【大数据进阶第三阶段之DolphinScheduler学习笔记】DolphinScheduler(海豚调度)的部署指南-Toy模板网

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了【大数据进阶第三阶段之DolphinScheduler学习笔记】DolphinScheduler(海豚调度)的部署指南。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方，请大家不吝赐教，您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

部署

参考官网部署方式：https://dolphinscheduler.apache.org/zh-cn/docs/3.1.3/guide/installation/standalone

部署方式：单机部署，伪集群部署，集群部署。

如果是新手，想要体验 DolphinScheduler 的功能，推荐使用Standalone方式体检。如果你是在生产中使用，推荐使用集群部署或者 kubernetes。

1、单机部署（Standalone）

Standalone 仅适用于 DolphinScheduler 的快速体验.

如果你是新手，想要体验 DolphinScheduler 的功能，推荐使用 Standalone 方式体检。如果你想体验更完整的功能，或者更大的任务量，推荐使用伪集群部署。如果你是在生产中使用，推荐使用集群部署或者kubernetes

注意: Standalone 仅建议 20 个以下工作流使用，因为其采用内存式的 H2 Database, Zookeeper Testing Server，任务过多可能导致不稳定，并且如果重启或者停止 standalone-server 会导致内存中数据库里的数据清空。 Standalone 支持元数据持久化，但是需要使用外部数据库，如 mysql 或者 postgresql，请看配置数据库。

1.1 前置准备工作

JDK：下载JDK (1.8+)，安装并配置 JAVA_HOME 环境变量，并将其下的 bin 目录追加到 PATH 环境变量中。如果你的环境中已存在，可以跳过这步。
二进制包：在下载页面下载 DolphinScheduler 二进制包

1.2 启动 DolphinScheduler Standalone Server

1.2.1 解压并启动 DolphinScheduler

二进制压缩包中有 standalone 启动的脚本，解压后即可快速启动。

# 解压并运行 Standalone Server
tar -xvzf apache-dolphinscheduler-*-bin.tar.gz
chmod -R 755 apache-dolphinscheduler-*-bin
cd apache-dolphinscheduler-*-bin
bash ./bin/dolphinscheduler-daemon.sh start standalone-server

1.2.2 登录 DolphinScheduler

浏览器访问地址 http://localhost:12345/dolphinscheduler/ui 即可登录系统 UI。默认的用户名和密码是 admin/dolphinscheduler123

$dolphinscheduler 如何设置${datax_launcher},大数据,DolphinScheduler,大数据,学习,笔记,hadoop$

1.3 启停服务

脚本 ./bin/dolphinscheduler-daemon.sh 除了可以快捷启动 standalone 外，还能停止服务运行，全部命令如下

# 启动 Standalone Server 服务
bash ./bin/dolphinscheduler-daemon.sh start standalone-server
# 停止 Standalone Server 服务
bash ./bin/dolphinscheduler-daemon.sh stop standalone-server
# 查看 Standalone Server 状态
bash ./bin/dolphinscheduler-daemon.sh status standalone-server

1.4 配置数据库

Standalone server 使用 H2 数据库作为其元数据存储数据，这是为了上手简单，用户在启动服务器之前不需要启动数据库。但是如果用户想将元数据库存储在 MySQL 或 PostgreSQL 等其他数据库中，必须更改一些配置。请参考数据源配置 Standalone 切换元数据库 创建并初始化数据库

2、伪集群部署（DolphinScheduler）

伪集群部署目的是在单台机器部署 DolphinScheduler 服务，该模式下 master、worker、api server 都在同一台机器上

2.1 前置准备工作

伪分布式部署 DolphinScheduler 需要有外部软件的支持

JDK：下载JDK (1.8+)，安装并配置 JAVA_HOME 环境变量，并将其下的 bin 目录追加到 PATH 环境变量中。如果你的环境中已存在，可以跳过这步。
二进制包：在下载页面下载 DolphinScheduler 二进制包
数据库：PostgreSQL (8.2.15+) 或者 MySQL (5.7+)，两者任选其一即可，如 MySQL 则需要 JDBC Driver 8.0.16
注册中心：ZooKeeper (3.8.0+)，下载地址
进程树分析
- macOS 安装pstree
- Fedora/Red/Hat/CentOS/Ubuntu/Debian 安装psmisc

