Apache DolphinScheduler 支持使用 OceanBase 作为元数据库啦!

news/2024/10/22 4:48:45/

file

DolphinScheduler是一个开源的分布式任务调度系统,拥有分布式架构、多任务类型、可视化操作、分布式调度和高可用等特性,适用于大规模分布式任务调度的场景。目前DolphinScheduler支持的元数据库有Mysql、PostgreSQL、H2,如果在业务中需要更好的性能和扩展性,可以在DolphinScheduler中使用OceanBase数据库作为元数据库进行替换。节点数量和规模可以自由调整,实现无缝扩展和缩减。

一. OceanBase数据库

OceanBase数据库是阿里巴巴自主研发的分布式关系型数据库,具有以下特点:

  1. 分布式架构:OceanBase采用分布式架构,可水平扩展,支持PB级别的数据存储和处理。

  2. 高可用性:OceanBase采用分布式副本机制,实现数据的冗余备份,保证在节点故障时仍能提供可用的服务。

  3. 高性能:OceanBase采用多维度优化技术,包括数据存储、查询优化、分布式事务等方面,可大幅提升数据库的性能。

  4. 强一致性:OceanBase采用基于Paxos协议的多副本一致性算法,实现强一致性的分布式事务处理。

  5. 兼容SQL:OceanBase支持标准的SQL语言,包括DDL、DML和DQL等命令。

  6. 可扩展性:OceanBase支持在线扩容和缩容,可根据业务需求自由调整节点数量和规模。

  7. 安全性:OceanBase采用多层安全策略,包括密码加密、数据加密、访问控制等,保障数据库的安全性。

总之,OceanBase数据库具有高可用、高性能、强一致性等特性,适用于大规模、高并发的业务场景。

二. DolphinScheduler支持OceanBase数据源

在DolphinScheduler中使用OceanBase做数据源在调度业务上的优势:

  1. 高性能:OceanBase可以处理大规模数据,而且在数据存储和处理方面都采用了多维度优化技术,所以相对于其他数据库,其有更高的性能表现,可以快速地处理数据。

  2. 高可靠性:OceanBase是一个分布式数据库,通过多节点的数据冗余备份,当某个节点发生故障时能够自动切换,保证服务的高可靠性。

  3. 事务处理:如果业务需要原子性的操作,OceanBase可以提供强一致性的分布式事务处理,从而保证数据不会出现不一致的情况。

  4. 分布式调度:DolphinScheduler自身是分布式任务调度系统,和OceanBase分布式架构相互匹配,可以充分利用Oceanbase的分布式特性,提供更高效率的调度服务。

  5. 可扩展性:DolphinScheduler和OceanBase都支持在线扩容和缩容,可以根据业务需求自由调整节点数量和规模,实现无缝扩展和缩减。

使用OceanBase作为数据源可以带来高性能、高可靠性、高安全性和强大的扩展性,和DolphinScheduler结合使用,将会为调度业务的稳定性、可靠性、可扩展性带来更优秀的表现。

三. OceanBase具体兼容Mysql的哪些特性

  1. 数据类型:OceanBase支持MySQL的常见数据类型,如整数、浮点数、日期和时间、字符串等。

  2. SQL语法:OceanBase支持MySQL的常见SQL语句,如SELECT、INSERT、UPDATE、DELETE等命令。

  3. 存储引擎:OceanBase支持InnoDB存储引擎,从而可以兼容MySQL的事务和锁定特性。

  4. 存储过程:OceanBase支持MySQL的存储过程特性,包括存储过程、存储函数和存储触发器等。

  5. 工具和驱动:OceanBase支持MySQL的常见工具和驱动,如MySQL Workbench、Navicat和JDBC等。

四. DolphinScheduler更换为OceanBase元数据库的步骤

  1. 创建OceanBase数据源,包括主机地址、端口号、用户名、密码等信息;

