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本文详细介绍了Apache DolphinScheduler的RESTful API接口体系及其在企业系统集成中的应用。内容涵盖API架构设计、核心控制器模块、统一响应格式、认证授权机制、错误处理体系以及Swagger接口文档。同时深入探讨了Java SDK集成开发指南,包括环境准备、核心API接口、工作流编程式创建与管理,以及与企业现有系统的集成方案。文章提供了丰富的代码示例和最佳实践,帮助开发者全面掌握DolphinScheduler的API开发与集成能力。
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RESTful API接口体系详解
DolphinScheduler提供了一套完整且规范的RESTful API接口体系,为开发者提供了强大的集成和扩展能力。该API体系基于Spring Boot框架构建,采用标准的RESTful设计原则,支持Swagger文档自动生成,具备完善的认证授权机制和统一的错误处理体系。
API架构设计
DolphinScheduler的API架构采用分层设计模式,整体架构如下:

核心控制器模块
DolphinScheduler API包含20多个核心控制器,覆盖了系统的所有功能模块:

统一响应格式
所有API接口都遵循统一的响应格式规范:
{"code": 0,"msg": "success","data": {// 业务数据内容}}
响应状态码说明:

认证授权机制
DolphinScheduler支持多种认证方式:

支持两种认证模式:
密码认证:基于用户名密码的传统认证方式 LDAP认证:集成企业级LDAP身份验证
错误处理体系
API采用统一的异常处理机制:
@RestControllerAdvicepublic class ApiExceptionHandler {@ExceptionHandler(Exception.class)public Result exceptionHandler(Exception e, HandlerMethod hm) {ApiException ce = hm.getMethodAnnotation(ApiException.class);if (ce == null) {return Result.errorWithArgs(Status.INTERNAL_SERVER_ERROR_ARGS, e.getMessage());}return Result.error(ce.value());}}
Swagger接口文档
系统集成Swagger2和SwaggerBootstrapUI,自动生成API文档:
访问路径:/swagger-ui.html 支持在线测试接口 完整的参数说明和示例 实时更新的接口文档
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典型接口示例
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典型接口示例
创建项目接口:
@PostMapping()@ApiOperation(value = "create", notes = "CREATE_PROJECT_NOTES")@ApiException(CREATE_PROJECT_ERROR)public Result createProject(@RequestAttribute User loginUser,@RequestParam String projectName,@RequestParam(required = false) String description) {Map<String, Object> result = projectService.createProject(loginUser, projectName, description);return returnDataList(result);}
启动工作流实例:
@PostMapping("start-process-instance")@ApiOperation(value = "startProcessInstance", notes = "RUN_PROCESS_INSTANCE_NOTES")public Result startProcessInstance(@PathVariable long projectCode,@RequestParam long processDefinitionCode,@RequestParam FailureStrategy failureStrategy,@RequestParam WarningType warningType) {// 业务逻辑处理}
接口调用最佳实践
认证头信息:所有接口调用都需要携带有效的Session或Token 参数验证:严格按照Swagger文档中的参数要求传递数据 错误处理:正确处理各种业务状态码和错误信息 性能优化:合理使用分页查询,避免大数据量返回 异步操作:长时间操作建议使用异步调用方式
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扩展开发指南
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扩展开发指南
开发者可以通过以下方式扩展API功能:
新增控制器:继承BaseController,使用标准注解规范 自定义服务:实现业务逻辑,注入到控制器中 添加状态码:在Status枚举中定义新的错误状态 集成认证:实现Authenticator接口支持新的认证方式
DolphinScheduler的RESTful API体系设计规范、扩展性强,为系统集成和二次开发提供了坚实的基础架构支持。通过完善的文档和统一的规范,开发者可以快速上手并进行定制化开发。
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Java SDK集成开发指南
Apache DolphinScheduler提供了强大的Java SDK集成能力,允许开发者通过编程方式与调度系统进行交互。本指南将详细介绍如何使用Java SDK进行工作流定义、任务管理、调度执行等操作。
环境准备与依赖配置
在开始使用Java SDK之前,需要确保项目已正确配置相关依赖。DolphinScheduler的Java SDK主要通过Maven进行依赖管理:
<dependency><groupId>org.apache.dolphinscheduler</groupId><artifactId>dolphinscheduler-client</artifactId><version>3.0.0</version></dependency><dependency><groupId>org.apache.dolphinscheduler</groupId><artifactId>dolphinscheduler-common</artifactId><version>3.0.0</version></dependency>
核心API接口概览
DolphinScheduler Java SDK提供了丰富的API接口,主要分为以下几类:

Java Gateway集成架构
DolphinScheduler采用Py4J框架实现Python与Java的跨语言通信,其架构如下:

Java JDK核心集成示例
工作流创建与提交
以下示例展示如何通过Java SDK创建和提交一个简单的工作流:
// 初始化网关连接GatewayServer gateway = new GatewayServer(new PythonGatewayServer());gateway.start();// 创建工作流定义ProcessDefinition processDefinition = new ProcessDefinition();processDefinition.setName("daily_etl_workflow");processDefinition.setDescription("Daily ETL Data Processing");processDefinition.setProjectName("data_engineering");processDefinition.setTenantCode("tenant_001");// 添加Shell任务ShellTask shellTask = new ShellTask();shellTask.setName("data_extraction");shellTask.setCommand("python scripts/extract_data.py");shellTask.setWorkerGroup("default");// 添加SQL任务SqlTask sqlTask = new SqlTask();sqlTask.setName("data_transformation");sqlTask.setDatasourceName("hive_prod");sqlTask.setSql("INSERT INTO table_dest SELECT * FROM table_src");// 设置任务依赖关系processDefinition.addTask(shellTask);processDefinition.addTask(sqlTask);processDefinition.setTaskRelation(shellTask, sqlTask);// 提交工作流long processDefinitionCode = processDefinitionService.createProcessDefinition(user, projectCode, processDefinition);// 发布工作流processDefinitionService.releaseProcessDefinition(user, projectCode, processDefinitionCode, ReleaseState.ONLINE);
工作流调度执行
// 立即执行工作流Map<String, Object> result = executorService.execProcessInstance(user,projectCode,processDefinitionCode,null, // scheduleTimenull, // execTypeFailureStrategy.CONTINUE,null, // startNodeListTaskDependType.TASK_POST,WarningType.NONE,0, // warningGroupIdRunMode.RUN_MODE_SERIAL,Priority.MEDIUM,"default", // workerGroup-1L, // environmentCode3600, // timeoutnull, // startParamsnull // expectedParallelismNumber);// 解析执行结果if (result.get(Constants.STATUS) == Status.SUCCESS) {int processInstanceId = (int) result.get(Constants.DATA_LIST);logger.info("Process instance started with ID: {}", processInstanceId);}
定时调度配置
// 创建定时调度Schedule schedule = new Schedule();schedule.setProcessDefinitionCode(processDefinitionCode);schedule.setCrontab("0 0 2 * * ?"); // 每天凌晨2点执行schedule.setFailureStrategy(FailureStrategy.CONTINUE);schedule.setWarningType(WarningType.ALL);schedule.setWarningGroupId(1);schedule.setProcessInstancePriority(Priority.MEDIUM);Map<String, Object> scheduleResult = schedulerService.insertSchedule(user,projectCode,processDefinitionCode,schedule);
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高级集成特性
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高级集成特性
参数化工作流
DolphinScheduler支持全局参数和局部参数传递:
// 设置全局参数Map<String, String> globalParams = new HashMap<>();globalParams.put("business_date", "${system.biz.date}");globalParams.put("input_path", "/data/input/${business_date}");globalParams.put("output_path", "/data/output/${business_date}");processDefinition.setGlobalParams(globalParams);// 任务级参数shellTask.setLocalParams(Collections.singletonList(new Property("file_count", "IN", "VARCHAR", "10")));
条件分支与流程控制
// 创建条件任务ConditionsTask conditionsTask = new ConditionsTask();conditionsTask.setName("check_data_quality");conditionsTask.setCondition("${data_quality} > 0.9");// 成功分支ShellTask successTask = new ShellTask();successTask.setName("load_to_dw");successTask.setCommand("python load_datawarehouse.py");// 失败分支ShellTask failureTask = new ShellTask();failureTask.setName("send_alert");failureTask.setCommand("python send_alert.py");// 设置条件分支processDefinition.addTask(conditionsTask);processDefinition.addTask(successTask);processDefinition.addTask(failureTask);processDefinition.setConditionRelation(conditionsTask, successTask, failureTask);
资源文件管理
// 上传资源文件ResourceComponent resource = new ResourceComponent();resource.setName("etl_script.py");resource.setDescription("ETL Python Script");resource.setContent(Files.readAllBytes(Paths.get("scripts/etl_script.py")));resource.setType(ResourceType.FILE);Result uploadResult = resourcesService.createResource(user,resource.getName(),resource.getDescription(),resource.getContent(),ResourceType.FILE,0, // pid"/");// 在任务中引用资源文件shellTask.setResourceList(Collections.singletonList(new ResourceInfo("etl_script.py", ResourceType.FILE)));
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错误处理与监控》
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错误处理与监控》
异常处理机制
