Apache Dolphinscheduler

Acerca de

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

Las características clave de DolphinScheduler son las siguientes:

• Fácil de implementar, proporciona cuatro modos de implementación: Standalone, Cluster, Docker y Kubernetes.
• Fácil de usar, los flujos de trabajo se pueden crear y gestionar a través de la interfaz web, Python SDK o API abierta.
• Altamente confiable y de alta disponibilidad, con una arquitectura descentralizada de múltiples maestros y múltiples trabajadores y soporte nativo para escalado horizontal.
• Alto rendimiento, su rendimiento es varias veces más rápido que otras plataformas de orquestación, y es capaz de manejar decenas de millones de tareas por día.
• Nativo en la nube, DolphinScheduler admite la orquestación de flujos de trabajo en múltiples nubes y centros de datos, y permite tipos de tareas personalizados.
• Versionado de flujos de trabajo, proporciona control de versiones tanto para flujos de trabajo como para instancias individuales de flujo de trabajo, incluyendo tareas.
• Control flexible del estado de flujos de trabajo y tareas, admite pausar/detener/recuperarlos en cualquier momento.
• Soporte para múltiples inquilinos.
• Características adicionales, soporte de relleno (nativo de la interfaz web), control de permisos incluyendo proyecto y fuente de datos, etc.

Inicio rápido

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• Para Kubernetes
  • Comenzar con Kubernetes
• Para Terraform
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Capturas de pantalla de la interfaz de usuario

• Página de inicio: Resumen del proyecto y flujo de trabajo, incluyendo las estadísticas de estado de la última instancia de flujo de trabajo e instancia de tarea.

• Definición de flujo de trabajo: Crear y gestionar flujos de trabajo mediante arrastrar y soltar, fácil de construir y mantener flujos de trabajo complejos, 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 tareas.

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

• Monitor: Ver el estado del maestro, trabajador y base de datos en tiempo real, incluyendo uso y carga de recursos del servidor, realizar un chequeo rápido de salud sin iniciar sesión en el servidor.

Sugerencias e informes de errores

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Comunidad

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