Dolphinscheduler提交Spark
简介
Dolphinscheduler是一个分布式任务调度平台，它提供了一种简单可靠的方式来调度和管理各种任务，包括Spark任务。本文将介绍如何使用Dolphinscheduler提交和管理Spark任务。
准备工作
在使用Dolphinscheduler提交Spark任务之前，需要准备好以下环境和工具：
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Dolphinscheduler安装: 首先，需要在你的集群上安装和配置Dolphinscheduler。可以从Dolphinscheduler官网下载最新的版本并按照官方文档进行安装。
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Spark安装: 其次，需要在集群上安装和配置Spark。可以从Apache Spark官网下载最新的版本并按照官方文档进行安装。
提交Spark任务
一旦环境准备就绪，就可以开始提交Spark任务到Dolphinscheduler了。
第一步：创建项目和工作流
在Dolphinscheduler的Web界面上，首先创建一个新的项目，然后在项目中创建一个新的工作流。工作流是一系列任务的组合，可以按照特定的顺序执行。
第二步：创建Spark任务节点
在新建的工作流中，创建一个Spark任务节点。为了方便起见，我们称之为"Spark Task"。在"Spark Task"的设置中，需要指定以下参数：
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任务名称: 给任务起一个有意义的名称，用于在工作流中标识和管理任务。
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Spark主类: 指定需要执行的Spark任务的主类。
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Spark参数: 可以添加任何需要的Spark参数，比如
--master、--deploy-mode等。这些参数将传递给Spark任务。 -
Jar包: 指定包含Spark任务代码的Jar文件的路径。可以选择本地文件系统上的Jar文件，或者是通过HTTP URL下载的Jar文件。
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其他设置: 还可以设置其他一些属性，比如运行环境、依赖等。
第三步：设置依赖任务
如果Spark任务依赖于其他任务的结果或输出，可以在工作流中设置依赖关系。Dolphinscheduler提供了丰富的依赖管理功能，可以根据任务的状态、时间等设置依赖关系。
第四步：提交任务
完成所有的设置后，可以点击"提交"按钮来提交任务到Dolphinscheduler。Dolphinscheduler将根据工作流中定义的依赖关系自动调度和执行任务。
示例代码
下面是一个使用Dolphinscheduler提交Spark任务的示例代码：
```bash
# 创建Spark任务节点
spark_task = SparkOperator(
task_id='spark_task',
spark_main_class='com.example.spark.MySparkJob',
spark_jar='/path/to/my/spark_job.jar',
spark_args='--master yarn --deploy-mode client',
dag=my_dag
)
# 设置依赖任务
spark_task.set_upstream([dependency_task1, dependency_task2])
### 甘特图
下面是一个使用mermaid语法表示的甘特图，展示了一个包含Spark任务的工作流的执行进度。
```mermaid
gantt
dateFormat YYYY-MM-DD
title Spark任务工作流甘特图
section 任务阶段
任务1 :a1, 2022-01-01, 7d
任务2 :a2, after a1, 5d
任务3 :a3, after a2, 3d
任务4 :a4, after a3, 4d
序列图
下面是一个使用mermaid语法表示的序列图，展示了Dolphinscheduler提交Spark任务的过程。
sequenceDiagram
participant User
participant Dolphinscheduler
participant Spark
User->Dolphinscheduler: 创建项目和工作流
User->Dolphinscheduler: 创建Spark任务节点
User->Dolphinscheduler: 设置依赖任务
User->Dolphinscheduler: 提交任务
Dolphinscheduler->Spark: 执行Spark任务
Spark-->Dolphinscheduler: 返回任务结果
Dolphinscheduler-->User: 返回任务执行状态
结论
通过Dolphinscheduler，我们可以方便地提交和管理Spark任务。
