处理前端 UI 层的请求。该服务统一提供 RESTful api 向外部提供请求服务。

  • UI

    系统的前端页面,提供系统的各种可视化操作界面。

更多关于大数据分布式工作流调度系统--DolphinScheduler 的架构原理及实现思路可以参考官方文档:https://dolphinscheduler.apache.org/zh-cn/docs/3.1.8/architecture/design ?

文章来源:https://blog.csdn.net/weixin_46560589/article/details/135200250
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