使用 DolphinScheduler 调度 Kylin 构建

原创 史少锋@Kyligence apachekylin 前天

01 背景

Apache Kylin 是一个支持海量大数据的在线分析引擎，需要离线或流式地从Apache Hive, Apache Kafka加载数据。通常当上游数据准备好以后，用户需要使用Kylin的Web界面或API触发以生成数据加载的任务。为了让整个工作流自动化起来，需要结合一些任务调度平台，如Oozie，Linux crontab等。本文将介绍如何使用Apache DolphinScheduler这个新的开源平台跟Kylin进行集成完成数据构建。

02 什么是 Dolphin Scheduler

Apache DolphinScheduler（incubating)(简称 DS) 是一个Apache孵化器项目，是由国内企业易观开源的大数据项目，是一个面向大数据应用的分布式工作流任务调度系统，之前叫EasyScheduler。目前DS 在国内已经有一定规模的用户基础，包括美团、平安、雪球等。

官网：https://dolphinscheduler.apache.org/

这里我们引用一下DS刚开源时的介绍（[1]）：相信做过数据处理的伙伴们对开源的调度系统如Oozie、Azkaban、Airflow应该都不陌生，在使用这些调度系统中可能会有这样的体验：比如配置工作流任务不能可视化、任务的运行状态不能实时在线查看、 任务运行时不能暂停、不能支持参数传递、不能补数、不能多租户使用、调度系统不高可用等等问题所烦扰过。Easy Scheduler正是在这种背景下应运而生，其目标就是为使调度更加easy，更可以从其中文名“易调度”看出我们的初衷。

下图是一个跟Azkaban、Airflow的多方面对比：

从这个图上可以看出，DS 设计之初就考虑了高可用、多租户、可视化等高级功能，也支持扩展任务类型等，相比于其它工具来说，更适合企业内的复杂场景，可视化的操作界面也非常适合作为平台交给各部门自助使用。（注：Airflow 目前也有多租户的支持）

03 DS 的安装

为了验证 DS 的功能，我们决定先在一个单机上进行安装。参考文档后，发现它的安装配置步骤稍多，于是先尝试Docker 安装；可惜的是，它的Dockerfile 跟当前代码有一些不匹配，加上国内的网络条件，docker build 屡次失败，于是就放弃了，尝试单机从二进制包安装。

从官网[2]下载1.2.0版本的安装包，分前端和后端两个包；前端是一些静态文件，不到2MB；后端是主程序，较大127MB；前后端需要分别安装和配置。（据了解从1.2.1后，前后端将不再分离。）

参考前端安装文档[3]，将资源放到某个目录，然后安装和配置Nginx，让其8888端口的静态资源从DS的前端目录获取，如果是API的调用，转给后端服务12345端口；了解Nginx配置的话这块不难。小注意一下，它的安装脚本 install-dolphinscheduler-ui.sh会自动安装Nginx，如果你的系统中已经有Nginx服务的话，需要手动修改脚本以避免重新安装。

后端的安装相对比较复杂一些。首先你需要准备前置条件：

1. Linux服务器一台，CentOS 6/7 或Ubuntu；
2. 创建一个dolphinscheduler的Linux账户，有sudo权限，且开启免密码登录；即便是单机安装也需要；
3. MySQL 5.7；起初我的MySQL版本较低（5.1），遇到DB初始化脚本失败的问题，切换高版本MySQL后解决；
4. Zookeeper，用于协调多个节点的状态。

安装的时候，需要仔细查看它的安装文档[4]；文档中介绍了多节点的自动部署（为有自动化一键安装脚本点赞），但没有介绍单节点的手动部署。我先用了它的自动部署脚本install.sh，发现略有点复杂，在DS开发者的指导下改用手动部署。下面是一些注意事项：