注意: DolphinScheduler 本身不依赖 Hadoop、Hive、Spark，但如果你运行的任务需要依赖他们，就需要有对应的环境支持

2.2 准备 DolphinScheduler 启动环境

配置用户免密及权限

创建部署用户，并且一定要配置 sudo 免密。以创建 dolphinscheduler 用户为例

# 创建用户需使用 root 登录
useradd dolphinscheduler

# 添加密码
echo "dolphinscheduler" | passwd --stdin dolphinscheduler

# 配置 sudo 免密
sed -i '$adolphinscheduler  ALL=(ALL)  NOPASSWD: NOPASSWD: ALL' /etc/sudoers
sed -i 's/Defaults    requirett/#Defaults    requirett/g' /etc/sudoers

# 修改目录权限，使得部署用户对二进制包解压后的 apache-dolphinscheduler-*-bin 目录有操作权限
chown -R dolphinscheduler:dolphinscheduler apache-dolphinscheduler-*-bin
chmod -R 755 apache-dolphinscheduler-*-bin

注意:

因为任务执行服务是以 sudo -u {linux-user} 切换不同 linux 用户的方式来实现多租户运行作业，所以部署用户需要有 sudo 权限，而且是免密的。初学习者不理解的话，完全可以暂时忽略这一点

如果发现 /etc/sudoers 文件中有 "Defaults requirett" 这行，也请注释掉

配置机器 SSH 免密登陆

由于安装的时候需要向不同机器发送资源，所以要求各台机器间能实现 SSH 免密登陆。配置免密登陆的步骤如下

su dolphinscheduler

ssh-keygen -t rsa -P '' -f ~/.ssh/id_rsa
cat ~/.ssh/id_rsa.pub >> ~/.ssh/authorized_keys
chmod 600 ~/.ssh/authorized_keys

注意: 配置完成后，可以通过运行命令 ssh localhost 判断是否成功，如果不需要输入密码就能 ssh 登陆则证明成功

启动 zookeeper

进入 zookeeper 的安装目录，将 zoo_sample.cfg 配置文件复制到 conf/zoo.cfg，并将 conf/zoo.cfg 中 dataDir 中的值改成 dataDir=./tmp/zookeeper

# 启动 zookeeper
./bin/zkServer.sh start

2.3 修改相关配置

完成基础环境的准备后，需要根据你的机器环境修改配置文件。配置文件可以在目录 bin/env 中找到，他们分别是并命名为 install_env.sh 和 dolphinscheduler_env.sh。

2.3.1 修改 `install_env.sh` 文件

文件 install_env.sh 描述了哪些机器将被安装 DolphinScheduler 以及每台机器对应安装哪些服务。您可以在路径 bin/env/install_env.sh 中找到此文件，可通过以下方式更改 env 变量,export <ENV_NAME>=，配置详情如下。

# ---------------------------------------------------------
# INSTALL MACHINE
# ---------------------------------------------------------
# Due to the master, worker, and API server being deployed on a single node, the IP of the server is the machine IP or localhost
ips="localhost"
sshPort="22"
masters="localhost"
workers="localhost:default"
alertServer="localhost"
apiServers="localhost"

# DolphinScheduler installation path, it will auto-create if not exists
installPath=~/dolphinscheduler

# Deploy user, use the user you create in section **Configure machine SSH password-free login**
deployUser="dolphinscheduler"

2.3.2 修改 `dolphinscheduler_env.sh` 文件

文件 ./bin/env/dolphinscheduler_env.sh 描述了下列配置：

DolphinScheduler 的数据库配置，详细配置方法见[初始化数据库]
一些任务类型外部依赖路径或库文件，如 JAVA_HOME 和 SPARK_HOME都是在这里定义的

如果您不使用某些任务类型，您可以忽略任务外部依赖项，但您必须根据您的环境更改 JAVA_HOME、注册中心和数据库相关配置。

# JAVA_HOME, will use it to start DolphinScheduler server
export JAVA_HOME=${JAVA_HOME:-/opt/soft/java}

# Database related configuration, set database type, username and password
export DATABASE=${DATABASE:-postgresql}
export SPRING_PROFILES_ACTIVE=${DATABASE}
export SPRING_DATASOURCE_URL="jdbc:postgresql://127.0.0.1:5432/dolphinscheduler"
export SPRING_DATASOURCE_USERNAME={user}
export SPRING_DATASOURCE_PASSWORD={password}

# DolphinScheduler server related configuration
export SPRING_CACHE_TYPE=${SPRING_CACHE_TYPE:-none}
export SPRING_JACKSON_TIME_ZONE=${SPRING_JACKSON_TIME_ZONE:-UTC}
export MASTER_FETCH_COMMAND_NUM=${MASTER_FETCH_COMMAND_NUM:-10}

