dolphinscheduler工作流

DolphinScheduler是一个分布式的、易扩展的、高可用的工作流任务调度系统，它支持多租户、多线程、多语言等特性，可以满足不同场景下的任务调度需求。

DolphinScheduler的特点包括：
1. 分布式：支持多节点部署，任务分发和执行都是分布式的。
2. 易扩展：支持动态扩容和缩容，可以根据业务需求灵活调整集群规模。
3. 高可用：支持主备模式和多节点负载均衡，保证系统的高可用性。
4. 多租户：支持多租户管理，可以为不同的用户或组织提供独立的任务调度服务。
5. 多线程：支持多线程并发执行任务，提高任务执行效率。
6. 多语言：支持多种编程语言，包括Java、Python、Shell等。

相关问题

dolphinscheduler工作流启动参数

根据提供的引用内容，我无法找到关于dolphinscheduler工作流启动参数的具体信息。但是，根据dolphinscheduler官方文档的部署指南，可以通过在启动命令中指定参数来配置dolphinscheduler工作流的一些参数。以下是一些常见的dolphinscheduler工作流启动参数示例：

1. 指定配置文件路径：

./dolphinscheduler-daemon.sh start master-server -p /path/to/config.properties

2. 指定日志文件路径：

./dolphinscheduler-daemon.sh start master-server -l /path/to/logs

3. 指定Zookeeper地址：

./dolphinscheduler-daemon.sh start master-server -z "zk1:2181,zk2:2181,zk3:2181"

4. 指定数据库连接信息：

./dolphinscheduler-daemon.sh start master-server -d "jdbc:mysql://localhost:3306/dolphinscheduler?useUnicode=true&characterEncoding=UTF-8&serverTimezone=Asia/Shanghai" -u username -p password

请注意，这只是一些示例参数，实际使用时可能会有其他参数和配置项。建议参考官方文档或相关教程以获取更详细的信息。

dolphinscheduler工作流中的spark任务，jar包中的变量值，怎么通过dolphinscheduler配置

DolphinScheduler支持在任务的高级属性中配置Spark任务的参数，包括Spark任务的JAR包路径、主类、参数等。你可以在这里配置你的jar包中的变量值，然后在任务执行时通过参数传递给Spark任务。

具体步骤如下：

1. 在DolphinScheduler的工作流中，选择一个Spark任务，在其高级属性中配置JAR包路径、主类和参数。在参数中，您可以使用`${}`语法来引用变量。例如，假设您的jar包中包含一个参数`inputPath`，您可以在DolphinScheduler的参数中这样引用：`${inputPath}`。

2. 点击“保存”按钮保存更改。

3. 在工作流运行时，DolphinScheduler会将参数的值传递给Spark任务。在Spark任务中，您可以使用`args`数组来接收这些参数。例如，如果在DolphinScheduler中传递了`inputPath`参数，您可以在Spark任务中这样接收：

val inputPath = args(0)

注意：在DolphinScheduler中配置的参数将被传递给Spark任务的`args`数组中，以数字下标的形式按顺序存储。因此，如果您需要传递多个参数，必须确保它们在DolphinScheduler中的顺序与Spark任务中`args`数组中的顺序相同。

另外，如果您的jar包中包含了配置文件，您可以在DolphinScheduler的参数中配置配置文件的路径，并在Spark任务中使用这些配置文件来获取变量值。例如，您可以在DolphinScheduler中配置一个名为`configFile`的参数，其值为配置文件的路径，然后在Spark任务中使用`ConfigFactory.parseFile(new File(configFile))`来加载配置文件，并获取其中的变量值。