本文档为dolphinscheduler配置文件指南,针对版本为 dolphinscheduler-1.3.x 版本. 考虑公众号对markdown文件格式支持不那么友好的问题,建议大家在PC端阅读原文
目前dolphinscheduler 所有的配置文件都在 [conf ] 目录中. 为了更直观的了解[conf]目录所在的位置以及包含的配置文件,请查看下面dolphinscheduler安装目录的简化说明. 本文主要讲述dolphinscheduler的配置文件.其他部分先不做赘述.
[注:以下 dolphinscheduler 简称为DS.]
├─bin DS命令存放目录
│ ├─dolphinscheduler-daemon.sh 启动/关闭DS服务脚本
│ ├─start-all.sh 根据配置文件启动所有DS服务
│ ├─stop-all.sh 根据配置文件关闭所有DS服务
├─conf 配置文件目录
│ ├─application-api.properties api服务配置文件
│ ├─datasource.properties 数据库配置文件
│ ├─zookeeper.properties zookeeper配置文件
│ ├─master.properties master服务配置文件
│ ├─worker.properties worker服务配置文件
│ ├─quartz.properties quartz服务配置文件
│ ├─common.properties 公共服务[存储]配置文件
│ ├─alert.properties alert服务配置文件
│ ├─config 环境变量配置文件夹
│ ├─install_config.conf DS环境变量配置脚本[用于DS安装/启动]
│ ├─env 运行脚本环境变量配置目录
│ ├─dolphinscheduler_env.sh 运行脚本加载环境变量配置文件[如: JAVA_HOME,HADOOP_HOME, HIVE_HOME ...]
│ ├─org mybatis mapper文件目录
│ ├─i18n i18n配置文件目录
│ ├─logback-api.xml api服务日志配置文件
│ ├─logback-master.xml master服务日志配置文件
│ ├─logback-worker.xml worker服务日志配置文件
│ ├─logback-alert.xml alert服务日志配置文件
├─sql DS的元数据创建升级sql文件
│ ├─create 创建SQL脚本目录
│ ├─upgrade 升级SQL脚本目录
│ ├─dolphinscheduler-postgre.sql postgre数据库初始化脚本
│ ├─dolphinscheduler_mysql.sql mysql数据库初始化版本
│ ├─soft_version 当前DS版本标识文件
├─script DS服务部署,数据库创建/升级脚本目录
│ ├─create-dolphinscheduler.sh DS数据库初始化脚本
│ ├─upgrade-dolphinscheduler.sh DS数据库升级脚本
│ ├─monitor-server.sh DS服务监控启动脚本
│ ├─scp-hosts.sh 安装文件传输脚本
│ ├─remove-zk-node.sh 清理zookeeper缓存文件脚本
├─ui 前端WEB资源目录
├─lib DS依赖的jar存放目录
├─install.sh 自动安装DS服务脚本
序号 | 服务分类 | 配置文件 |
---|---|---|
1 | 启动/关闭DS服务脚本 | dolphinscheduler-daemon.sh |
2 | 数据库连接配置 | datasource.properties |
3 | zookeeper连接配置 | zookeeper.properties |
4 | 公共[存储]配置 | common.properties |
5 | API服务配置 | application-api.properties |
6 | Master服务配置 | master.properties |
7 | Worker服务配置 | worker.properties |
8 | Alert 服务配置 | alert.properties |
9 | Quartz配置 | quartz.properties |
10 | DS环境变量配置脚本[用于DS安装/启动] | install_config.conf |
11 | 运行脚本加载环境变量配置文件 [如: JAVA_HOME,HADOOP_HOME, HIVE_HOME … |
dolphinscheduler_env.sh |
12 | 各服务日志配置文件 | api服务日志配置文件 : logback-api.xml master服务日志配置文件 : logback-master.xml worker服务日志配置文件 : logback-worker.xml alert服务日志配置文件 : logback-alert.xml |
1.dolphinscheduler-daemon.sh [启动/关闭DS服务脚本]
dolphinscheduler-daemon.sh脚本负责DS的启动&关闭. start-all.sh/stop-all.sh最终也是通过dolphinscheduler-daemon.sh对集群进行启动/关闭操作. 目前DS只是做了一个基本的设置,JVM参数请根据各自资源的实际情况自行设置.