# Registry center configuration, determines the type and link of the registry center
export REGISTRY_TYPE=${REGISTRY_TYPE:-zookeeper}
export REGISTRY_ZOOKEEPER_CONNECT_STRING=${REGISTRY_ZOOKEEPER_CONNECT_STRING:-localhost:2181}

# Tasks related configurations, need to change the configuration if you use the related tasks.
export HADOOP_HOME=${HADOOP_HOME:-/opt/soft/hadoop}
export HADOOP_CONF_DIR=${HADOOP_CONF_DIR:-/opt/soft/hadoop/etc/hadoop}
export SPARK_HOME=${SPARK_HOME:-/opt/soft/spark}
export PYTHON_LAUNCHER=${PYTHON_LAUNCHER:-/opt/soft/python}
export HIVE_HOME=${HIVE_HOME:-/opt/soft/hive}
export FLINK_HOME=${FLINK_HOME:-/opt/soft/flink}
export DATAX_LAUNCHER=${DATAX_LAUNCHER:-/opt/soft/datax/bin/python3}

export PATH=$HADOOP_HOME/bin:$SPARK_HOME/bin:$PYTHON_LAUNCHER:$JAVA_HOME/bin:$HIVE_HOME/bin:$FLINK_HOME/bin:$DATAX_LAUNCHER:$PATH

2.4 初始化数据库

请参考 [数据源配置] 伪分布式/分布式安装初始化数据库 创建并初始化数据库

2.5 启动 DolphinScheduler

使用上面创建的部署用户运行以下命令完成部署，部署后的运行日志将存放在 logs 文件夹内

bash ./bin/install.sh

注意: 第一次部署的话，可能出现 5 次sh: bin/dolphinscheduler-daemon.sh: No such file or directory相关信息，此为非重要信息直接忽略即可

2.6 登录 DolphinScheduler

浏览器访问地址 http://localhost:12345/dolphinscheduler/ui 即可登录系统 UI。默认的用户名和密码是 admin/dolphinscheduler123

2.7 启停服务

# 一键停止集群所有服务
bash ./bin/stop-all.sh

# 一键开启集群所有服务
bash ./bin/start-all.sh

# 启停 Master
bash ./bin/dolphinscheduler-daemon.sh stop master-server
bash ./bin/dolphinscheduler-daemon.sh start master-server

# 启停 Worker
bash ./bin/dolphinscheduler-daemon.sh start worker-server
bash ./bin/dolphinscheduler-daemon.sh stop worker-server

# 启停 Api
bash ./bin/dolphinscheduler-daemon.sh start api-server
bash ./bin/dolphinscheduler-daemon.sh stop api-server

# 启停 Alert
bash ./bin/dolphinscheduler-daemon.sh start alert-server
bash ./bin/dolphinscheduler-daemon.sh stop alert-server

注意 1:: 每个服务在路径 <service>/conf/dolphinscheduler_env.sh 中都有 dolphinscheduler_env.sh 文件，这是可以为微服务需求提供便利。意味着您可以基于不同的环境变量来启动各个服务，只需要在对应服务中配置 <service>/conf/dolphinscheduler_env.sh 然后通过 <service>/bin/start.sh 命令启动即可。但是如果您使用命令 /bin/dolphinscheduler-daemon.sh start <service> 启动服务器，它将会用文件 bin/env/dolphinscheduler_env.sh 覆盖 <service>/conf/dolphinscheduler_env.sh 然后启动服务，目的是为了减少用户修改配置的成本.

注意 2:：服务用途请具体参见《系统架构设计》小节。Python gateway service 默认与 api-server 一起启动，如果您不想启动 Python gateway service 请通过更改 api-server 配置文件 api-server/conf/application.yaml 中的 python-gateway.enabled : false 来禁用它。

3、集群部署(Cluster)

3.1 部署步骤

集群部署(Cluster)使用的脚本和配置文件与伪集群部署中的配置一样，所以所需要的步骤也与伪集群部署大致一样。区别就是伪集群部署针对的是一台机器，而集群部署(Cluster)需要针对多台机器，且两者“修改相关配置”步骤区别较大

