基于 Rainbond 部署 DolphinScheduler 高可用集群

本文描述通过 Rainbond 云原生应用管理平台 一键部署高可用的 DolphinScheduler 集群，这种方式适合给不太了解 Kubernetes、容器化等复杂技术的用户使用，降低了在 Kubernetes 中部署 DolphinScheduler 的门槛。

前提条件

DolphinScheduler 集群一键部署

  1. 进入 Rainbond 的平台管理 -> 应用市场 -> 开源应用商店中搜索 dolphinscheduler 即可找到 DolphinScheduler 应用。

基于Rainbond部署(Cluster) - 图1

  1. 点击 DolphinScheduler 右侧的安装进入应用安装页面，填写对应的信息，点击确定即可开始安装，自动跳转至应用视图。
选择项 说明
团队名称 用户自建的工作空间，以命名空间隔离
集群名称 选择 DolphinScheduler 被部署到哪一个 K8s 集群
选择应用 选择 DolphinScheduler 被部署到哪一个应用，应用中包含有若干有关联的组件
应用版本 选择 DolphinScheduler 的版本

基于Rainbond部署(Cluster) - 图2

  1. 等待几分钟后，DolphinScheduler 集群就会安装完成，并运行起来。

基于Rainbond部署(Cluster) - 图3

  1. 点击应用内的访问按钮，即可通过 Rainbond 默认提供的域名访问 DolphinScheduler-API 组件，默认的用户密码是 admin/dolphinscheduler123。

API Master Worker 节点伸缩

DolphinScheduler API、Master、Worker 都支持伸缩多个实例，多个实例可以保证整个集群的高可用性。

以 Worker 为例，进入组件内 -> 伸缩，设置实例数量。

基于Rainbond部署(Cluster) - 图4

验证 Worker 节点，进入 DolphinScheduler UI -> 监控中心 -> Worker 查看节点信息。

基于Rainbond部署(Cluster) - 图5

配置文件

API 和 Worker 服务共用 /opt/dolphinscheduler/conf/common.properties ，修改配置时只需修改 API 服务的配置文件。

如何支持 Python 3？

Worker 服务默认安装了 Python3，使用时可以添加环境变量 PYTHON_LAUNCHER=/usr/bin/python3

如何支持 Hadoop, Spark, DataX 等？

以 Datax 为例：

  1. 安装插件。Rainbond 团队视图 -> 插件 -> 从应用商店安装插件 -> 搜索 通用数据初始化插件 并安装。
  2. 开通插件。进入 Worker 组件内 -> 插件 -> 开通 通用数据初始化插件 ，并修改配置
  3. 更新组件，初始化插件会自动下载 Datax 并解压到 /opt/soft目录下。 基于Rainbond部署(Cluster) - 图6