默认简化参数如下:
export DOLPHINSCHEDULER_OPTS="
-server
-Xmx16g
-Xms1g
-Xss512k
-XX:+UseConcMarkSweepGC
-XX:+CMSParallelRemarkEnabled
-XX:+UseFastAccessorMethods
-XX:+UseCMSInitiatingOccupancyOnly
-XX:CMSInitiatingOccupancyFraction=70
"
不建议设置"-XX:DisableExplicitGC" , DS使用Netty进行通讯,设置该参数,可能会导致内存泄漏.
在DS中使用Druid对数据库连接进行管理,默认简化配置如下.
参数 | 默认值 | 描述 |
---|---|---|
spring.datasource.driver-class-name | 数据库驱动 | |
spring.datasource.url | 数据库连接地址 | |
spring.datasource.username | 数据库用户名 | |
spring.datasource.password | 数据库密码 | |
spring.datasource.initialSize | 5 | 初始连接池数量 |
spring.datasource.minIdle | 5 | 最小连接池数量 |
spring.datasource.maxActive | 5 | 最大连接池数量 |
spring.datasource.maxWait | 60000 | 最大等待时长 |
spring.datasource.timeBetweenEvictionRunsMillis | 60000 | 连接检测周期 |
spring.datasource.timeBetweenConnectErrorMillis | 60000 | 重试间隔 |
spring.datasource.minEvictableIdleTimeMillis | 300000 | 连接保持空闲而不被驱逐的最小时间 |
spring.datasource.validationQuery | SELECT 1 | 检测连接是否有效的sql |
spring.datasource.validationQueryTimeout | 3 | 检测连接是否有效的超时时间[seconds] |
spring.datasource.testWhileIdle | true | 申请连接的时候检测,如果空闲时间大于timeBetweenEvictionRunsMillis,执行validationQuery检测连接是否有效。 |
spring.datasource.testOnBorrow | true | 申请连接时执行validationQuery检测连接是否有效 |
spring.datasource.testOnReturn | false | 归还连接时执行validationQuery检测连接是否有效 |
spring.datasource.defaultAutoCommit | true | 是否开启自动提交 |
spring.datasource.keepAlive | true | 连接池中的minIdle数量以内的连接,空闲时间超过minEvictableIdleTimeMillis,则会执行keepAlive操作。 |
spring.datasource.poolPreparedStatements | true | 开启PSCache |
spring.datasource.maxPoolPreparedStatementPerConnectionSize | 20 | 要启用PSCache,必须配置大于0,当大于0时,poolPreparedStatements自动触发修改为true。 |
3.zookeeper.properties [zookeeper连接配置]
参数 | 默认值 | 描述 |
zookeeper.quorum | localhost:2181 | zk集群连接信息 |
zookeeper.dolphinscheduler.root | /dolphinscheduler | DS在zookeeper存储根目录 |
zookeeper.session.timeout | 60000 | session 超时 |
zookeeper.connection.timeout | 30000 | 连接超时 |
zookeeper.retry.base.sleep | 100 | 基本重试时间差 |
zookeeper.retry.max.sleep | 30000 | 最大重试时间 |
zookeeper.retry.maxtime | 10 | 最大重试次数 |
common.properties配置文件目前主要是配置hadoop/s3a相关的配置.