try {// 工作流操作long processDefinitionCode = processDefinitionService.createProcessDefinition(user, projectCode, processDefinition);} catch (ServiceException e) {logger.error("Failed to create process definition: {}", e.getMessage());// 根据错误码进行特定处理if (e.getCode() == Status.PROCESS_DEFINITION_NAME_EXIST.getCode()) {logger.warn("Process definition already exists, updating instead...");// 更新逻辑}}
执行状态监控
// 查询工作流实例状态ProcessInstance processInstance = processInstanceService.queryProcessInstanceById(user, projectCode, processInstanceId);// 监控任务执行状态List<TaskInstance> taskInstances = taskInstanceService.queryTaskListPaging(user,projectCode,processInstanceId,null, // processInstanceNamenull, // taskNamenull, // executorNamenull, // startDatenull, // endDatenull, // searchValnull, // stateTypenull, // host1, // pageNo100 // pageSize);// 实时日志查看String taskLog = loggerService.queryLog(user,taskInstanceId,0, // skipLineNum100 // limit);
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性能优化建议
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性能优化建议
批量操作优化
// 批量生成任务编码Map<String, Object> codeResult = taskDefinitionService.genTaskCodeList(100);List<Long> taskCodes = (List<Long>) codeResult.get(Constants.DATA_LIST);// 批量创建任务for (int i = 0; i < taskCodes.size(); i++) {ShellTask task = new ShellTask();task.setCode(taskCodes.get(i));task.setName("batch_task_" + i);task.setCommand("echo 'Task " + i + "'");processDefinition.addTask(task);}
连接池配置
# application.yml 配置dolphinscheduler:client:pool:max-total: 50max-idle: 10min-idle: 5max-wait-millis: 30000
异步处理模式
// 异步提交工作流CompletableFuture<Long> future = CompletableFuture.supplyAsync(() -> {return processDefinitionService.createProcessDefinition(user, projectCode, processDefinition);});future.thenAccept(processDefinitionCode -> {logger.info("Process definition created asynchronously: {}", processDefinitionCode);// 后续处理逻辑}).exceptionally(ex -> {logger.error("Failed to create process definition asynchronously", ex);return null;});
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安全最佳实践
认证与授权
// 使用访问令牌认证String accessToken = "your-access-token";User user = usersService.queryUserByToken(accessToken);// 权限验证boolean hasPermission = usersService.hasProjectPerm(user, projectCode, "project_operator");if (!hasPermission) {throw new SecurityException("Insufficient permissions for project operation");}
敏感数据保护
// 使用加密参数String encryptedParam = PasswordUtils.encryptPassword("sensitive_data");// 安全的数据源配置DataSource datasource = new DataSource();datasource.setName("prod_database");datasource.setType(DbType.MYSQL);datasource.setConnectionParams(PasswordUtils.encryptPassword("jdbc:mysql://host:3306/db?user=admin&password=secret"));
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调试与故障排除
日志配置
<!-- log4j2.xml 配置 --><Logger name="org.apache.dolphinscheduler" level="DEBUG" additivity="false"><AppenderRef ref="Console"/><AppenderRef ref="File"/></Logger>
常见问题处理
// 连接超时处理try {gateway.entryPoint.createOrUpdateProcessDefinition(...);} catch (Py4JNetworkException e) {logger.warn("Gateway connection timeout, retrying...");// 重试逻辑retryOperation();}// 数据序列化异常try {String jsonParams = objectMapper.writeValueAsString(taskParams);} catch (JsonProcessingException e) {logger.error("JSON serialization failed: {}", e.getMessage());// 使用简化参数jsonParams = "{}";}
通过本指南,您可以全面了解DolphinScheduler Java SDK的集成方式和最佳实践。这些示例代码和模式可以帮助您构建可靠、高效的数据调度解决方案。
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工作流编程式创建与管理
Apache DolphinScheduler 提供了完整的 RESTful API 接口,支持通过编程方式对工作流进行创建、更新、查询和管理操作。这种编程式管理方式为自动化运维、CI/CD集成以及大规模工作流部署提供了强大的技术支撑。
工作流创建API详解
DolphinScheduler 的核心创建工作流 API 提供了丰富的参数配置能力,支持完整的工作流定义:
@PostMapping()@ResponseStatus(HttpStatus.CREATED)public Result createProcessDefinition(@RequestAttribute(value = Constants.SESSION_USER) User loginUser,@PathVariable long projectCode,@RequestParam(value = "name", required = true) String name,@RequestParam(value = "description", required = false) String description,@RequestParam(value = "globalParams", required = false, defaultValue = "[]") String globalParams,@RequestParam(value = "locations", required = false) String locations,@RequestParam(value = "timeout", required = false, defaultValue = "0") int timeout,@RequestParam(value = "tenantCode", required = true) String tenantCode,@RequestParam(value = "taskRelationJson", required = true) String taskRelationJson,@RequestParam(value = "taskDefinitionJson", required = true) String taskDefinitionJson)
关键参数说明