3.1.1 前置准备工作 && 准备 DolphinScheduler 启动环境

其中除了伪集群部署中的“前置准备工作”，“准备启动环境”除了“启动zookeeper”以及“初始化数据库”外，别的都需要在每台机器中进行配置

3.1.2 修改相关配置

这个是与伪集群部署差异较大的一步，因为部署脚本会通过 scp 的方式将安装需要的资源传输到各个机器上，所以这一步我们仅需要修改运行install.sh脚本的所在机器的配置即可。配置文件在路径在bin/env/install_env.sh下，此处我们仅需修改INSTALL MACHINE，DolphinScheduler ENV、Database、Registry Server与伪集群部署保持一致，下面对必须修改参数进行说明

# ---------------------------------------------------------
# INSTALL MACHINE
# ---------------------------------------------------------
# 需要配置master、worker、API server，所在服务器的IP均为机器IP或者localhost
# 如果是配置hostname的话，需要保证机器间可以通过hostname相互链接
# 如下图所示，部署 DolphinScheduler 机器的 hostname 为 ds1,ds2,ds3,ds4,ds5，其中 ds1,ds2 安装 master 服务，ds3,ds4,ds5安装 worker 服务，alert server安装在ds4中，api server 安装在ds5中
ips="ds1,ds2,ds3,ds4,ds5"
masters="ds1,ds2"
workers="ds3:default,ds4:default,ds5:default"
alertServer="ds4"
apiServers="ds5"

3.2 启动 DolphinScheduler && 登录 DolphinScheduler && 启停服务

与伪集群部署保持一致

4、Kubernetes 部署

4.1 先决条件

Helm 3.1.0+
Kubernetes 1.12+
PV 供应(需要基础设施支持)

4.2 安装 dolphinscheduler

请下载源码包 apache-dolphinscheduler-3.2.0-src.tar.gz，下载地址: 下载

发布一个名为 dolphinscheduler 的版本(release)，请执行以下命令：

$ tar -zxvf apache-dolphinscheduler-3.2.0-src.tar.gz
$ cd apache-dolphinscheduler-3.2.0-src/deploy/kubernetes/dolphinscheduler
$ helm repo add bitnami https://charts.bitnami.com/bitnami
$ helm dependency update .
$ helm install dolphinscheduler . --set image.tag=3.2.0

将名为 dolphinscheduler 的版本(release) 发布到 test 的命名空间中：

$ helm install dolphinscheduler . -n test

提示: 如果名为 test 的命名空间被使用, 选项参数 -n test 需要添加到 helm 和 kubectl 命令中

这些命令以默认配置在 Kubernetes 集群上部署 DolphinScheduler，附录-配置部分列出了可以在安装过程中配置的参数

提示: 列出所有已发布的版本，使用 helm list

PostgreSQL (用户 root, 密码 root, 数据库 dolphinscheduler) 和 ZooKeeper 服务将会默认启动

4.3 访问 DolphinScheduler 前端页面

如果 values.yaml 文件中的 ingress.enabled 被设置为 true, 在浏览器中访问 http://${ingress.host}/dolphinscheduler 即可

提示: 如果 ingress 访问遇到问题，请联系 Kubernetes 管理员并查看 Ingress

否则，当 api.service.type=ClusterIP 时，你需要执行 port-forward 端口转发命令：

$ kubectl port-forward --address 0.0.0.0 svc/dolphinscheduler-api 12345:12345
$ kubectl port-forward --address 0.0.0.0 -n test svc/dolphinscheduler-api 12345:12345 # 使用 test 命名空间

提示: 如果出现 unable to do port forwarding: socat not found 错误, 需要先安装 socat

访问前端页面：http://localhost:12345/dolphinscheduler/ui，如果有需要请修改成对应的 IP 地址

或者当 api.service.type=NodePort 时，你需要执行命令：

NODE_IP=$(kubectl get no -n {{ .Release.Namespace }} -o jsonpath="{.items[0].status.addresses[0].address}")
NODE_PORT=$(kubectl get svc {{ template "dolphinscheduler.fullname" . }}-api -n {{ .Release.Namespace }} -o jsonpath="{.spec.ports[0].nodePort}")
echo http://$NODE_IP:$NODE_PORT/dolphinscheduler

然后访问前端页面: http://localhost:12345/dolphinscheduler/ui

默认的用户是admin，默认的密码是dolphinscheduler123

请参考用户手册章节的快速上手查看如何使用 DolphinScheduler

4.4 卸载 dolphinscheduler

卸载名为 dolphinscheduler 的版本(release)，请执行：

$ helm uninstall dolphinscheduler

该命令将删除与 dolphinscheduler 相关的所有 Kubernetes 组件（但 PVC 除外），并删除版本(release)

