【大数据入门核心技术-DolphinScheduler】（二）DolphinScheduler安装部署-集群模式

### DolphinScheduler与Spark的集成及使用 DolphinScheduler 是一种分布式工作流任务调度系统，支持多种计算框架的任务编排和管理。其中，与 Apache Spark 的集成是一个常见的需求场景。 #### 1. **环境准备** 在开始之前，需确保已安装并配置好以下组件： - Hadoop 和 YARN（如果计划运行在集群模式下） - ZooKeeper（用于协调 Master 节点以及 Worker 节点之间的通信[^4]） - MySQL 或其他兼容数据库（用于存储元数据） 对于 Spark 集成部分，建议下载预编译版本的 Spark 并将其部署到目标环境中。此外，还需确认 Spark 版本与 DolphinScheduler 支持的版本一致[^2]。 --- #### 2. **修改配置文件** ##### (a) 修改 `application.properties` 文件 进入 DolphinScheduler 安装目录下的 `conf` 文件夹，编辑 `application.properties` 文件： ```properties # 设置 Spark Home 路径 ds.task.spark.home=/path/to/spark # 如果需要指定额外的 JAR 包路径，则可以在此处定义 ds.task.spark.extraJars=/path/to/extra/jars/*.jar ``` 上述设置指定了 Spark 执行所需的根目录位置及其依赖项所在的位置[^3]。 ##### (b) 更新 `environment.sh` 同样位于 `conf` 下面找到名为 `environment.sh` 的脚本，在里面添加如下变量声明以便于后续调用时能够自动加载这些参数： ```bash export SPARK_HOME="/path/to/spark" export PATH=$SPARK_HOME/bin:$PATH ``` 完成以上更改之后保存退出即可生效。 --- #### 3. **创建 Spark 类型的工作流节点** 登录至 DolphinScheduler Web UI 页面后新建项目，并按照提示逐步构建流程图结构；当新增具体操作单元时可以选择 “Shell”, "Flink", 及我们关心的目标选项——即“Spark”。 填写必要字段比如名称描述等基本信息之外还需要特别注意以下几个方面： - **Main Class**: 输入主程序入口类全限定名。 - **App Args**: 提供给应用程序启动过程中需要用到的一些命令行参数字符串形式表示出来。 - **Driver Cores / Executor Memory etc...**: 根据实际业务负载情况合理分配资源配额大小数值单位通常为GB级别衡量标准[^1]. 最后记得测试连接成功与否再提交执行！ --- #### 4. **监控日志查看** 一旦作业被触发运行起来以后就可以通过界面左侧导航栏中的【运维中心】-> 【任务实例】来追踪状态变化轨迹同时也能实时获取打印出来的控制台输出内容便于排查潜在错误原因分析定位问题根源所在之处. --- ### 总结说明 综上所述完成了从基础软硬件设施搭建直至高级功能模块启用整个过程概述介绍希望能够帮助大家快速入门掌握如何正确有效地利用Apache DolphinScheduler平台来进行日常ETL处理或者其他复杂大数据应用场景开发实践当中去. ```python from pyspark.sql import SparkSession spark = ( SparkSession.builder.appName("example") .config("spark.some.config.option", "some-value") .getOrCreate() ) dataframe = spark.read.format('csv').option('header', 'true').load('/input/path') dataframe.show() spark.stop() ```