dataworks和DolphinScheduler

### 特征对比

#### 功能特性

DataWorks 是阿里云提供的一站式大数据开发平台，支持多种数据处理方式，包括离线批处理、实时流计算以及机器学习等。该平台提供了丰富的可视化工具来帮助用户构建复杂的数据工作流程[^1]。

# 示例：使用Python SDK调用DataWorks API创建项目
import dataworks_sdk

client = dataworks_sdk.Client(api_key="your_api_key")
response = client.create_project(name="example_project", description="An example project.")
print(response)

相比之下，DolphinScheduler 则是一个开源的工作流调度系统，专注于任务编排和依赖管理。它允许开发者通过图形界面定义复杂的业务逻辑，并且能够很好地集成各种类型的作业执行器，如Shell脚本、SQL查询、Spark应用等[^2]。

# 示例：提交一个简单的shell命令给DolphinScheduler运行
dolphinscheduler submit-task \
    --command-body 'echo Hello World'

#### 性能指标考量

当考虑性能时，两者都进行了广泛的测试以评估不同配置下的表现。对于 DataWorks 而言，在不同的 `CodeActivity` 数量下测量了工作流执行时间的变化情况；而对于 DolphinScheduler，则更关注于如何优化内存占用率及持久化存储大小等因素的影响。

#### 数据聚合窗口设置

值得注意的是，在涉及流数据分析场景时，像 DolphinScheduler 这样的框架可能需要设定合适的时间窗口来进行有效的事件累积分析。最小时间为5分钟而最大可达至24小时不等。