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# DolphinScheduler安装指南

DolphinScheduler 介质说明

apache-dolphinscheduler-7.0.2-bin.tar.gz  
  ├── alert-server	 #告警服务
  ├── bin			 #配置相关环境变量信息、数据库连接信息等
  ├── master-server	 #master server负责作业定时调度以及任务下发，可横向扩容
  ├── tools          #初始化脚本
  └── worker-server  #worker server任务执⾏节点资源，可横向扩容

安装前准备及注意事项:
1、请确保机器已配置 JDK 1.8.0_251 及以上。
2、已创建免密用户、配置用户免密及权限，参考 DWS安装必读
3、安装进程树分析命令，不同操作系统的安装方式不同。

  • macOS安装pstree
  • Fedora/Red/Hat/CentOS/Ubuntu/Debian安装psmisc，如：yum install psmisc
    • 4、因为任务执行服务是以 sudo -u {linux-user} 切换不同 linux 用户的方式来实现多租户运行作业，所以部署用户需要有 sudo 权限。

    # 1. 解压

    tar -zxvf apache-dolphinscheduler-7.0.2-bin.tar.gz

    # 2.修改目录权限

    使用户对二进制包解压后的apache-dolphinscheduler-*-bin 目录有操作权限

    chown -R dws:dws apache-dolphinscheduler-7.0.2-bin

    # 3. 修改配置文件

    # 3.1 修改 bin/env/install_env.sh 文件

    install_env.sh 描述了哪些机器将被安装 DolphinScheduler 以及每台机器对应安装哪些服务。

    • 单节点部署时，修改如下信息

      ips=${ips:-"192.168.16.80"}
sshPort=${sshPort:-"22"}
masters=${masters:-"192.168.16.80"}
workers=${workers:-"192.168.16.80:default"}
alertServer=${alertServer:-"192.168.16.80"}
apiServers=${apiServers:-"192.168.16.80"}
#配置dolphinscheduler安装路径，在bin/install.sh运行后会安装dolphinscheduler到该目录下
installPath=${installPath:-"/home/dws/install_home"} 
#部署用户，即配置的免密用户
deployUser=${deployUser:-"dws"}
#与application.yaml中的namespace一致
zkRoot=${zkRoot:-"/dws"}

      image-20240125100105795

    • 集群部署时，修改如下信息

    提示：集群部署时，请提前配置集群机器SSH免密登录及集群系统时间同步。

    ips=${ips:-"192.168.16.74,192.168.16.75,192.168.16.76"}
sshPort=${sshPort:-"22"}
masters=${masters:-"192.168.16.74,192.168.16.75,192.168.16.76"}
workers=${workers:-"192.168.16.74:default,192.168.16.75:default,192.168.16.76:default"}
alertServer=${alertServer:-"192.168.16.76"}
apiServers=${apiServers:-"192.168.16.75"}

#配置dolphinscheduler安装路径，在bin/install.sh运行后会安装dolphinscheduler到该目录下
installPath=${installPath:-"/home/dws/install_home"}

#部署用户，即配置的免密用户
deployUser=${deployUser:-"dws"}
#与application.yaml中的namespace一致
zkRoot=${zkRoot:-"/dws"}

    image-20240125100604726

    # 3.2 修改 bin/env/dolphinscheduler_env.sh 文件

    dolphinscheduler_env.sh 描述了下列配置：

    • DolphinScheduler 的数据库配置，详细配置方法见初始化数据库
    • 一些任务类型外部依赖路径或库文件，如 JAVA_HOME 和 SPARK_HOME都是在这里定义的
    • 注册中心jdbc
    • 服务端相关配置，比如缓存，时区设置等
    #修改JAVA_HOME、DATABASE
export JAVA_HOME=${JAVA_HOME:-/opt/jdk1.8.0_251}

#参数值使用对应的数据库，mysql、postgresql、Oracle、gaussDB、DM
export DATABASE=${DATABASE:-mysql}
export SPRING_PROFILES_ACTIVE=${DATABASE}

# 配置数据库信息
export SPRING_DATASOURCE_URL="jdbc:mysql://192.168.16.142:23306/dolphin_80?serverTimezone=Asia/Shanghai&useSSL=false"
export SPRING_DATASOURCE_USERNAME="root"
export SPRING_DATASOURCE_PASSWORD="primeton"

#默认使用jdbc方式注册dolphin,且注册相关表也初始化在${SPRING_DATASOURCE_URL}参数指向的数据库中
# Registry center configuration, determines the type and link of the registry center
export REGISTRY_TYPE=${REGISTRY_TYPE:-jdbc}
export REGISTRY_HIKARI_CONFIG_JDBC_URL=${SPRING_DATASOURCE_URL}
export REGISTRY_HIKARI_CONFIG_USERNAME=${SPRING_DATASOURCE_USERNAME}
export REGISTRY_HIKARI_CONFIG_PASSWORD=${SPRING_DATASOURCE_PASSWORD}
#export REGISTRY_TYPE=${REGISTRY_TYPE:-zookeeper}
#export REGISTRY_ZOOKEEPER_CONNECT_STRING=${REGISTRY_ZOOKEEPER_CONNECT_STRING:-192.168.16.79:2181}

