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 和 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。
