Apache DolphinScheduler

因为我们的数仓数据源是Kafka，离线数仓需要用Flume采集Kafka中的数据到HDFS中。 在实际项目中，我们不可能一直在Xshell中启动Flume任务。

作者 | 肖清海 一、背景：为什么要跨越大版本？ 旧环境情况 当前 DolphinScheduler 版本： 3.1.3 当前 seatunnel 版本： 2.1.3

设想一下，凌晨3点，你的核心数据调度任务突发失败，下游报表无法按时产出。然而，传统告警方式弊端尽显：渠道单一，仅靠邮件易被忽视；集成困难，无法对接企业自研系统；响应滞后，缺乏自动化故障处理能力。

调度系统正在从单一的时间驱动工具演变为融合事件驱动、云原生、智能化的综合数据编排平台。DolphinScheduler 凭借其去中心化的架构设计、插件化的扩展机制和云原生的部署支持，已经为这场演进奠定

Spring Cloud Data Flow Spring Cloud Data Flow是一个基于Spring Boot和Spring Cloud的开源框架，旨在简化云原生环境中数据流处理和批处理。

本月报对 4 月份社区研发进行了整理统计，发现在这段时间， Apache DolphinScheduler 主干（dev）合并强度明显提升。

在 2026 Apache DolphinScheduler Meetup 技术分享中，由刘小东带来的 DolphinScheduler Agent 解决方案一经亮相，便成为社区焦点。

在数据平台不断演进的过程中，很多团队都会经历一个关键转折点：调度系统已经足够稳定，任务也能够按时运行，但整体效率却没有提升，反而随着规模扩大变得越来越难维护。

"与 DolphinScheduler 集成有时间再写吧，欠的东西太多了。"，现在项目快部署了，特此来还债。

如果你做过调度系统，大概率经历过这样的时刻： 凌晨两点，手机突然亮了。 不是消息，是报警——任务挂了。 你盯着屏幕，脑子里只剩一句话： “能不能让它自己修？”

在数字化转型浪潮席卷全球的今天，智能制造已成为制造业高质量发展的核心引擎。然而，在迈向智能化的道路上，企业面临着诸多挑战：多系统数据孤岛、复杂的调度依赖、监控告警滞后等问题层出不穷。

Community Over Code Asia 2026 将于今年 8 月 7 日—9 日在北京举行，大会议题征集也进入倒计时！

在数据平台不断演进的过程中，一个非常常见但又隐蔽的误区是：团队会不自觉地让调度系统承担越来越多“本不属于它”的职责，比如在调度层写复杂业务逻辑、控制计算参数，甚至试图统一管理不同计算引擎的执行细节。

在生产环境中，调度平台的性能问题从来不是单点瓶颈，而是调度决策、任务执行、元数据存储、协调机制等多层因素叠加的结果。

如果你做过调度系统，大概率经历过这样的时刻： 凌晨两点，手机突然亮了。 不是消息，是报警——任务挂了。 你盯着屏幕，脑子里只剩一句话： “能不能让它自己修？”

本文面向希望在本地阅读和调试 DolphinScheduler 核心源码的开发者，示例环境为 Windows + IntelliJ IDEA + Docker Desktop + PostgreSQL

嘿！2026 年 3 月 月报来啦！Apache DolphinScheduler 社区超给力~ 13 位小伙伴踊跃贡献代码，发布了 3.4.1 昕版本，调度增强、任务插件升级。

恭喜@向梓豪同学近期受邀成为 ASF Member！作为 Apache DolphinScheduler 的 PMC Member，社区为他获此殊荣感到由衷的开心。

在企业级调度平台中，不同团队或业务线如何共享平台资源，是设计系统时必须考虑的核心问题。单租户和多租户是两种常见模式，它们在资源隔离、稳定性和扩展性上有明显差异。

去年团队做数据平台选型的时候，老板直接甩出一句话："Airflow 太重了，运维成本扛不住，找个轻量点的替代品。"