#修改FLINK_HOME路径
export FLINK_HOME=${FLINK_HOME:-/home/flink/flink-1.15.4}
#修改SEATUNNEL_HOME路径
export SEATUNNEL_HOME=${SEATUNNEL_HOME:-/home/seatunnel/apache-seatunnel-7.0.2}

#增加Primeton DI部署路径
export PDI_HOME=${PDI_HOME:-/home/DI/Primeton_DI_7.0.2/diclient}

export PATH=$HADOOP_HOME/bin:$SPARK_HOME1/bin:$SPARK_HOME2/bin:$PYTHON_HOME/bin:$JAVA_HOME/bin:$HIVE_HOME/bin:$FLINK_HOME/bin:$DATAX_HOME/bin:$PDI_HOME:$PATH

    若使用PostgreSQL数据库，SPRING_DATASOURCE_URL参数中的url需要配置参数：stringtype=unspecified。否则运行作业时会报错，参考如下配置

    #数据库使用PostgreSQL时的配置
export SPRING_DATASOURCE_URL="jdbc:postgresql://192.168.16.86:5432/dolphin_dev?stringtype=unspecified"

    注：若未使用到flink，FLINK_HOME路径可不用修改，使用默认即可。若使用到flink，请自行下载flink程序，并根据实际配置FLINK_HOME路径。

    image-20241014205948068

    若需要配置zookeeper集群地址，则多个地址使用,分隔。例如

    #export REGISTRY_TYPE=${REGISTRY_TYPE:-zookeeper}
#export REGISTRY_ZOOKEEPER_CONNECT_STRING=${REGISTRY_ZOOKEEPER_CONNECT_STRING:-zk1:2181,zk2:2181,zk3:2181}

    # 3.3 修改 master-server/conf/application.yaml

    1. 修改org.quartz.scheduler.instanceName参数值

      spring:
  quartz:
    properties:
      org.quartz.scheduler.instanceName: DolphinScheduler
      • 同一套集群内，instanceName需保持一致
      • 注册调度引擎时，引擎编码需同instanceName配置的属性值保持一致

    2. 修改on-profile和driver-class-name参数值

      on-profile值修改为3.2修改 bin/env/dolphinscheduler_env.sh 文件中 export DATABASE=${DATABASE:-mysql}的值，如mysql

      driver-class-name值修改为对应数据库的驱动。

      image-20240314160353390

    3. 若使用的数据库是PostgreSQL和openGauss ，修改org.quartz.jobStore.driverDelegateClass参数值

      quartz:
  properties:
   org.quartz.jobStore.driverDelegateClass: org.quartz.impl.jdbcjobstore.PostgreSQLDelegate  
    #默认值为org.quartz.impl.jdbcjobstore.StdJDBCDelegate

    ​ image-20240314160607910

    1. 若使用的数据库是Oracle ，需要修改master-server、worker-server、alert-server安装目录下conf/application.yaml，将connection-test-query的值修改为select 1 from dual

      image-20240314161540279

    # 4. 对接分布式或远端对象存储（可选配置）

    如果用户需要使用大数据环境进行文件管理（DWS的数据开发->项目配置->文件管理），则需进行此配置。

    4.1. 在worker-server的配置文件中设置远端对象存储环境，如HDFS

    dolphinshceduler standalone版修改standalone-server/conf/common.properties文件

    vi worker-server/conf/common.properties

    # user data local directory path, please make sure the directory exists and have read write permissions
data.basedir.path=/home/dws

# resource view suffixs
#resource.view.suffixs=txt,log,sh,bat,conf,cfg,py,java,sql,xml,hql,properties,json,yml,yaml,ini,js

# resource storage type: LOCAL, HDFS, S3, OSS, GCS, ABS, OBS, COS. LOCAL type is default type, and it's a specific type of HDFS with "resource.hdfs.fs.defaultFS = file:///" configuration
# please notice that LOCAL mode does not support reading and writing in distributed mode, which mean you can only use your resource in one machine, unless
# use shared file mount point
resource.storage.type=HDFS
# resource store on HDFS/S3 path, resource file will store to this base path, self configuration, please make sure the directory exists on hdfs and have read write permissions. "/dolphinscheduler" is recommended
resource.storage.upload.base.path=/home/dws


