Apache DolphinScheduler大规模任务调度系统对大数据实时Flink任务支持

转载自神龙大侠
我是用olphinScheduler 3.2.1版本做源代码编译部署（部署方式参考我的另外一篇文档《源代码编译，Apache DolphinScheduler前后端分离部署解决方案》）
二进制文件部署本文也适用，只需要修改相对应的配置即可。
资源管理底层基座替换成hdfs

Flink程序jar包是在资源中心进行管理的，对于dolphinscheduler系统来说，资源主要包括3类
文件管理

当在调度过程中需要使用到第三方的 jar 或者用户需要自定义脚本的情况，可以通过在该页面完成相关操作。可创建的文件类型包括：txt/log/sh/conf/py/java 等。并且可以对文件进行编辑、重命名、下载和删除等操作。
UDF管理

资源管理和文件管理功能类似，不同之处是资源管理是上传的 UDF 函数，文件管理上传的是用户程序，脚本及配置文件。
任务组管理

任务组主要用于控制任务实例并发，旨在控制其他资源的压力（也可以控制 Hadoop 集群压力，不过集群会有队列管控）。您可在新建任务定义时，可配置对应的任务组，并配置任务在任务组内运行的优先级。用户仅能查看有权限的项目对应的任务组，且仅能创建或修改具有写权限的项目对应的任务组。
DolphinScheduler支持将资源存储在api-server本地文件系统或者hadoop分布式文件系统hdfs上面（也可以支持s3，我用的hdfs），生产环境把资源存在本地文件系统是不可靠的，所以需要将底层介质存储平台改成hdfs。
对于DolphinScheduler的核心组件，

• 资源的管理是在api-server
  
• 资源的使用是work-server
  

所以如果支持hdfs的配置修改需要对api-server和worker-server重新部署。
如果要支持hdfs需要修改（dolphinscheduler-common中的common.properties）如下配置：

1. resource.storage.upload.base.path=/dolphinscheduler //也可不修改
2. resource.hdfs.root.user=
3. resource.hdfs.fs.defaultFS=
4. hadoop.security.authentication.startup.state=true
6. java.security.krb5.conf.path= //krb5.conf配置文件
7. login.user.keytab.username=
8. login.user.keytab.path=

复制代码

修改完之后，重新编译api-server， work-server部署，就可以修改资源管理文件系统的底座了。
目前DolphinScheduler支持创建文件夹和上传文件的功能，实际使用如下图所示：

备注：

• 目前admin用户可以看到所有的文件；
  
• 如果新建一个用户的话，是看不到其他用户创建的文件
  

Worker支持Flink local模式执行任务

我以WordCount.jar包作为例子，具体可以替换成特定任务的jar包。
WordCount任务是flink的example代码，类似第一个hello world程序，在二进制包examples目录下。有batch和streaming两种任务类型的jar包
在worker机器上部署flink环境（使用1.19版本）

我用的bin二进制部署文件，下载地址为
https://flink.apache.org/2024/06/14/apache-flink-1.19.1-relea...
配置Flink path可以修改机器的bash_profile文件，也可以修改DolphinScheduler的dolphinscheduler_env.sh配置文件。

• bash_profile
  

• dolphinscheduler_env.sh
  

租户的概念

DolphinScheduler支持多个租户，不同的租户之间资源是隔离，租户的实现机制是根据linux上用户来做资源隔离，如下图所示：

所以Flink的环境配置在具体的实施情况可以支持一些非常灵活的特性支持，比如可以在worker机器上创建不同的user：

• flink119
  
• flink108
  
• flink112
  

不同user配置不同的Flink版本环境信息，这样Flink任务可以根据选择租户的不同来支持Flink多版本特性的支持。
上传Flink任务jar包

我这直接使用Flink的example jar包了，/batch/目录下的WrodCount.jar。

注意，非常重要，执行的时候，需要选择正确的租户。
否则，要不找不到Flink，要不对于版本差异的代码 会有不符合预期的执行情况噢。

Flink任务运行对于batch和streaming任务有不同的效果，streaming任务会一直执行，batch任务执行完之后就退出了。
可以在任务实例查看flink任务的执行日志，如下图所示：

也可以将任务的执行情况，发送到钉钉：

Flink on yarn支持

Flink on yarn和Flink local对于hello world程序来说没有什么特别的不同，只是需要worker机器本身的部署用户（我的是deploy用户）配置好hadoop环境。
配置好 $HADOOP_HOME和$HADOOP_CLASSPATH即可。
flink on yarn运行效果看图：

Yarn中application运行日志：

原文链接：https://segmentfault.com/a/1190000045101168

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