DolphinDB支持动态加载外部插件，以扩展系统功能。插件用C++编写，需要编译成".so"或".dll"共享库文件。本文着重介绍开发插件的方法和注意事项，并详细介绍以下几个具体场景的插件开发流程：如何开发支持时间序列数据处理的插件函数如何开发用于处理分布式SQL的聚合函数如何开发支持新的分布式算法的插件函数如何开发支持流数据处理的插件函数如何开发支持外部数据源的插件函数1. 如何开发插件1.1
今天给大家带来的分享是 Apache DolphinScheduler 源码剖析之 Worker 容错处理流程
DolphinScheduler源码剖析之Worker容错处理流程 Worker容错流程是这样的：1. 当 ZooKeeper 监听到有 Worker 节点挂了，就会去通知 Master 进行容错2. 收到通知的 Master 会通过分布式锁去“抢”到容错的操作，拿到锁的 M
DS调度是一个分布式易扩展的可视化DAG工作流任务调度系统，它通过工作流将task关联在一起，形成一个有向无环的DAG图，在工作流中流程定义内容显得非常重要。当前版本（1.3.4）DS采用了一个比较笨重的方式存储流程定义内容数据，DS直接将流程定义内容以json的形式存储在t_ds_process_definition表中，存储字段是process_definition_json。(官方已有拆解计
# 使用 DolphinScheduler 执行 Yarn 任务的指南
DolphinScheduler 是一个优秀的分布式工作流调度系统，能够用来调度和管理大数据任务。本文将为新手提供详细步骤，教你如何通过 DolphinScheduler 来执行 Yarn 任务。
## 流程概述
以下是操作流程的简要概述：
| 步骤 | 描述 |
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StreamGraph 构建和提交源码解析StreamGraph：根据用户通过 Stream API 编写的代码生成的最初的图。Flink 把每一个算子 transform 成一个对流的转换（比如 SingleOutputStreamOperator， 它就是一个 DataStream 的子类），并且 注册到执行环境中，用于生成 StreamGraph 它包含的主要抽象概念有 1、StreamNo
因业务发展需要，现有数据平台要承担的任务越来越多，迫切需要上线一个易用的调度系统，考虑到要将现有的定时任务从crontab快速迁移到新调度系统，且要易于部署管理，方便扩展，支持HA等要求，近期调研了多款调度系统如airflow以及azkaban，最后发现了一款国产开源的调度系统非常适合我们的需求（最重要还有天生支持中文，不用花时间调神马时区问题，汉化问题，字符编码问题等等一堆糟心问题，哈哈），Do
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2023-08-28 23:27:45
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## Dolphinscheduler: 通过YARN提交任务
### 介绍
Dolphinscheduler是一个开源的分布式任务调度系统，可以帮助用户快速、可靠地完成复杂的任务调度。它可以与各种大数据组件集成，如Hadoop、Spark、Flink等。本文将会介绍如何使用Dolphinscheduler通过YARN提交任务。
### 准备工作
在开始之前，我们需要完成以下准备工作：
一、安全中心配置安全中心主要有租户管理、用户管理、告警组管理、Worker分组管理、队列管理、令牌管理等功能。安全中心只有管理员账户才有操作权限。1.1 队列管理此处的队列对应的是Yarn调度器的资源队列。故队列概念只对跑在Yarn上的任务类型有效。此处创建出的队列，可供后续任务进行选择。需要注意的是，在DolphinScheduler中创建队列，并不会影响到Yarn调度器的队列配置。 此处可不创
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2023-09-25 20:20:14
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DolphinScheduler知识点总结
DolphinScheduler简介Apache DolphinScheduler是一个分布式、易扩展的可视化DAG工作流任务调度平台。致力于解决数据处理流程中错综复杂的依赖关系，使调度系统在数据处理流程中开箱即用。DolphinScheduler核心架构DolphinScheduler的主要角色如下：Mast
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2023-07-28 14:04:18
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声明: 由于我集群搭建的问题, 并不能通过yarn提交flink任务, 所以第三部分的所有实现, 全是复制粘贴的尚学堂的教案. 如果之后集群弄好了, 会重新修改这部分的内容 侵权删一. Web UI提交任务提交查看是否接收到数据查看是哪个节点执行的访问执行的节点查看结果二. 命令提交执行命令./flink run -d -c com.hjf.ScalaStreamWordCount /root/D