# if resource.storage.type=HDFS, the user must have the permission to create directories under the HDFS root path
resource.hdfs.root.user=hdfs
# if resource.storage.type=S3, the value like: s3a://dolphinscheduler; if resource.storage.type=HDFS and namenode HA is enabled, you need to copy core-site.xml and hdfs-site.xml to conf dir
resource.hdfs.fs.defaultFS=hdfs://mycluster:8020

    image-20241029112355659

    image-20241029112410103

    如果需要使用kerberos认证，还需要配置如下信息：

    # whether to startup kerberos
hadoop.security.authentication.startup.state=true

# java.security.krb5.conf path
java.security.krb5.conf.path=/opt/krb5.conf

# login user from keytab username
login.user.keytab.username=hdfs-mycluster@ESZ.COM

# login user from keytab path
login.user.keytab.path=/opt/hdfs.headless.keytab

    image-20241029112426587

    4.2. 将对应大数据环境的配置文件core-site.xml和hdfs-site.xml拷贝至worker-server/conf/目录下。

    dolphinshceduler standalone版将对应大数据环境的配置文件core-site.xml和hdfs-site.xml拷贝至standalone-server/conf目录下

    # 5. 初始化数据库

    使用tools/sql/sql/目录下对应的数据库脚本执行初始化。目前支持以下类型数据库：

    达梦数据库脚本：dolphinscheduler_dm.sql
MySQL数据库脚本：dolphinscheduler_mysql.sql
openGauss数据库脚本：dolphinscheduler_openguass.sql
Oracle数据库脚本：dolphinscheduler_oracle.sql
PostgreSQL数据库脚本：dolphinscheduler_postgresql.sql

    # 6. 安装启动

    su - dws
./apache-dolphinscheduler-7.0.2-bin/bin/install.sh
#install.sh运行后会安装到bin/env/install_env.sh 文件中dolphinscheduler配置的目录下，并会启动dolphinscheduler

    后续启停dolphinshceduler服务就在指定的安装目录下执行启停命令即可，如本示例中的安装目录为：/home/dws/install_home/

    # 7.查看状态

    su - dws
cd  /home/dws/install_home/
./bin/status-all.sh

    image-20241014210618274

    # 8. 服务启停

    su - dws
cd  /home/dws/install_home/

# 一键停止单节点/集群所有服务
 ./bin/stop-all.sh

# 一键开启单节点集群所有服务
 ./bin/start-all.sh

# 启停 Master
 ./bin/dolphinscheduler-daemon.sh stop master-server
 ./bin/dolphinscheduler-daemon.sh start master-server

# 启停 Worker
 ./bin/dolphinscheduler-daemon.sh start worker-server
 ./bin/dolphinscheduler-daemon.sh stop worker-server


# 启停 Alert
 ./bin/dolphinscheduler-daemon.sh start alert-server
 ./bin/dolphinscheduler-daemon.sh stop alert-server

    # 附：zk注册方式说明

    apache-dolphinscheduler-7.0.2介质中默认使用的注册方式是jdbc方式，同时也支持zookeeper方式。

    若需要使用zookeeper方式注册，则需要修改以下文件：

    1. 修改bin/env/dolphinscheduler_env.sh文件，使用zookeeper并且禁用jdbc方式，如下

      # Registry center configuration, determines the type and link of the registry center
#export REGISTRY_TYPE=${REGISTRY_TYPE:-jdbc}
#export REGISTRY_HIKARI_CONFIG_JDBC_URL=${SPRING_DATASOURCE_URL}
#export REGISTRY_HIKARI_CONFIG_USERNAME=${SPRING_DATASOURCE_USERNAME}
#export REGISTRY_HIKARI_CONFIG_PASSWORD=${SPRING_DATASOURCE_PASSWORD}

export REGISTRY_TYPE=${REGISTRY_TYPE:-zookeeper}
export REGISTRY_ZOOKEEPER_CONNECT_STRING=${REGISTRY_ZOOKEEPER_CONNECT_STRING:-192.168.16.79:2181}

      image-20241014211143663

    2. 分别修改 master-server、worker-server、alert-server目录下的conf/application.yaml，修改registry相关配置禁用jdbc启用zookeeper如下：

      registry:
  type: zookeeper
  term-refresh-interval: 2s
  term-expire-times: 3
  hikari-config:
    jdbc-url: jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/dolphinscheduler?serverTimezone=Asia/Shanghai&useSSL=false
    username: root
    password: primeton
    maximum-pool-size: 5
    connection-timeout: 9000
    idle-timeout: 600000
  zookeeper:
    namespace: dws
    connect-string: localhost:2181
    retry-policy:
      base-sleep-time: 60ms
      max-sleep: 300ms
      max-retries: 5
    session-timeout: 30s
    connection-timeout: 9s
    block-until-connected: 600ms
    digest: ~

      image-20241014211438830

    3. 配置/etc/hosts

      使用zk注册方式时，此步骤必须执行，否则会导致zookeeper连接超时异常问题

      在 /etc/hosts 中增加一行，添加服务器ip及域名（若 zookeeper 和 dolphinscheduler 不在同一台服务器，则需要将 zookeeper 和 dolphinscheduler 所在服务器的 ip 及域名都配置到各自服务器的 /etc/hosts 中）

      vim /etc/hosts
192.168.16.80 server80

    # 附：端口号

    master worker alert
    listen-port server-port listen-port server-port alert-port server-port
    5678 5679 1234 1235 50052 50053

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