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Apache DolphinScheduler




 


 关于

一个分布式易扩展的可视化 DAG 工作流任务调度系统。致力于解决数据处理流程中错综复杂的依赖关系，使调度系统在数据处理流程中开箱即用。

DolphinScheduler 的主要特性如下：

- 易于部署，提供四种部署方式，包括 Standalone、Cluster、Docker 和 Kubernetes
- 易于使用，可以通过多种方式创建和管理工作流，包括 Web UI、Python SDK 和 Open API
- 高可靠高可用，多主多从的去中心化架构，原生支持横向扩展
- 高性能，性能比其他编排平台快N倍，每天可支持千万级任务
- Cloud Native，DolphinScheduler支持编排多云/数据中心工作流，支持自定义任务类型
- 对工作流和工作流实例（包括任务）进行版本控制
- 工作流和任务的多种状态控制，支持随时暂停/停止/恢复它们
- 多租户支持
- 其他如补数支持（Web UI 原生），包括项目和数据源的权限控制

 快速开始

- 如果想要体验
    - standalone 启动
    - Docker 启动
- 想 Kubernetes 部署
    - Kubernetes 部署

 系统部分截图

 主页：项目和工作流概览，包括最新的工作流实例和任务实例状态统计。
!home

 工作流定义： 通过拖拉拽创建和管理工作流，轻松构建和维护复杂的工作流，内置支持多种任务类型，开箱即用。
!workflow-definition

 工作流树状图： 抽象的树形结构可以更清晰地理解任务之间的关系。
!workflow-tree

 数据源： 支持管理多种外部数据源，为MySQL、PostgreSQL、Hive、Trino等，并提供统一的数据访问能力。
!data-source

 监控：实时查看master、worker和数据库的状态，包括服务器资源使用情况和负载情况，无需登录服务器即可快速进行健康检查。
!monitor

 建议和报告 bugs

根据 这个步骤 来报告你的 bug 或者提交建议。

 参与贡献

社区欢迎大家贡献，请参考此页面了解更多：如何贡献，如果你是首次贡献 DolphinScheduler，在这里可以找到good first issue

 社区

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- 讨论和提问请通过 GitHub Issues
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- 订阅 DolphinScheduler 邮件列表, 用户订阅 [email protected] 开发者请订阅 [email protected]

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