教你数分钟内创建并运行一个 DolphinScheduler Workflow！

Workflow是什么？

对于数仓场景和数据湖场景来说，最显著的特点就是数据处理的长流程和高复杂度任务依赖关系，从源数据采集到最终报表数据的生成，中间可能经历上百个任务的处理，这些任务如果是散乱的，无明确的流程组织起来，中间某一个步骤出问题，就很难发现其影响范围，更加难以判定对其他依赖的任务的影响程度。

任务需要被有效地组织并流程化处理。这就需要Workflow 。DolphinScheduler 中 Workflow 通过 DAG（有向无环图）的方式操作。DAG 是由多个顶点(tasks)和其他顶点的之间关系(Relationships)构成，图形化的 Workflow 可以很直观地看到任务之间的关系，任意任务之间不能形成环。使用 Workflow 管理任务可以让数据处理流程更有层次，加上任务血缘展示，可以让整个数据处理流程更可视化和清晰明了。

本文就主要探讨如何在 ApacheDolphinScheduler 上更好地玩转 Workflow， 以帮助大家更好地管理数据处理任务。

创建工作流

根据需求，在 ApacheDolphinScheduler上，可以通过页面拖拽、Python脚本、yaml定义、OpenAPI调用多种方式创建工作流。这一点相对 Apache Airflow 来说，要更容易上手一些，比较适合平台使用者为多个部门的人员，比如分析师、数据科学家等，毕竟所见即所得比起调试 Python 代码要来得更简单直接一些。

我们以最简单的页面拖拽为例，假如有一个最简单的场景，从一个文件获取日志数据get-logs，然后分别经过处理日志1 read-file1 和日志2 read-file2， 每个文件经过统计，输出到不同的数据表output1, output2，如果两个文件都读取成功，要汇聚总表 output-summary.

一般来说一个工作流不要超过30个任务，如果超过30个，建议将同类的任务使用子工作流汇总，比如get-logs这个流程可能需要有多个步骤（校验、清洗、分拆等），可以替换成子工作流来处理“准备日志文件”这个步骤，这样整个流程就会比较清晰。

当然实际的业务场景中，任务数量会更多，关系也会更复杂。例如：

• 需要参数传递，读到的文件长度需要传递给下游output任务做校验，使用任务参数传递功能，可以很方便地构建任务之间的关系。例如在output-summary中可以通过判断read-file1和read-file2的读取结果进行输出：

read-file1:

read-file2:

output-summary:

• 需要限制任务使用资源，有些任务对资源的使用太大，限制任务的执行资源，可以使用任务并发组功能，确保系统在任务量大的时候，保证集群正常提供服务。同时在任务并发组内还可以设置任务的优先级，在同一个组内，如果任务量超过了并发组的容量，系统会根据任务的优先级进行排队执行。
• 我们经常遇到在任务执行的时候，由于网络或者环境的不稳定因素导致任务执行失败，那么就可以使用任务重试机制来让系统自动重试执行，在DolphinScheduler里，你可以设置任务失败重试的次数，并且还可以设置每次重试之间的间隔时间。
• 当然如果我们对任务的执行时间有要求的话，可以使用超时设置，设定如果任务执行时长超过N分钟，就可以让系统发出警告或者直接让任务失败，进入重试阶段。
• 我们执行任务的时候，经常也需要将不同任务使用不同的用户来执行。就可以在保存工作流的时候，指定工作流使用的租户，来达到使用多租户的目的。
• 企业的不同部门都要使用同一个平台的话，可以使用worker分组将不同部门的服务拆分，每个部门的服务环境相互隔离，互不影响。

运行工作流

在DolphinScheduler的设计中，每次运行工作流，都会生成一条当前工作流的实例，并且这个实例和工作流定义是分离的，也就是说如果实例运行失败，我们针对实例的修改，不会影响到工作流定义的内容。不过在产品设计上，提供了修改实例可以同步到工作流定义的功能，让用户更加方便地修改工作流。

系统支持多种运行模式：

• 正常运行：直接在页面，点击运行按钮，立刻执行一次当前工作流。在工作流实例里面可以立马查询到当前运行的实例。
• 运行部分任务：有一部分场景是我们在线下把一部分的任务数据准备好了，只需要运行某一部分任务即可。就可以在工作流的DAG页面通过右键点击某个任务运行，就可以通过选项：“仅运行选中任务”、“向后运行”、“向前运行” 来实现只运行DAG内的一部分任务的目的。
• 补数运行：在日常的工作中，我们经常遇到重刷数据的场景：
  • 当天任务执行成功，但是校验数据的时候，发现上游数据错误，需要重刷数据。
  • 每月进行数据比对的时候，发现某些天的数据有误差，需要重刷数据

补数运行，就是在运行的时候，设置补数模式，处于补数模式时，用户在任务里使用的时间，会变成补数的时间。补数有两种选择：

• 系统可以智能根据定时选择时间，比如我们定时了每天早上5点执行工作流，补数的时候可以选择一个是时间范围2022-12-01到2022-12-05，系统自动根据定时时间计算出补数的时间列表为： 2022-12-01T05:00:00 2022-12-02T05:00:00 2022-12-03T05:00:00 2022-12-04T05:00:00 2022-12-05T05:00:00
• 另外还可以通过手动输入补数时间列表，以解决需要补数不规则的时间列表。比如我们想补数2022-12-01，2022-12-04, 2022-12-05这三个日期的工作流，就可以使用日期列表补数实现。

运行完工作流以后，我们可以通过实例的DAG页面查看当前实例内任务的运行状况。并且通过右键某个任务实例，在页面上直接查看任务的运行日志，而不用去登录到服务器，或者其他系统中查找任务日志了。

如果工作流执行失败，我们可以对实例内失败的任务进行修改，然后再恢复运行，即可达到工作流断点执行的目的。

工作流实例也支持多种操作：暂停、停止、恢复执行、重跑、查看甘特图等。

总结

以上是DolphinScheduler的工作流的一些用法，当然还有更多工作流使用的细节，限于篇幅，我们下次再详细讨论。但是通过以上的内容，我们可以知道使用DolphinScheduler的工作流：

• 可以专注于业务逻辑，不需要再关注系统复杂的运行机制了
• 可以有效组织任务列表，很直观地看到任务的整个图谱，以及每个任务的影响范围
• 支持页面可视化以及多种使用方式，适合不同类型的人员使用，降低企业的平台复杂度，降本增效
• 所有配置可视化，降低用户的学习成本
• 强大的调度能力，可以解决更多复杂的业务场景，比如：企业级分组、任务的判断/分支逻辑、多租户等需求。