dolphinscheduler 执行spark任务 怎么动态获取某个数据库中的参数

在DolphinScheduler中执行Spark任务获取某个数据库中的参数可以通过以下步骤实现：

1. 在DolphinScheduler中创建一个数据源连接，连接到需要获取参数的数据库。
2. 在Spark任务中设置参数，例如`${param}`。
3. 在Spark任务的参数设置中，选择“动态参数”，并选择需要从数据源中获取参数的SQL语句，例如`select value from config where name='param'`。
4. 在任务执行时，DolphinScheduler会自动执行SQL语句获取参数，并将参数传递给Spark任务。

需要注意的是，SQL语句中的参数名需要与Spark任务中设置的参数名相同，例如在Spark任务中设置的参数为`${param}`，则SQL语句中的参数名也应为`param`。

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DolphinScheduler工作流任务节点中自定义参数的值，在spark任务jar包中怎么获取到

要在Spark任务jar包中获取DolphinScheduler工作流任务节点中自定义参数的值，可以通过使用SparkConf来获取。在SparkConf中，可以使用get方法获取指定自定义参数的值。具体操作步骤如下：

1. 在DolphinScheduler工作流任务节点中，设置自定义参数的值。

2. 在Spark任务的代码中，使用SparkConf获取指定自定义参数的值。

例如，假设在DolphinScheduler工作流任务节点中，设置了一个名为“testParam”的自定义参数，并且其值为“testValue”。在Spark任务的代码中，可以使用以下代码获取该自定义参数的值：

import org.apache.spark.SparkConf;

SparkConf conf = new SparkConf();
String testParamValue = conf.get("testParam");

这样，就可以获取到DolphinScheduler工作流任务节点中设置的自定义参数的值了。

dolphinscheduler spark

### 回答1：
DolphinScheduler是一款开源的分布式调度系统，支持多种计算框架，包括Spark。在DolphinScheduler中，您可以使用Spark作为作业类型之一，以便更好地处理大数据。通过DolphinScheduler与Spark的结合，您可以轻松地创建和管理Spark作业，并根据需要进行任务调度和监控。此外，DolphinScheduler还提供了丰富的资源管理和任务调度功能，让您的Spark作业能够更加高效地运行。

### 回答2：
DolphinScheduler是一种开源的分布式任务调度系统，旨在帮助用户高效地管理和调度各种后台任务。而Spark是一种强大的分布式计算框架，广泛应用于大数据处理和机器学习等领域。

DolphinScheduler支持将Spark任务作为调度的一种类型进行管理和调度。用户可以通过DolphinScheduler的Web界面创建和配置Spark任务，设置任务的调度时间、依赖关系、优先级等，以及指定Spark任务所需的资源、参数和程序文件。

在执行过程中，DolphinScheduler会根据任务的调度策略和依赖关系，将Spark任务分配到特定的执行节点上运行。通过与大数据处理集群的整合，DolphinScheduler可以动态分配和管理Spark任务所需的计算资源，实现任务的快速且高效执行。

此外，DolphinScheduler还提供了丰富的监控和告警功能，用户可以实时监控Spark任务的执行状态和运行日志，及时发现和解决任务执行过程中的问题。同时，DolphinScheduler还支持任务的失败重试和自动恢复，以确保任务的可靠性和稳定性。

总之，将DolphinScheduler与Spark结合使用，可以有效地管理、调度和监控Spark任务的执行。这样的组合能够提高任务执行的效率和稳定性，为用户提供更好的任务调度和管理体验。