dolphinscheduler TaskExecutionContext 类 解析
时间: 2023-09-20 18:07:45 浏览: 39
TaskExecutionContext 是 DolphinScheduler 中的一个重要类,它用于表示任务的上下文信息,包括任务的运行状态、执行结果、参数、全局变量等信息。在任务运行时,DolphinScheduler 会根据任务类型和配置信息创建一个 TaskExecutionContext 对象,并将其传递给任务的实际执行方法,以便任务能够访问上下文信息。
TaskExecutionContext 类中包含了许多字段,其中一些比较重要的字段包括:
- taskInstanceId:任务实例 ID,唯一标识一个任务实例。
- taskName:任务名称,用于标识任务。
- taskType:任务类型,如 SHELL、PYTHON、SPARK 等。
- taskParams:任务参数,包括任务的输入输出路径、参数等。
- globalParams:全局参数,可以在任务中使用的全局变量。
- state:任务状态,包括 READY、RUNNING、SUCCESS、FAILED 等。
- startTime:任务开始时间。
- endTime:任务结束时间。
- logPath:任务日志路径,记录任务的运行日志。
除了这些字段外,TaskExecutionContext 类还包含了许多其他的属性和方法,用于支持任务的执行、状态改变等操作。通过使用 TaskExecutionContext 类,DolphinScheduler 可以实现任务的灵活管理和调度。
相关问题
dolphinscheduler源码解析
DolphinScheduler是一款分布式的、易扩展的、高可靠的开源调度系统,它可以帮助用户实现复杂的任务调度和流程编排。DolphinScheduler源码解析主要包括以下几个方面:
1. 架构设计:DolphinScheduler采用了分布式架构,将任务调度、任务执行、任务监控等功能分别部署在不同的节点上,以提高系统的可靠性和扩展性。
2. 调度算法:DolphinScheduler采用了基于DAG(有向无环图)的调度算法,可以自动解决任务之间的依赖关系,实现任务的自动调度和流程编排。
3. 任务执行:DolphinScheduler支持多种任务类型,包括Shell、Python、Java等,可以通过插件机制扩展更多的任务类型。同时,DolphinScheduler还提供了任务重试、任务超时等机制,保证任务的可靠执行。
4. 监控报警:DolphinScheduler提供了丰富的监控指标和报警机制,可以及时发现和解决任务执行中的问题,保证系统的稳定性和可靠性。
总之,DolphinScheduler源码解析涉及到的内容非常广泛,需要对分布式系统、调度算法、任务执行、监控报警等方面有深入的理解和掌握。
DOLPHINSCHEDULER_OPTS含义
DOLPHINSCHEDULER_OPTS是DolphinScheduler的一个环境变量,用于配置DolphinScheduler的运行参数和选项。它可以通过设置该环境变量来修改DolphinScheduler的行为和性能。
具体来说,DOLPHINSCHEDULER_OPTS可以用于以下目的:
1. 配置JVM参数:可以通过DOLPHINSCHEDULER_OPTS设置JVM的参数,如内存大小、垃圾回收策略等。
2. 配置DolphinScheduler的运行模式:可以通过DOLPHINSCHEDULER_OPTS设置DolphinScheduler的运行模式,如单机模式、分布式模式等。
3. 配置日志级别:可以通过DOLPHINSCHEDULER_OPTS设置DolphinScheduler的日志级别,如DEBUG、INFO、WARN等。
4. 配置其他选项:可以通过DOLPHINSCHEDULER_OPTS设置其他一些选项,如数据库连接信息、调度器线程数等。
总之,DOLPHINSCHEDULER_OPTS是一个非常重要的环境变量,可以通过设置它来自定义DolphinScheduler的运行参数和选项,以满足不同场景下的需求。