1. 安装和启动服务的时候，切换到 dolphinscheduler 用户，不要用 root；使用root会让一些新创建的目录权主是root，其它用户不可访问；
2. 安装目录不要放到/root等高权限目录，最好放到 /opt 或 dolphinscheduler 的 home 目录下；
3. MySQL JDBC 连接的配置，除了在 conf/application-dao.properties以外，还需要在conf/quartz.properties 也里配置一下;
4. DS的安装目录，需要显式地在 conf/common/common.properties 里配置一下，默认的安装目录 /data1_1T/dolphinscheduler 很可能不是你的安装路径；
5. 在 conf/config/run_config.conf 中配置各个节点的机器名；如果单机的话，配置本机的机器名；
6. 在 conf/zookeeper.properties 中配置zk地址；
7. 启动使用 scripts/start-all.sh和scripts/stop-all.sh 来启动和停止；如果不正常，检查在logs目录下的日志；
8. 确保 Nginx 之前已经正常启动

04 DS 创建项目和进程

如果一切正常的话，浏览器打开 http://:8888就会出现DS的登录界面，初始用户/密码为： admin/dolphinscheduler123。

按照使用操作手册，先创建项目，再创建一个租户（tenant）；租户就是运行任务的Linux 用户。

创建租户后，还要将DS的用户跟租户进行绑定，默认的admin用户初始是没有租户的，所以需要进行绑定后才可以执行任务；

在这之后，你就可以进入项目，创建进程（process）了，DS 提供了可视化的界面，让你可以图形化拖拽地方式定义工作流DAG:

这里看到，DS 内置了若干种任务，例如Spark, Flink，MapReduce，Shell， HTTP，Python等，基本足够普通调度需求了。

05 DS 触发 Kylin构建任务

我们的测试场景是 Kylin 的流式构建，需要每五分钟触发一次任务；Kylin 提供 Rest API 供外部触发，但本身不提供调度器；通常用户使用外部调度器或 Linux cron 等服务来执行；使用 Linux cron 最简单，但是难以监控和修改，因此一些用户会觉得麻烦。所以我们可以集成 DS 和 Kylin 做到一站式调度和监控。这里触发Kylin的构建任务，可以用shell（如curl）命令，也可以用HTTP（post、put等）的方式进行；这里我选择用 shell 因为它非常简单，在输入之前，先确保这个shell命令是无误的，手动在Linux命令行中执行验证。

随后对这个进程指定定时器（cron），语法基本上跟Linux crontab相同，用户还可以指定生效范围，通知策略等：

06 运行

之后分别上线这个定时器，以及这个进程；过一会儿我们就会在平台上看到执行的任务：

执行的详细日志也是可以直接在线查看：

Kylin这边，我们看到任务被正常触发执行：

继续一天，两边平台都很稳定，180多次调度都成功执行：

07 总结

DolphinScheduler 是一款功能强大的大数据调度平台。一次配置好任务流，后续就可以靠DS自动定时调度了，任务成功或出错都可以得到邮件通知。如果任务较多，可以水平添加更多节点以扩展资源。Kylin上游通常有复杂的数据ETL过程，如Hive入库，数据清洗等；下游有报表刷新，邮件分发等；有了它可以方便地将大数据平台各组件串联起来，让各个任务通过DAG统一调度。此次时间有限没有进一步测试DS的高级功能，后续如果社区基于插件机制开发出Kylin的触发器，对用户会更加简单易用。

在此也非常感谢DolphinScheduler社区的代立冬等小伙伴，非常热心地帮忙回答和解决问题！

参考文件：

[1] http://www.clickhouse.com.cn/topic/5cab67b369c415035e68d526

[2] https://dolphinscheduler.apache.org/en-us/docs/release/download.html

[3] https://dolphinscheduler.apache.org/en-us/docs/1.2.0/user_doc/frontend-deployment.html

[4] https://dolphinscheduler.apache.org/en-us/docs/1.2.0/user_doc/backend-deployment.html

[5] https://dolphinscheduler.apache.org/en-us/docs/1.2.0/user_doc/quick-start.html