关注我们

讲师介绍 PROFILE
陶超权
博世智驾(中国)后端工程师

负责数据处理和数据调度方面工作,在智能驾驶数据处理领域具有丰富的实践经验。在2024年12月Apache DolphinScheduler社区线上交流会上上,他分享了Apache DolphinScheduler在智能驾驶数据处理中的应用案例和未来的发展蓝图。
业务背景


接入改造


MQ Trigger


节点增强
主流程与子流程:优化了主流程和子流程的管理。 自定义plugin:允许自定义plugin,以适应特定的业务需求。 修改dynamic节点的子流程生成规则:调整了dynamic节点的子流程生成规则,以更好地控制参数输出。 异步触发&轮询:实现了异步触发和轮询机制,提高了任务的响应速度。 Conditional Http:引入了条件HTTP请求,以实现更复杂的工作流逻辑。


动态优先级

最佳实践
namespace隔离:通过namespace级别的隔离,实现了不同任务之间的逻辑分离。 Node隔离:通过Node级别的隔离,确保了计算任务不会因为资源抢占或负载导致控制节点被驱逐。


任务传参:避免使用大JSON传参,尽量使用文件交互,以文件地址作为参数传递,以减少网络传输的负担。 资源配额:对于耗时较长的k8s任务,尽量将request和limit配置相同,避免资源超卖导致OOM。 IO控制:对于IO密集型任务,尽量避免大量读写本地磁盘,使用CFS(Cloud File System),以减少对当前node上其他任务的影响。

支持动态修改master上任务的优先级:允许动态调整任务的优先级,以适应不同的业务需求。 通过node标签和容忍度将不同类型的任务分配到不同节点上:通过这种方式,可以确保不同类型的任务在资源使用上相互隔离,同时保持各自的优先级。

未来规划
结语

用户案例
迁移实战
发版消息
加入社区
关注社区的方式有很多:
GitHub: https://github.com/apache/dolphinscheduler 官网:https://dolphinscheduler.apache.org/en-us 订阅开发者邮件:dev@dolphinscheduler@apache.org X.com:@DolphinSchedule YouTube:https://www.youtube.com/@apachedolphinscheduler Slack:https://join.slack.com/t/asf-dolphinscheduler/shared_invite/zt-1cmrxsio1-nJHxRJa44jfkrNL_Nsy9Qg
同样地,参与Apache DolphinScheduler 有非常多的参与贡献的方式,主要分为代码方式和非代码方式两种。
📂非代码方式包括:
完善文档、翻译文档;翻译技术性、实践性文章;投稿实践性、原理性文章;成为布道师;社区管理、答疑;会议分享;测试反馈;用户反馈等。
👩💻代码方式包括:
查找Bug;编写修复代码;开发新功能;提交代码贡献;参与代码审查等。


你的好友秀秀子拍了拍你
并请你帮她点一下“分享”
文章转载自海豚调度,如果涉嫌侵权,请发送邮件至:contact@modb.pro进行举报,并提供相关证据,一经查实,墨天轮将立刻删除相关内容。