要删除与 dolphinscheduler 相关的 PVC，请执行：

$ kubectl delete pvc -l app.kubernetes.io/instance=dolphinscheduler

注意: 删除 PVC 也会删除所有数据，请谨慎操作！

4.5 [试验性] worker 自动扩缩容

警告: 目前此功能尚在试验阶段，不建议在生产环境使用！

DolphinScheduler 使用 KEDA 对 worker 进行自动扩缩容。但是 DolphinScheduler 默认是不启用该功能的。您需要做下列配置来启用该功能：

首先您需要创建一个单独的命名空间并使用 helm 安装 KEDA：

helm repo add kedacore https://kedacore.github.io/charts

helm repo update

kubectl create namespace keda

helm install keda kedacore/keda \
    --namespace keda \
    --version "v2.0.0"

其次，您需要将 values.yaml 中的 worker.keda.enabled 配置设置成 true，或者您可以通过以下命令安装 chart：

helm install dolphinscheduler . --set worker.keda.enabled=true -n <your-namespace-to-deploy-dolphinscheduler>

一旦自动扩缩容功能启用，worker的数量将基于任务状态在 minReplicaCount 和 maxReplicaCount 之间弹性扩缩。举例来说，当您的 DolphinScheduler 实例中没有任务在运行时，将不会有 worker。因此，这个功能会显著节约资源，降低您的使用成本。

自动扩缩容功能目前支持 DolphinScheduler 官方 helm chart 中自带的 postgresql and mysql。如果您要使用外部的数据库，自动扩缩容功能目前只支持 mysql 和 postgresql 类型的外部数据库。

如果您在使用自动扩缩容时需要改变 worker WORKER_EXEC_THREADS 的值，请直接在 values.yaml 中修改 worker.env.WORKER_EXEC_THREADS 的值，而不要通过 configmap 来更新。

4.5 配置

配置文件为 values.yaml，附录-配置表格列出了 DolphinScheduler 的可配置参数及其默认值

4.6 支持矩阵

Type	支持	备注
Shell	是
Python2	是
Python3	间接支持	详见 FAQ
Hadoop2	间接支持	详见 FAQ
Hadoop3	尚未确定	尚未测试
Spark-Local(client)	间接支持	详见 FAQ
Spark-YARN(cluster)	间接支持	详见 FAQ
Spark-Standalone(cluster)	尚不
Spark-Kubernetes(cluster)	尚不
Flink-Local(local>=1.11)	尚不	Generic CLI 模式尚未支持
Flink-YARN(yarn-cluster)	间接支持	详见 FAQ
Flink-YARN(yarn-session/yarn-per-job/yarn-application>=1.11)	尚不	Generic CLI 模式尚未支持
Flink-Standalone(default)	尚不
Flink-Standalone(remote>=1.11)	尚不	Generic CLI 模式尚未支持
Flink-Kubernetes(default)	尚不
Flink-Kubernetes(remote>=1.11)	尚不	Generic CLI 模式尚未支持
Flink-NativeKubernetes(kubernetes-session/application>=1.11)	尚不	Generic CLI 模式尚未支持
MapReduce	间接支持	详见 FAQ
Kerberos	间接支持	详见 FAQ
HTTP	是
DataX	间接支持	详见 FAQ
Sqoop	间接支持	详见 FAQ
SQL-MySQL	间接支持	详见 FAQ
SQL-PostgreSQL	是
SQL-Hive	间接支持	详见 FAQ
SQL-Spark	间接支持	详见 FAQ
SQL-ClickHouse	间接支持	详见 FAQ
SQL-Oracle	间接支持	详见 FAQ
SQL-SQLServer	间接支持	详见 FAQ
SQL-DB2	间接支持	详见 FAQ

4.7 FAQ

如何查看一个 pod 容器的日志？

列出所有 pods (别名 po):

kubectl get po
kubectl get po -n test # with test namespace

查看名为 dolphinscheduler-master-0 的 pod 容器的日志:

kubectl logs dolphinscheduler-master-0
kubectl logs -f dolphinscheduler-master-0 # 跟随日志输出
kubectl logs --tail 10 dolphinscheduler-master-0 -n test # 显示倒数10行日志

如何在 Kubernetes 上扩缩容 api, master 和 worker？

列出所有 deployments (别名 deploy):

kubectl get deploy
kubectl get deploy -n test # with test namespace

扩缩容 api 至 3 个副本:

kubectl scale --replicas=3 deploy dolphinscheduler-api
kubectl scale --replicas=3 deploy dolphinscheduler-api -n test # with test namespace