工作流数据结构模型
DolphinScheduler 的工作流采用分层数据结构设计,通过类图可以清晰展示其核心组件关系:

编程式创建工作流示例
以下是一个完整的Java代码示例,展示如何通过API编程方式创建工作流:
public class WorkflowCreator {private static final String API_BASE = "http://dolphinscheduler-api:12345/dolphinscheduler";private static final String TOKEN = "your-auth-token";public String createDailyETLWorkflow(long projectCode, String tenantCode) {// 构建任务定义JSONString taskDefinitionJson = buildTaskDefinitions();// 构建任务关系JSONString taskRelationJson = buildTaskRelations();// 构建请求参数Map<String, Object> params = new HashMap<>();params.put("name", "daily_etl_pipeline");params.put("description", "Daily data extraction and loading workflow");params.put("globalParams", "[{\"prop\":\"biz_date\",\"value\":\"${system.biz.date}\"}]");params.put("timeout", 120);params.put("tenantCode", tenantCode);params.put("taskRelationJson", taskRelationJson);params.put("taskDefinitionJson", taskDefinitionJson);// 调用APIString url = String.format("%s/projects/%d/process-definition",API_BASE, projectCode);return HttpClientUtils.post(url, params, TOKEN);}private String buildTaskDefinitions() {return "["+ "{\"code\":1001,\"name\":\"extract_mysql_data\",\"taskType\":\"SQL\","+ "\"taskParams\":\"{\\\"type\\\":\\\"MYSQL\\\",\\\"sql\\\":\\\"SELECT * FROM source_table WHERE dt='${biz_date}'\\\"}\","+ "\"description\":\"Extract data from MySQL\",\"timeout\":30},"+ "{\"code\":1002,\"name\":\"transform_data\",\"taskType\":\"SPARK\","+ "\"taskParams\":\"{\\\"mainClass\\\":\\\"com.etl.Transformer\\\",\\\"deployMode\\\":\\\"cluster\\\"}\","+ "\"description\":\"Transform extracted data\",\"timeout\":60},"+ "{\"code\":1003,\"name\":\"load_to_hive\",\"taskType\":\"HIVE\","+ "\"taskParams\":\"{\\\"hiveCliTaskExecutionType\\\":\\\"SCRIPT\\\",\\\"hiveSqlScript\\\":\\\"INSERT INTO target_table SELECT * FROM temp_table\\\"}\","+ "\"description\":\"Load data to Hive\",\"timeout\":30}"+ "]";}private String buildTaskRelations() {return "["+ "{\"name\":\"\",\"preTaskCode\":0,\"postTaskCode\":1001},"+ "{\"name\":\"\",\"preTaskCode\":1001,\"postTaskCode\":1002},"+ "{\"name\":\"\",\"preTaskCode\":1002,\"postTaskCode\":1003}"+ "]";}}
工作流管理操作API
除了创建工作流,DolphinScheduler 还提供了完整的管理API:
查询工作流列表
@GetMapping()public Result queryProcessDefinitionListPaging(@RequestAttribute(value = Constants.SESSION_USER) User loginUser,@PathVariable long projectCode,@RequestParam(value = "searchVal", required = false) String searchVal,@RequestParam(value = "pageNo") Integer pageNo,@RequestParam(value = "pageSize") Integer pageSize)
更新工作流定义
@PutMapping(value = "/{code}")public Result updateProcessDefinition(@RequestAttribute(value = Constants.SESSION_USER) User loginUser,@PathVariable long projectCode,@RequestParam(value = "name", required = true) String name,@PathVariable(value = "code", required = true) long code,// ... 其他参数与创建API类似@RequestParam(value = "releaseState", required = false) ReleaseState releaseState)
发布/下线工作流
@PostMapping(value = "/release")public Result releaseProcessDefinition(@RequestAttribute(value = Constants.SESSION_USER) User loginUser,@PathVariable long projectCode,@RequestParam(value = "code") long code,@RequestParam(value = "releaseState") ReleaseState releaseState)
批量操作支持
对于大规模工作流管理场景,DolphinScheduler 提供了批量操作API:
// 批量复制工作流@PostMapping(value = "/batch-copy")public Result copyProcessDefinition(@RequestAttribute(value = Constants.SESSION_USER) User loginUser,@PathVariable long projectCode,@RequestParam(value = "codes", required = true) String codes,@RequestParam(value = "targetProjectCode", required = true) long targetProjectCode)// 批量移动工作流@PostMapping(value = "/batch-move")public Result moveProcessDefinition(@RequestAttribute(value = Constants.SESSION_USER) User loginUser,@PathVariable long projectCode,@RequestParam(value = "codes", required = true) String codes,@RequestParam(value = "targetProjectCode", required = true) long targetProjectCode)// 批量删除工作流@DeleteMapping(value = "/batch-delete")public Result batchDeleteProcessDefinition(@RequestAttribute(value = Constants.SESSION_USER) User loginUser,@PathVariable long projectCode,@RequestParam(value = "codes", required = true) String codes)
工作流版本管理
DolphinScheduler 支持工作流版本控制,每次修改都会生成新的版本:

