Apache Dolphinscheduler

Acerca de

Apache DolphinScheduler es una plataforma moderna de orquestación de datos que impulsa el desarrollo ágil y de bajo código de flujos de trabajo de alto rendimiento. Está dedicada a gestionar las dependencias complejas de tareas en las canalizaciones de datos, y ofrece una amplia gama de tipos de tareas integrados ** listos para usar**.

Las características clave de DolphinScheduler son las siguientes:

• Fácil de implementar, ofrece cuatro modos de despliegue: Standalone, Cluster, Docker y Kubernetes.
• Fácil de usar, los flujos de trabajo se pueden crear y gestionar a través de la interfaz web, el Python SDK o la Open API
• Alta fiabilidad y alta disponibilidad, con una arquitectura descentralizada de múltiples masters y múltiples workers y soporte nativo para el escalado horizontal.
• Alto rendimiento, su rendimiento es varias veces superior al de otras plataformas de orquestación y es capaz de gestionar decenas de millones de tareas al día
• Cloud Native, DolphinScheduler admite la orquestación de flujos de trabajo entre múltiples nubes y centros de datos, y permite tipos de tareas personalizados
• Versionado de flujos de trabajo, proporciona control de versiones tanto para los flujos de trabajo como para las instancias individuales de flujos de trabajo, incluidas las tareas.
• Control flexible del estado de los flujos de trabajo y de las tareas, permite pausarlas/detenerlas/recuperarlas en cualquier momento
• Soporte de múltiples inquilinos (multi-tenancy)
• Funcionalidades adicionales, soporte de backfill (nativo de la interfaz web), control de permisos de proyectos y fuentes de datos, etc.

Inicio rápido

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Capturas de pantalla de la interfaz de usuario

• Página principal: Resumen de proyectos y flujos de trabajo, incluidas las estadísticas de estado de las instancias de flujo de trabajo y de tarea más recientes.

• Definición de flujo de trabajo: Crea y gestiona flujos de trabajo mediante arrastrar y soltar, lo que facilita la creación y el mantenimiento de flujos de trabajo complejos, y admite una amplia gama de tareas listas para usar.

• Vista de árbol del flujo de trabajo: La estructura de árbol abstracta puede proporcionar una comprensión más clara de las relaciones entre las tareas

• Fuente de datos: Admite múltiples fuentes de datos externas, proporciona capacidades unificadas de acceso a datos para MySQL, PostgreSQL, Hive, Trino, etc.

• Monitor: Consulta en tiempo real el estado del master, del worker y de la base de datos, incluidos el uso y la carga de los recursos del servidor, y realiza una comprobación rápida de salud sin iniciar sesión en el servidor.

Sugerencias e informes de errores

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Contribuciones

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Comunidad

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