参数 | 默认值 | 描述 |
---|---|---|
resource.storage.type | NONE | 资源文件存储类型: HDFS,S3,NONE |
resource.upload.path | /dolphinscheduler | 资源文件存储路径 |
data.basedir.path | /tmp/dolphinscheduler | 本地工作目录,存放临时文件 |
hadoop.security.authentication.startup.state | false | hadoop是否开启kerberos权限 |
java.security.krb5.conf.path | /opt/krb5.conf | kerberos配置目录 |
login.user.keytab.username | [email protected] | kerberos登录用户 |
login.user.keytab.path | /opt/hdfs.headless.keytab | kerberos登录用户keytab |
resource.view.suffixs | txt,log,sh,conf,cfg,py,java等 | 资源中心支持的文件格式 |
hdfs.root.user | hdfs | 如果存储类型为HDFS,需要配置拥有对应操作权限的用户 |
fs.defaultFS | hdfs://mycluster:8020 | 请求地址如果resource.storage.type=S3 ,该值类似为: s3a://dolphinscheduler. 如果resource.storage.type=HDFS, 如果 hadoop 配置了 HA ,需要复制core-site.xml 和 hdfs-site.xml 文件到conf目录 |
fs.s3a.endpoint | s3 endpoint地址 | |
fs.s3a.access.key | s3 access key | |
fs.s3a.secret.key | s3 secret key | |
yarn.resourcemanager.ha.rm.ids | yarn resourcemanager 地址, 如果resourcemanager开启了HA, 输入HA的IP地址(以逗号分隔),如果resourcemanager为单节点, 该值为空即可. | |
yarn.application.status.address | http://xx:8088/ws/v1/cluster/apps/%s | 如果resourcemanager开启了HA或者没有使用resourcemanager,保持默认值即可. 如果resourcemanager为单节点,你需要将ds1 配置为resourcemanager对应的hostname |
dolphinscheduler.env.path | env/dolphinscheduler_env.sh | 运行脚本加载环境变量配置文件[如: JAVA_HOME,HADOOP_HOME, HIVE_HOME …] |
development.state | false | 是否处于开发模式 |
kerberos.expire.time | 7 | kerberos过期时间 [小时] |
参数 | 默认值 | 描述 |
server.port | 12345 | api服务通讯端口 |
server.servlet.session.timeout | 7200 | session超时时间 |
server.servlet.context-path | /dolphinscheduler | 请求路径 |
spring.servlet.multipart.max-file-size | 1024MB | 最大上传文件大小 |
spring.servlet.multipart.max-request-size | 1024MB | 最大请求大小 |
server.jetty.max-http-post-size | 5000000 | jetty服务最大发送请求大小 |
spring.messages.encoding | UTF-8 | 请求编码 |
spring.jackson.time-zone | GMT+8 | 设置时区 |
spring.messages.basename | i18n/messages | i18n配置 |
security.authentication.type | PASSWORD | 权限校验类型 |
参数 | 默认值 | 描述 |
master.listen.port | 5678 | master通讯端口 |
master.exec.threads | 100 | 工作线程数量 |
master.exec.task.num | 20 | 并行任务数量 |
master.dispatch.task.num | 3 | 分发任务数量 |
master.heartbeat.interval | 10 | 心跳间隔 |
master.task.commit.retryTimes | 5 | 任务重试次数 |
master.task.commit.interval | 1000 | 任务提交间隔 |
master.max.cpuload.avg | -1 | cpu小于该配置时,master 服务才能工作.默认值为-1 : cpu cores * 2 |
master.reserved.memory | 0.3 | 内存阈值限制,可用内存大于该值,master 服务才能工作. |
参数 | 默认值 | 描述 |
worker.listen.port | 1234 | worker通讯端口 |
worker.exec.threads | 100 | 工作线程数量 |
worker.heartbeat.interval | 10 | 心跳间隔 |
worker.max.cpuload.avg | -1 | cpu小于该配置时,worker 服务才能工作. 默认值为-1 : cpu cores * 2 |
worker.reserved.memory | 0.3 | 内存阈值限制,可用内存大于该值,worker 服务才能工作. |
worker.group | default | workgroup分组配置. worker启动时会根据该配置自动加入对应的分组. |
参数 | 默认值 | 描述 |
alert.type | 告警类型 | |
mail.protocol | SMTP | 邮件服务器协议 |
mail.server.host | xxx.xxx.com | 邮件服务器地址 |
mail.server.port | 25 | 邮件服务器端口 |
mail.sender | [email protected][1] | 发送人邮箱 |
mail.user | [email protected][2] | 发送人邮箱名称 |
mail.passwd | 111111 | 发送人邮箱密码 |
mail.smtp.starttls.enable | true | 邮箱是否开启tls |
mail.smtp.ssl.enable | false | 邮箱是否开启ssl |
mail.smtp.ssl.trust | xxx.xxx.com | 邮箱ssl白名单 |
xls.file.path | /tmp/xls | 邮箱附件临时工作目录 |
以下为企业微信配置[选填] | ||
enterprise.wechat.enable | false | 企业微信是否启用 |
enterprise.wechat.corp.id | xxxxxxx | |
enterprise.wechat.secret | xxxxxxx | |
enterprise.wechat.agent.id | xxxxxxx | |
enterprise.wechat.users | xxxxxxx | |
enterprise.wechat.token.url | https://qyapi.weixin.qq.com/cgi-bin/gettoken? corpid=$corpId&corpsecret=$secret |
|
enterprise.wechat.push.url | https://qyapi.weixin.qq.com/cgi-bin/message/send? access_token=$token |
|
enterprise.wechat.user.send.msg | 发送消息格式 | |
enterprise.wechat.team.send.msg | 群发消息格式 | |
plugin.dir | /Users/xx/your/path/to/plugin/dir | 插件目录 |
这里面主要是quartz配置,请结合实际业务场景&资源进行配置,本文暂时不做展开.