列出所有 statefulsets (别名 sts):

kubectl get sts
kubectl get sts -n test # with test namespace

扩缩容 master 至 2 个副本:

kubectl scale --replicas=2 sts dolphinscheduler-master
kubectl scale --replicas=2 sts dolphinscheduler-master -n test # with test namespace

扩缩容 worker 至 6 个副本:

kubectl scale --replicas=6 sts dolphinscheduler-worker
kubectl scale --replicas=6 sts dolphinscheduler-worker -n test # with test namespace

如何用 MySQL 替代 PostgreSQL 作为 DolphinScheduler 的数据库？

由于商业许可证的原因，我们不能直接使用 MySQL 的驱动包.

如果你要使用 MySQL, 你可以基于官方镜像 apache/dolphinscheduler-<service> 进行构建.

从 3.0.0 版本起，dolphinscheduler 已经微服务化，更改元数据存储需要对把所有的服务都替换为 MySQL 驱动包，包括 dolphinscheduler-tools, dolphinscheduler-master, dolphinscheduler-worker, dolphinscheduler-api, dolphinscheduler-alert-server .

下载 MySQL 驱动包 mysql-connector-java-8.0.16.jar
创建一个新的 Dockerfile，用于添加 MySQL 的驱动包:

FROM dolphinscheduler.docker.scarf.sh/apache/dolphinscheduler-<service>:3.2.0
# 例如
# FROM dolphinscheduler.docker.scarf.sh/apache/dolphinscheduler-tools:3.2.0

# 注意，如果构建的是dolphinscheduler-tools镜像
# 需要将下面一行修改为COPY mysql-connector-java-8.0.16.jar /opt/dolphinscheduler/tools/libs
# 其他服务保持不变即可
COPY mysql-connector-java-8.0.16.jar /opt/dolphinscheduler/libs

构建一个包含 MySQL 驱动包的新镜像:

docker build -t apache/dolphinscheduler-<service>:mysql-driver .

推送 docker 镜像 apache/dolphinscheduler-<service>:mysql-driver 到一个 docker registry 中
修改 values.yaml 文件中 image 的 repository 字段，并更新 tag 为 mysql-driver
修改 values.yaml 文件中 postgresql 的 enabled 为 false
修改 values.yaml 文件中的 externalDatabase 配置 (尤其修改 host, username 和 password)

externalDatabase:
  type: "mysql"
  host: "localhost"
  port: "3306"
  username: "root"
  password: "root"
  database: "dolphinscheduler"
  params: "useUnicode=true&characterEncoding=UTF-8"

部署 dolphinscheduler (详见安装 dolphinscheduler)

如何在数据源中心支持 MySQL 或者 Oracle 数据源？

由于商业许可证的原因，我们不能直接使用 MySQL 或者 Oracle 的驱动包.

如果你要添加 MySQL 或者 Oracle, 你可以基于官方镜像 apache/dolphinscheduler-<service> 进行构建.

需要更改 dolphinscheduler-worker, dolphinscheduler-api 两个服务的镜像.

下载 MySQL 驱动包 mysql-connector-java-8.0.16.jar 或者 Oracle 驱动包 ojdbc8.jar (例如 ojdbc8-19.9.0.0.jar)
创建一个新的 Dockerfile，用于添加 MySQL 或者 Oracle 驱动包:

FROM dolphinscheduler.docker.scarf.sh/apache/dolphinscheduler-<service>:3.2.0
# 例如
# FROM dolphinscheduler.docker.scarf.sh/apache/dolphinscheduler-worker:3.2.0

# 如果你想支持 MySQL 数据源
COPY mysql-connector-java-8.0.16.jar /opt/dolphinscheduler/libs

# 如果你想支持 Oracle 数据源
COPY ojdbc8-19.9.0.0.jar /opt/dolphinscheduler/libs

构建一个包含 MySQL 或者 Oracle 驱动包的新镜像:

docker build -t apache/dolphinscheduler-<service>:new-driver .

推送 docker 镜像 apache/dolphinscheduler-<service>:new-driver 到一个 docker registry 中
修改 values.yaml 文件中 image 的 repository 字段，并更新 tag 为 new-driver
部署 dolphinscheduler (详见安装 dolphinscheduler)
在数据源中心添加一个 MySQL 或者 Oracle 数据源

如何支持 Python 2 pip 以及自定义 requirements.txt？

只需要更改 dolphinscheduler-worker 服务的镜像.