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2023-08-03 19:56:27
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本文是《Flink on Yarn三部曲》系列的终篇，先简单回顾前面的内容：《Flink on Yarn三部曲之一：准备工作》：准备好机器、脚本、安装包；《Flink on Yarn三部曲之二：部署和设置》：完成CDH和Flink部署，并在管理页面做好相关的设置；现在Flink、Yarn、HDFS都就绪了，接下来实践提交Flink任务到Yarn执行；两种Flink on YARN模式实践之前，对F
# Flink on YARN: 停止 Flink 任务
## 引言
Apache Flink 是一个开源的流处理框架，它提供了高效、可伸缩和容错的数据流处理。Flink on YARN 是 Flink 的一种部署模式，它利用 YARN（Yet Another Resource Negotiator）作为资源管理器，允许 Flink 在 Hadoop 集群上运行。
在使用 Flink on
任务和操作算子链接(operator chain) 分布式执行过程中，Flink会将操作算子子任务(subtask)链接成一个个具体的任务(task)，在不同的线程中执行。链接操作算子在一起实际上是个优化：减少了线程间传递与缓存的开销，从而提升了TPS还减少了延时。下图即表示了5个子任务链接的情况：
Job Manager, Task M
## 任务提交到Yarn的方案
在DolphinScheduler中，我们可以通过使用Yarn来提交和管理任务。本文将介绍如何将DolphinScheduler的任务提交到Yarn。
### 问题描述
我们有一个需要在Yarn上运行的任务，该任务需要有以下特点：
1. 可以通过DolphinScheduler进行调度和管理。
2. 能够在Yarn上动态分配资源。
### 方案概述
为了
原创
2023-10-13 06:09:40
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简介DolphinScheduler以DAG流式的方式将Task组装起来，可实时监控任务的运行状态，同时支持重试、从指定节点恢复失败、暂停及Kill任务等操作通过API方式与第三方系统对接, 一键部署去中心化的多Master和多Worker支持暂停恢复操作.支持多租户，更好的应对大数据的使用场景. 支持更多的任务类型，如 spark, hive, mr, python, sub_process,
本教程重点介绍了一些常见场景下的SQL编写案例，通过优化前后性能对比或正确编写方法介绍，说明DolphinDB SQL脚本的使用技巧，案例共分四类：条件过滤相关案例、分布式表相关案例、分组计算相关案例及元编程相关案例，具体案例可在下方目录快速浏览。目录1 测试环境说明2 条件过滤相关案例2.1 where 条件子句使用 in 关键字2.2 分组数据过滤2.3 where 条件子句使用逗号或 and
作业DolphinDB中作业（Job）是最基本的执行单位，可以简单理解为一段DolphinDB脚本代码在DolphinDB系统中的一次执行。Job根据阻塞与否可分成同步作业和异步作业。同步作业也称为交互式作业（Interactive Job），同步任务的主要来源：Web notebookDolphinDB GUIDolphinDB命令行界面通过DolphinDB提供的各个编程语言API接口由于这种
业务场景**Spark Streaming（主要是Structured Streaming）**在百度内部被广泛应用于实时计算，日志分析，ETL等业务场景。其中有很多业务方希望可以使用structured streaming读取上游数据源（例如：kafka、 hdfs、 database等），然后对数据进行处理后实时导入Doris以供查询分析。为此流式计算团队专门开发了Doris sink的组件来
FLINK ON YRAM flink on yram 提交流程yarn-session提供两种模式会话模式（适合大量的小任务不用重新调度）分离模式（适合大任务） flink on yram 提交流程flink运行在YARN上，可以使用yarn-session来快速提交作业到YARN集群。我们先来看下Flink On Yarn模式，Flink是如何和Yarn进行交互的。上传jar包和配置文件到H
Flink开发环境搭建和API基础学习1、Flink简介2、maven工程环境准备3、Flink流处理API3.1 Environment3.2 Source4、代码案例：统计单词(wordCount) 1、Flink简介看到下面这只可爱的松鼠，显然它不仅是一直普通的松鼠，它还是Flink的项目logo，我们都知道计算机领域很多应用和项目都会使用一只动物作为代表。先来看看这只小动物的意义！在德语