参数 | 默认值 | 描述 |
---|---|---|
org.quartz.jobStore.driverDelegateClass | org.quartz.impl.jdbcjobstore.StdJDBCDelegate | |
org.quartz.jobStore.driverDelegateClass | org.quartz.impl.jdbcjobstore.PostgreSQLDelegate | |
org.quartz.scheduler.instanceName | DolphinScheduler | |
org.quartz.scheduler.instanceId | AUTO | |
org.quartz.scheduler.makeSchedulerThreadDaemon | true | |
org.quartz.jobStore.useProperties | false | |
org.quartz.threadPool.class | org.quartz.simpl.SimpleThreadPool | |
org.quartz.threadPool.makeThreadsDaemons | true | |
org.quartz.threadPool.threadCount | 25 | |
org.quartz.threadPool.threadPriority | 5 | |
org.quartz.jobStore.class | org.quartz.impl.jdbcjobstore.JobStoreTX | |
org.quartz.jobStore.tablePrefix | QRTZ_ | |
org.quartz.jobStore.isClustered | true | |
org.quartz.jobStore.misfireThreshold | 60000 | |
org.quartz.jobStore.clusterCheckinInterval | 5000 | |
org.quartz.jobStore.acquireTriggersWithinLock | true | |
org.quartz.jobStore.dataSource | myDs | |
org.quartz.dataSource.myDs.connectionProvider.class | org.apache.dolphinscheduler.service.quartz.DruidConnectionProvider |
install_config.conf这个配置文件比较繁琐,这个文件主要有两个地方会用到.
•1.DS集群的自动安装.
调用install.sh脚本会自动加载该文件中的配置.并根据该文件中的内容自动配置上述的配置文件中的内容. 比如:dolphinscheduler-daemon.sh、datasource.properties、zookeeper.properties、common.properties、application-api.properties、master.properties、worker.properties、alert.properties、quartz.properties 等文件.
•2.DS集群的启动&关闭.
DS集群在启动&关闭的时候,会加载该配置文件中的masters,workers,alertServer,apiServers等参数,启动/关闭DS集群.
文件内容如下:
# 注意: 该配置文件中如果包含特殊字符,如: `.*[]^${}\+?|()@#&`, 请转义,
# 示例: `[` 转义为 `\[`
# 数据库类型, 目前仅支持 postgresql 或者 mysql
dbtype="mysql"
# 数据库 地址 & 端口
dbhost="192.168.xx.xx:3306"
# 数据库 名称
dbname="dolphinscheduler"
# 数据库 用户名
username="xx"
# 数据库 密码
password="xx"
# Zookeeper地址
zkQuorum="192.168.xx.xx:2181,192.168.xx.xx:2181,192.168.xx.xx:2181"
# 将DS安装到哪个目录,如: /data1_1T/dolphinscheduler,
installPath="/data1_1T/dolphinscheduler"