版本查询API示例:
@GetMapping(value = "/{code}/versions")public Result queryProcessDefinitionVersions(@RequestAttribute(value = Constants.SESSION_USER) User loginUser,@PathVariable long projectCode,@RequestParam(value = "pageNo") int pageNo,@RequestParam(value = "pageSize") int pageSize,@PathVariable(value = "code") long code)
错误处理与状态码
编程式创建工作流时,需要正确处理各种异常情况:

最佳实践建议
参数验证: 在调用API前验证所有必填参数,特别是JSON格式的任务定义和关系数据 异常重试: 对于网络超时等临时性错误,实现重试机制 版本控制: 重要变更前备份当前工作流版本 权限管理: 确保API调用具有足够的项目操作权限 性能优化: 批量操作时合理设置分页大小,避免一次性加载过多数据
通过编程式API管理DolphinScheduler工作流,可以实现高度自动化的数据流水线部署和管理,大大提升数据工程团队的效率和运维质量。
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企业系统集成方案
DolphinScheduler作为现代化的数据调度平台,提供了丰富的API接口和灵活的扩展机制,能够与企业现有系统实现深度集成。通过RESTful API、Webhook回调、插件扩展等多种方式,DolphinScheduler可以与企业的监控系统、消息通知系统、数据平台等无缝对接。
API认证与授权机制
DolphinScheduler提供了完善的认证和授权体系,支持多种集成方式:
Access Token认证
企业系统可以通过Access Token与DolphinScheduler API进行安全交互:
// 生成Access Token示例POST access-tokensContent-Type: application/x-www-form-urlencodeduserId=1001&expireTime=2024-12-31 23:59:59// 使用Token调用APIGET projects/1001/process-definitionAuthorization: Bearer {access_token}
多租户支持
DolphinScheduler支持多租户架构,不同企业部门可以独立管理自己的工作流:

工作流调度集成
程序化工作流触发
企业系统可以通过API动态触发工作流执行:
// 启动工作流实例POST projects/{projectCode}/executors/start-process-instanceContent-Type: application/x-www-form-urlencodedprocessDefinitionCode=12345&scheduleTime=2024-01-15 10:00:00&failureStrategy=END&warningType=ALL&workerGroup=default&timeout=3600
批量任务调度
支持批量启动多个工作流,适用于数据补全或批量处理场景:
// 批量启动工作流POST projects/{projectCode}/executors/batch-start-process-instanceContent-Type: application/x-www-form-urlencodedprocessDefinitionCodes=1001,1002,1003&failureStrategy=END&warningType=ALL
实时状态监控集成
工作流状态查询
企业监控系统可以实时获取工作流执行状态:
// 查询工作流实例列表GET /projects/{projectCode}/process-instance?pageNo=1&pageSize=20&stateType=RUNNING// 响应示例{"code": 0,"msg": "success","data": {"totalList": [{"id": 1001,"name": "daily_etl","state": "RUNNING","startTime": "2024-01-15 09:00:00","host": "worker-node-1"}],"total": 1,"currentPage": 1,"totalPage": 1}}
任务日志集成
支持实时获取任务执行日志,便于故障排查和审计:
// 查看任务日志GET projects/{projectCode}/log/detail?taskInstanceId=5001&skipLineNum=0&limit=100
告警通知集成
DolphinScheduler提供了灵活的告警插件机制,支持多种通知方式:
HTTP Webhook集成
通过HTTP告警插件,可以将告警信息推送到企业现有的监控系统:
# HTTP告警配置示例url: https://monitor.company.com/api/alertsrequestType: POSTheaderParams: '{"Content-Type": "application/json", "Authorization": "Bearer {api_key}"}'bodyParams: '{"alert_type": "dolphin_scheduler", "priority": "high"}'contentField: "message"
自定义告警插件
企业可以开发自定义告警插件,实现与内部系统的深度集成:
// 自定义告警插件示例public class CustomAlertPlugin implements AlertChannel {@Overridepublic AlertResult process(AlertInfo alertInfo) {// 与企业内部系统集成逻辑AlertData data = alertInfo.getAlertData();Map<String, String> params = alertInfo.getAlertParams();// 调用企业API发送告警return sendToEnterpriseSystem(data, params);}}
数据源集成管理
多数据源支持
DolphinScheduler支持多种数据源类型,便于与企业现有数据平台集成:

数据源API管理
通过API动态管理数据源连接:
// 创建数据源POST data-sourcesContent-Type: application/json{"name": "prod_mysql","type": "MYSQL","connectionParams": {"host": "mysql.prod.company.com","port": 3306,"database": "business","user": "etl_user","password": "encrypted_password"}}
资源文件管理集成
统一资源管理
支持与企业现有的文件存储系统集成,实现资源文件的统一管理:

资源API操作
提供完整的资源文件CRUD操作API:
// 上传资源文件POST resourcesContent-Type: multipart/form-datatype=FILE&name=etl_script.py&file=@/path/to/script.py// 在线创建资源POST resources/online-createContent-Type: application/x-www-form-urlencodedtype=FILE&fileName=config.json&suffix=json&content={"key": "value"}
用户权限集成
LDAP/AD集成
支持与企业现有的LDAP或Active Directory系统集成,实现统一身份认证:
# LDAP配置示例security:authentication:type: LDAPldap:urls: ldap://ldap.company.com:389base-dn: dc=company,dc=comuser-dn-pattern: uid={0},ou=people
权限同步机制
通过API实现用户权限的自动化同步和管理:
// 查询用户权限GET users/authed-project?userId=1001// 授权用户访问项目POST projects/{projectCode}/grantContent-Type: application/x-www-form-urlencodeduserId=1001&permission=READ
性能监控与度量
系统监控指标
DolphinScheduler提供丰富的监控指标,便于与企业监控系统集成:

监控数据导出
支持通过API获取监控数据,便于集成到企业监控平台:
// 获取Master节点状态GET /monitor/masters// 获取Worker节点状态GET /monitor/workers// 获取数据库状态GET /monitor/databases
扩展开发指南
自定义任务插件
企业可以开发自定义任务插件,扩展DolphinScheduler的功能:
// 自定义任务插件示例public class CustomTaskPlugin extends AbstractTask {@Overridepublic AbstractParameters getParameters() {return new CustomParameters();}@Overridepublic TaskResult execute() {// 调用企业内部服务return callEnterpriseService();}
SPI扩展机制
DolphinScheduler基于SPI机制,支持灵活的扩展开发:

通过上述集成方案,企业可以充分利用DolphinScheduler的API和扩展能力,实现与现有系统的无缝对接,构建统一的数据调度和管理平台。
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总结
DolphinScheduler提供了强大而灵活的API体系,支持多种集成方式和扩展开发。通过RESTful API和Java SDK,开发者可以实现工作流的程序化创建、管理和监控,与企业现有系统无缝集成。文章详细介绍了认证授权、错误处理、资源管理、用户权限集成等关键功能,并提供了实际代码示例和最佳实践建议。
通过本文为我们可以看到,DolphinScheduler的扩展性使其能够适应各种企业环境,通过自定义插件和SPI机制,可以进一步扩展其功能,满足特定的业务需求。这些特性使DolphinScheduler成为构建现代化数据调度平台的理想选择。
原文链接:https://blog.csdn.net/gitblog_00756/article/details/150755498

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关注社区的方式有很多:
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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。


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