Apache DolphinScheduler

本文将介绍 Apache DolphinScheduler 的 Worker 负载均衡，含加权随机、平滑轮询、线性负载（默认）三种算法，及配置修改、Worker 权重与预热机制，并细述各算法原理。

问题描述 DolphinScheduler 3.1.9 单机版（standalone）重启后，项目、流程定义等数据全部丢失。 问题原因 默认配置使用 H2 内存数据库，数据仅保存在内存中，重启后失效。

本人的是集群3.1.8因为3.1.8的一些漏洞才升级到3.3.1，虽然漏洞也可以不用升级解决，但是3.3.1版本有更详细的权限管控资源便也升级了；3.3.1版本机器启动方式变得更复杂了，但是集群功

本文是 Apache DolphinScheduler 3.1.9 版本源码解读的第二篇：Worker Server 启动流程源码解读以及相关流程设计。结尾处附有相关流程图，供大家参考。

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在现代数据驱动的企业中，工作流调度系统是数据管道（Data Pipeline）的“中枢神经”。从 ETL 任务到机器学习训练，从报表生成到实时监控，几乎所有关键业务都依赖于一个稳定、高效、易扩展的调度

本文记录了在 Ubuntu 22.04 上部署 Apache DolphinScheduler（伪集群模式）的完整过程，涵盖环境准备、安装配置、数据库初始化、用户创建及服务启动等步骤。

本文就主要探讨如何在 ApacheDolphinScheduler 上更好地玩转 Workflow， 以帮助大家更好地管理数据处理任务。

本文将从架构层面深入分析常见故障类型，提供详细的排查思路和解决方案，帮助运维人员和开发者快速定位并解决问题。

在项目上实际使用了 DolphinScheduler 一段时间后，我遇到了任务组功能因为 MySQL 时区的原因报错的问题。经过探索这个问题已经解决了，解决思路分享如下。

本文手把手演示了如何在 K8s + Rancher 环境中快速拉起一套生产可用的 Apache DolphinScheduler 3.2.2 集群。

过去 3 年，我们团队把部分调度任务从 Azkaban 逐步迁移到 DolphinScheduler，并开展了 K8s 容器化。今天把踩过的坑、攒下的经验一次性复盘，建议收藏！

亲爱的社区小伙伴们，大家好！ 我们迎来了 Apache DolphinScheduler 的又一次重要更新——3.3.1 版本正式发布！

本文详细介绍了Apache DolphinScheduler的RESTful API接口体系及其在企业系统集成中的应用。

无论你是刚接触 K8s 的新手，还是在生产中面临调度系统容器化挑战的资深工程师，这场分享都值得你锁定！

在调研了 DolphinScheduler 之后，在项目上实际使用了一段时间，遇到了任务过多僵死的问题，解决思路分享如下。

在数据驱动与智能化的浪潮下，数据调度平台的价值正在被重新定义。天翼云翼 MR 与 Apache DolphinScheduler 的结合，不仅是一次技术选型，更是一次从社区到企业的深度融合与创新探索。

7 月份，Apache DolphinScheduler 社区持续高能迭代，多个核心模块迎来重要修复与优化。在 K8S 环境下解决了 PodIP 变化导致无法重新连接 Zookeeper 的问题，依赖

我们的团队已经使用Apache DolphinScheduler搭建我们自己的大数据调度平台近三年时间。

本文介绍了基于 DolphinScheduler 的离线数据治理平台，解决了任务依赖黑洞和扩展性瓶颈问题。通过 YAML 动态编译和血缘自动捕获，实现了高效的任务依赖管理和数据追踪。