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今日软荐:12.7K Star!一款分布式可扩展的工作流调度系统,大规模集群调度不在话下!

2024-09-14码农

DolphinScheduler 是一款优秀的分布式工作流调度系统,尤其适合大规模数据处理和调度需求。

无论是数据 ETL、机器学习模型的训练,还是实时数据的处理,它都能提供强大的调度功能和高效的保障,满足复杂多样的业务需求。

DolphinScheduler 的核心特性

1. 易于部署

DolphinScheduler 提供了四种部署方式:

  • 独立部署 :适合小规模应用,快速部署和运行。

  • 集群部署 :为大规模生产环境提供支持,确保系统在高负载情况下稳定运行。

  • Docker 和 Kubernetes 部署 :方便开发者和运维人员使用容器化方式进行部署,轻松应对扩展需求。

  • 2. 易于使用

    无论是数据工程师、开发者还是 DevOps 团队,DolphinScheduler 都提供了简单的操作体验:

  • Web UI :通过图形化界面轻松创建和管理工作流,适合无需代码背景的人员。

  • Python SDK Open API :为开发者提供了丰富的编程接口,能够通过脚本或代码灵活创建和管理工作流。

  • 3. 高可靠性和高可用性

  • • DolphinScheduler 采用分布式架构,支持多主节点和多工作节点,保证系统在故障时的自动恢复。

  • 水平扩展能力 :根据业务增长情况,系统能够灵活扩展,不会因负载增加而影响性能和稳定性。

  • 4. 高性能

    DolphinScheduler 的调度性能远超其他同类调度系统,能够高效处理每天数千万级别的任务,轻松应对大规模集群和高频调度需求。

    5. 云原生支持

    DolphinScheduler 支持在云端环境(如多云、数据中心等)进行工作流编排和调度,同时支持自定义任务类型,满足不同企业的个性化需求。

    6. 版本控制

    DolphinScheduler 支持工作流和任务的版本控制,保证在系统更新或工作流变更时,历史版本能够被保留和恢复,保障业务的连续性。

    7. 灵活的状态控制

    工作流和任务可以随时被暂停、停止或恢复,无论是临时调整,还是故障恢复,用户都能轻松掌控工作流的状态。

    8. 多租户支持

  • • DolphinScheduler 提供了强大的权限控制和多租户支持,用户可以根据角色和项目进行细粒度的权限划分。

  • • 原生支持回填操作,并且在 Web UI 中就可以完成复杂权限的配置。

  • 使用场景

  • 数据 ETL 流程 :通过调度大量数据提取、转换和加载任务,确保数据能够高效、准确地流动到分析平台。

  • 机器学习模型训练 :DolphinScheduler 能够自动调度模型训练任务,轻松管理长时间训练任务和资源使用情况。

  • 实时数据处理 :为需要快速响应的数据处理任务提供调度支持,确保实时数据处理的可靠性和时效性。

  • GitHub 地址: https://github.com/apache/dolphinscheduler

    DolphinScheduler 是一个功能丰富且高性能的调度系统,无论在数据处理、模型训练还是大规模任务调度场景中,它都能为用户提供可靠的支持。

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