# 使用哪个用户部署
# 注意: 部署用户需要sudo 权限, 并且可以操作 hdfs .
# 如果使用hdfs的话,根目录必须使用该用户进行创建.否则会有权限相关的问题.
deployUser="dolphinscheduler"
# 以下为告警服务配置
# 邮件服务器地址
mailServerHost="smtp.exmail.qq.com"
# 邮件服务器 端口
mailServerPort="25"
# 发送者
mailSender="xxxxxxxxxx"
# 发送用户
mailUser="xxxxxxxxxx"
# 邮箱密码
mailPassword="xxxxxxxxxx"
# TLS协议的邮箱设置为true,否则设置为false
starttlsEnable="true"
# 开启SSL协议的邮箱配置为true,否则为false。注意: starttlsEnable和sslEnable不能同时为true
sslEnable="false"
# 邮件服务地址值,同 mailServerHost
sslTrust="smtp.exmail.qq.com"
#业务用到的比如sql等资源文件上传到哪里,可以设置:HDFS,S3,NONE。如果想上传到HDFS,请配置为HDFS;如果不需要资源上传功能请选择NONE。
resourceStorageType="NONE"
# if S3,write S3 address,HA,for example :s3a://dolphinscheduler,
# Note,s3 be sure to create the root directory /dolphinscheduler
defaultFS="hdfs://mycluster:8020"
# 如果resourceStorageType 为S3 需要配置的参数如下:
s3Endpoint="http://192.168.xx.xx:9010"
s3AccessKey="xxxxxxxxxx"
s3SecretKey="xxxxxxxxxx"
# 如果ResourceManager是HA,则配置为ResourceManager节点的主备ip或者hostname,比如"192.168.xx.xx,192.168.xx.xx",否则如果是单ResourceManager或者根本没用到yarn,请配置yarnHaIps=""即可,如果没用到yarn,配置为""
yarnHaIps="192.168.xx.xx,192.168.xx.xx"
# 如果是单ResourceManager,则配置为ResourceManager节点ip或主机名,否则保持默认值即可。
singleYarnIp="yarnIp1"
# 资源文件在 HDFS/S3 存储路径
resourceUploadPath="/dolphinscheduler"
# HDFS/S3 操作用户
hdfsRootUser="hdfs"
# 以下为 kerberos 配置
# kerberos是否开启
kerberosStartUp="false"
# kdc krb5 config file path
krb5ConfPath="$installPath/conf/krb5.conf"
# keytab username
keytabUserName="[email protected]"
# username keytab path
keytabPath="$installPath/conf/hdfs.headless.keytab"
# api 服务端口
apiServerPort="12345"
# 部署DS的所有主机hostname
ips="ds1,ds2,ds3,ds4,ds5"
# ssh 端口 , 默认 22
sshPort="22"
# 部署master服务主机
masters="ds1,ds2"
# 部署 worker服务的主机
# 注意: 每一个worker都需要设置一个worker 分组的名称,默认值为 "default"
workers="ds1:default,ds2:default,ds3:default,ds4:default,ds5:default"
# 部署alert服务主机
alertServer="ds3"
# 部署api服务主机
apiServers="ds1"
通过类似shell方式提交任务的的时候,会加载该配置文件中的环境变量到主机中. 涉及到的任务类型有: Shell任务、Python任务、Spark任务、Flink任务、Datax任务等等
export HADOOP_HOME=/opt/soft/hadoop
export HADOOP_CONF_DIR=/opt/soft/hadoop/etc/hadoop
export SPARK_HOME1=/opt/soft/spark1
export SPARK_HOME2=/opt/soft/spark2
export PYTHON_HOME=/opt/soft/python
export JAVA_HOME=/opt/soft/java
export HIVE_HOME=/opt/soft/hive
export FLINK_HOME=/opt/soft/flink
export DATAX_HOME=/opt/soft/datax/bin/datax.py
export PATH=$HADOOP_HOME/bin:$SPARK_HOME1/bin:$SPARK_HOME2/bin:$PYTHON_HOME:$JAVA_HOME/bin:$HIVE_HOME/bin:$PATH:$FLINK_HOME/bin:$DATAX_HOME:$PATH
对应服务服务名成 | 日志文件名 |
---|---|
api服务日志配置文件 | logback-api.xml |
master服务日志配置文件 | logback-master.xml |
worker服务日志配置文件 | logback-worker.xml |
alert服务日志配置文件 | logback-alert.xml |
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