dolphinscheduler 配置python 环境-CFANZ编程社区

DolphinScheduler 配置 Python 环境的科普文章

Apache DolphinScheduler 是一个分布式的定时任务调度系统，广泛应用于数据处理和 ETL（提取、转换和加载）任务。为了满足一些特定的需求，DolphinScheduler 支持 Python 作为任务的执行环境。在这篇文章中，我们将探讨如何配置 DolphinScheduler 的 Python 环境，并提供代码示例。通过这些示例，您将能够更好地理解配置流程，并实现与 Python 相关的功能。

1. 为什么选择 Python？

Python 是一种功能强大且易于上手的编程语言，特别适合数据分析和处理。它拥有丰富的库生态，例如 Pandas、NumPy 和 Matplotlib，对于数据的清洗、分析和可视化提供了极大的便利。在 DolphinScheduler 中，使用 Python 可以方便地进行数据处理和分析任务。

2. 学习目标

在本次配置中，我们将学习如何：

安装 Python
配置 DolphinScheduler 以使用 Python
创建 Python 任务并进行调度
使用饼图和关系图可视化任务之间的关系和调度情况

3. 安装 Python

首先，您需要在服务器上安装 Python。以下是在 Ubuntu 系统上安装 Python 的步骤：

sudo apt update
sudo apt install python3
sudo apt install python3-pip

安装完成后，可以使用以下命令验证 Python 和 pip 是否安装成功：

python3 --version
pip3 --version

确保输出显示您已安装的 Python 和 pip 的版本。

4. 配置 DolphinScheduler 使用 Python

在 DolphinScheduler 中配置 Python 环境需要修改其配置文件。以下是步骤：

找到 DolphinScheduler 的配置目录，通常位于 conf 文件夹。
编辑 dolphinscheduler.properties 文件，找到并设置 Python 的执行路径。

示例配置：

# 设置 Python 执行路径
python.home=/usr/bin/python3

这里的路径根据您系统中 Python 的安装位置进行调整。

5. 创建 Python 任务

一旦完成配置，您就可以创建 Python 任务了。下面是一个简单的 Python 任务示例，计算 1 到 100 的和并输出结果。

创建一个 Python 脚本 sum.py：

# sum.py
total = sum(range(1, 101))
print(f"The total sum from 1 to 100 is: {total}")

在 DolphinScheduler 的界面中，选择“创建任务”，并选择“Python”作为任务类型。在任务配置中，您需要填写以下信息：

任务名称：计算总和
脚本路径：填写 sum.py 文件的绝对路径

6. 调度 Python 任务

在创建任务后，您可以将其添加到工作流中，并设置触发条件。您可以设置定时调度、手动触发等多种方式来运行 Python 脚本。

在 DolphinScheduler 的界面中，可以直观地看到任务的调度情况。以下是一个饼状图，展示了任务状态的分布情况：

pie
    title 任务状态分布
    "成功": 60
    "失败": 20
    "进行中": 15
    "待执行": 5

7. 任务之间的关系图

在处理数据时，多个任务之间会有相互依赖的关系。通过关系图，可以更好地理解它们之间的联系。以下是一个示例的关系图，展示了不同任务之间的依赖关系和数据流向：

erDiagram
    TASK1 {
        string id
        string name
        string status
    }
    TASK2 {
        string id
        string name
    }
    TASK3 {
        string id
        string name
    }
    TASK1 ||--o{ TASK2 : depends_on
    TASK1 ||--o{ TASK3 : triggers

在这个关系图中，TASK1 依赖于 TASK2，同时也触发了 TASK3 的执行，这示范了如何在 DolphinScheduler 中组织任务的执行顺序。