创建一个新的 Dockerfile，用于安装 pip:

FROM dolphinscheduler.docker.scarf.sh/apache/dolphinscheduler-worker:3.2.0
COPY requirements.txt /tmp
RUN apt-get update && \
    apt-get install -y --no-install-recommends python-pip && \
    pip install --no-cache-dir -r /tmp/requirements.txt && \
    rm -rf /var/lib/apt/lists/*

这个命令会安装默认的 pip 18.1. 如果你想升级 pip, 只需添加一行

pip install --no-cache-dir -U pip && \

构建一个包含 pip 的新镜像:

docker build -t apache/dolphinscheduler-worker:pip .

推送 docker 镜像 apache/dolphinscheduler-worker:pip 到一个 docker registry 中
修改 values.yaml 文件中 image 的 repository 字段，并更新 tag 为 pip
部署 dolphinscheduler (详见安装 dolphinscheduler)
在一个新 Python 任务下验证 pip

如何支持 Python 3？

只需要更改 dolphinscheduler-worker 服务的镜像.

创建一个新的 Dockerfile，用于安装 Python 3:

FROM dolphinscheduler.docker.scarf.sh/apache/dolphinscheduler-worker:3.2.0
RUN apt-get update && \
    apt-get install -y --no-install-recommends python3 && \
    rm -rf /var/lib/apt/lists/*

这个命令会安装默认的 Python 3.7.3. 如果你也想安装 pip3, 将 python3 替换为 python3-pip 即可

apt-get install -y --no-install-recommends python3-pip && \

构建一个包含 Python 3 的新镜像:

docker build -t apache/dolphinscheduler-worker:python3 .

推送 docker 镜像 apache/dolphinscheduler-worker:python3 到一个 docker registry 中
修改 values.yaml 文件中 image 的 repository 字段，并更新 tag 为 python3
修改 values.yaml 文件中的 PYTHON_LAUNCHER 为 /usr/bin/python3
部署 dolphinscheduler (详见安装 dolphinscheduler)
在一个新 Python 任务下验证 Python 3

如何支持 Hadoop, Spark, Flink, Hive 或 DataX？

以 Spark 2.4.7 为例:

下载 Spark 2.4.7 发布的二进制包 spark-2.4.7-bin-hadoop2.7.tgz
确保 common.sharedStoragePersistence.enabled 开启
部署 dolphinscheduler (详见安装 dolphinscheduler)
复制 Spark 3.1.1 二进制包到 Docker 容器中

kubectl cp spark-2.4.7-bin-hadoop2.7.tgz dolphinscheduler-worker-0:/opt/soft
kubectl cp -n test spark-2.4.7-bin-hadoop2.7.tgz dolphinscheduler-worker-0:/opt/soft # with test namespace

因为存储卷 sharedStoragePersistence 被挂载到 /opt/soft, 因此 /opt/soft 中的所有文件都不会丢失

登录到容器并确保 SPARK_HOME 存在

kubectl exec -it dolphinscheduler-worker-0 bash
kubectl exec -n test -it dolphinscheduler-worker-0 bash # with test namespace
cd /opt/soft
tar zxf spark-2.4.7-bin-hadoop2.7.tgz
rm -f spark-2.4.7-bin-hadoop2.7.tgz
ln -s spark-2.4.7-bin-hadoop2.7 spark2 # or just mv
$SPARK_HOME/bin/spark-submit --version

如果一切执行正常，最后一条命令将会打印 Spark 版本信息

在一个 Shell 任务下验证 Spark

$SPARK_HOME/bin/spark-submit --class org.apache.spark.examples.SparkPi $SPARK_HOME/examples/jars/spark-examples_2.11-2.4.7.jar

检查任务日志是否包含输出 Pi is roughly 3.146015

在一个 Spark 任务下验证 Spark

文件 spark-examples_2.11-2.4.7.jar 需要先被上传到资源中心，然后创建一个 Spark 任务并设置:

主函数的 Class: org.apache.spark.examples.SparkPi
主程序包: spark-examples_2.11-2.4.7.jar
部署方式: local

同样地, 检查任务日志是否包含输出 Pi is roughly 3.146015

验证 Spark on YARN

Spark on YARN (部署方式为 cluster 或 client) 需要 Hadoop 支持. 类似于 Spark 支持, 支持 Hadoop 的操作几乎和前面的步骤相同

