DolphinScheduler：一款极具竞争力的数据编排平台，配合 Python任务，轻松搞定各种复杂流程！

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说到数据任务编排，你是不是还在手动写脚本、定时器、发邮件催进度？别慌，今天给大家安利一个超强利器——DolphinScheduler，配合Python任务，轻松搞定各种复杂流程，解放你的双手！

DolphinScheduler 是什么
DolphinScheduler（简称 DS）是 Apache 旗下的开源轻量级数据编排平台。

• • 可视化拖拽：Web UI 一键搭流程，节点、依赖一目了然
• • 多语言支持：Shell/SQL/Python/Java/Spark……想跑啥就跑啥
• • 高可用、高扩容：支持 Standalone/Cluster/Docker/K8s，多 Master 多 Worker
• • 低代码开发：Python SDK、Open API，写点儿代码就能自动化提交任务

通俗点儿说，它帮你把散落在各个地方的脚本、查询、报表、模型训练都串成一条流水线，定时/依赖/重试/告警样样行。

它解决了哪些痛点
咱们日常做数据 ETL、模型训练、报表调度，常见痛点有：

1. 1. 脚本散乱：.sh/.py乱七八糟，不好维护；
2. 2. 依赖管理麻烦：A 任务失败，B/C 任务还跑，还要手动 kill；
3. 3. 监控告警不到位：日志看半天也不知道哪步挂了；
4. 4. 扩容难：机器压力大，想横向扩容又怕配置麻烦。

DolphinScheduler 一次性帮你搞定：

• • 工作流之间、任务之间的依赖在 UI 上拖一拖就好；
• • 任务失败自动重试/告警，邮件/钉钉随你配；
• • 多机房、多集群跨数据中心，水平扩容so easy。

安装和快速上手
最简单的体验方式就是Docker版，三步走：

打开浏览器访问 http://localhost:12345，默认账号 admin/123456。
接着在 Web UI 上创建项目、数据源、工作流，就能开始“拉流程”啦。

如果想要更稳定的集群模式或Kubernetes部署，可以参考官方文档，一键 Terraform、Helm Chart 都支持。

Python 任务示例
有了 Python SDK（pydolphinscheduler），你可以用代码定义工作流、提交、版本管理，示例非常简单：

一句话，搞定依赖、资源配额，还能提交到线上，变更、回滚、审计都在版本管理里，团队协作更放心。

优缺点对比表

总结
总的来说，DolphinScheduler 是一款极具竞争力的数据编排平台，尤其适合：

• • 数据团队“懒得写运维脚本”的同学；
• • 需要高可用、高扩容的大规模生产环境；
• • 喜欢用 Python 代码来定义、自动化运维的开发者。

如果你正为流程管理烦恼，或者想大幅提升团队效率，不妨动手试试，保证一学就会上瘾。

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