确保 $HADOOP_HOME 和 $HADOOP_CONF_DIR 存在

如何在 Master、Worker 和 Api 服务之间支持共享存储？

例如, Master、Worker 和 Api 服务可能同时使用 Hadoop

修改 values.yaml 文件中下面的配置项

common:
  sharedStoragePersistence:
    enabled: false
    mountPath: "/opt/soft"
    accessModes:
      - "ReadWriteMany"
    storageClassName: "-"
    storage: "20Gi"

storageClassName 和 storage 需要被修改为实际值

注意: storageClassName 必须支持访问模式: ReadWriteMany

将 Hadoop 复制到目录 /opt/soft
确保 $HADOOP_HOME 和 $HADOOP_CONF_DIR 正确

如何支持本地文件存储而非 HDFS 和 S3？

修改 values.yaml 文件中下面的配置项

common:
  configmap:
    RESOURCE_STORAGE_TYPE: "HDFS"
    RESOURCE_UPLOAD_PATH: "/dolphinscheduler"
    FS_DEFAULT_FS: "file:///"
  fsFileResourcePersistence:
    enabled: true
    accessModes:
      - "ReadWriteMany"
    storageClassName: "-"
    storage: "20Gi"

storageClassName 和 storage 需要被修改为实际值

注意: storageClassName 必须支持访问模式: ReadWriteMany

如何支持 S3 资源存储，例如 MinIO？

以 MinIO 为例: 修改 values.yaml 文件中下面的配置项

common:
  configmap:
    RESOURCE_STORAGE_TYPE: "S3"
    RESOURCE_UPLOAD_PATH: "/dolphinscheduler"
    FS_DEFAULT_FS: "s3a://BUCKET_NAME"
    FS_S3A_ENDPOINT: "http://MINIO_IP:9000"
    FS_S3A_ACCESS_KEY: "MINIO_ACCESS_KEY"
    FS_S3A_SECRET_KEY: "MINIO_SECRET_KEY"

BUCKET_NAME, MINIO_IP, MINIO_ACCESS_KEY 和 MINIO_SECRET_KEY 需要被修改为实际值

注意: MINIO_IP 只能使用 IP 而非域名, 因为 DolphinScheduler 尚不支持 S3 路径风格访问 (S3 path style access)

如何配置 SkyWalking？

修改 values.yaml 文件中的 SKYWALKING 配置项

common:
  configmap:
    SKYWALKING_ENABLE: "true"
    SW_AGENT_COLLECTOR_BACKEND_SERVICES: "127.0.0.1:11800"
    SW_GRPC_LOG_SERVER_HOST: "127.0.0.1"
    SW_GRPC_LOG_SERVER_PORT: "11800"

如何单独部署特定组件?

修改 values.yaml 文件中的 api.enabled, alert.enabled master.enabled 或 worker.enabled 配置项

例如，在一个集群中需要同时将 worker 部署到 CPU 服务器和 GPU 服务器，并且 worker 使用不同的镜像，可以这样做:文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-815780.html

# 安装 master、api-server、alert-server以及其他默认组件，但是不安装 worker
helm install dolphinscheduler . --set worker.enabled=false
# 禁用其他组件的安装，只安装 worker，使用自行建构建的 CPU镜像，通过 nodeselector部署到附带 x86标签的 CPU服务器，使用 zookeeper作为外部注册中心
helm install dolphinscheduler-cpu-worker . \
     --set minio.enabled=false --set postgresql.enabled=false --set zookeeper.enabled=false \
     --set master.enabled=false  --set api.enabled=false --set alert.enabled=false \
     --set worker.enabled=true --set image.tag=latest-cpu --set worker.nodeSelector.cpu="x86" \
     --set externalRegistry.registryPluginName=zookeeper --set externalRegistry.registryServers=dolphinscheduler-zookeeper:2181
# 禁用其他组件的安装，只安装 worker，使用自行建构建的 GPU 镜像，通过 nodeselector部署到附带 a100标签的 gpu服务器，使用zookeeper作为外部注册中心
helm install dolphinscheduler-gpu-worker . \
     --set minio.enabled=false --set postgresql.enabled=false --set zookeeper.enabled=false \
     --set master.enabled=false  --set api.enabled=false --set alert.enabled=false \
     --set worker.enabled=true --set image.tag=latest-gpu --set worker.nodeSelector.gpu="a100" \
     --set externalRegistry.registryPluginName=zookeeper --set externalRegistry.registryServers=dolphinscheduler-zookeeper:2181

到了这里，关于【大数据进阶第三阶段之DolphinScheduler学习笔记】DolphinScheduler(海豚调度)的部署指南的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容，请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章，希望大家以后多多支持TOY模板网！