阿里公有云:在阿里云官网申请公有云的OceanBase实例,申请成功后可在控制台-云数据库OceanBase版-实例列表页面看到状态为运行中的实例:

file

进入实例可以看到数据库实例和下方的代理私网、公网地址;右上角可以新建数据库和新建账号,非超级账号需要在账号管理页面修改权限才可访问数据库,此账号和密码会作为服务内连接OceanBase数据库的数据库账号密码: file

创建成功后在面板登陆数据库或使用其他数据源连接工具或使用命令行登陆数据库并执行SQL验证是否可用: file

  1. 进入OceanBase后创建DolphinScheduler数据库,执行表初始化SQL文件: dolphinscheduler/dolphinscheduler-dao/src/main/resources/sql/dolphinscheduler_mysql.sql;

file

file

  1. 修改DolphinScheduler的配置文件,将原有的MySQL数据源替换成新的OceanBase数据源;

本地启动Api服务:修改dolphinscheduler-api模块配置文件中的数据库地址

file

本地启动Standalone服务:修改dolphinscheduler-standalone-server模块配置文件中的数据库地址

同上

服务器部署:修改 /apache-dolphinscheduler-3.1.2-bin/bin/env/dolphinscheduler_env.sh中的数据库地址

file

  1. 启动DolphinScheduler,正常访问登陆并其他模块都可正常操作即可验证OceanBase元数据库连接成功且正常使用:

file

五. 切换过程中需要注意哪些事项

1.外键约束

在使用DolphinSchedulerSQL文件dolphinscheduler_mysql.sql初始化数据库时,SQL的开始会设置 SET FOREIGN_KEY_CHECKS=0 不检查外键约束,需要注意的是OceanBase社区版4.0之前是不支持DDL语句的外键约束的。例官方版本V3.1.1,

所以在这里我们要注意下OceanBase的版本兼容性。

file

2. 数据迁移后插入报错

报错信息如下:

报错信息

Caused by: java.lang.ArrayIndexOutOfBoundsException: 0at com.mysql.cj.protocol.a.NativePacketPayload.readInteger(NativePacketPayload.java:398)at com.mysql.cj.protocol.a.NativePacketPayload.readString(NativePacketPayload.java:605)at com.mysql.cj.protocol.a.NativeServerSessionStateController$NativeServerSessionStateChanges.init(NativeServerSessionStateController.java:112)at com.mysql.cj.protocol.a.result.OkPacket.parse(OkPacket.java:66)at com.mysql.cj.protocol.a.NativeProtocol.readServerStatusForResultSets(NativeProtocol.java:1691)at com.mysql.cj.protocol.a.TextResultsetReader.read(TextResultsetReader.java:116)at com.mysql.cj.protocol.a.TextResultsetReader.read(TextResultsetReader.java:48)at com.mysql.cj.protocol.a.NativeProtocol.read(NativeProtocol.java:1600)at com.mysql.cj.protocol.a.NativeProtocol.readAllResults(NativeProtocol.java:1654)at com.mysql.cj.protocol.a.NativeProtocol.sendQueryPacket(NativeProtocol.java:1000)at com.mysql.cj.NativeSession.execSQL(NativeSession.java:666)at com.mysql.cj.jdbc.ClientPreparedStatement.executeInternal(ClientPreparedStatement.java:930)... 157 common frames omitted

这种情况在切换为OceanBase数据库之后在数据插入时可能会发生。初始化数据时部分数据会带着ID将数据插入表中,之后再次插入数据此时默认主键自增从0开始,这时会出现默认自增步长从10001开始的情况如下:

file

六. 总结

DolphinScheduler本身是一个非常强大的分布式调度系统,它可以帮助您轻松管理和调度大规模的数据任务。而当它与OceanBase结合使用时,它可以为您提供更具弹性、更安全、更可靠的数据存储方式。这种组合可以帮助您更好地解决大规模数据任务管理和调度的问题,同时提高您的工作效率和任务应用的可靠性。因此,如果您正在使用DolphinScheduler来管理和调度数据任务,强烈建议您尝试使用OceanBase作为其元数据库,让您的任务应用变得更加高效和可靠。

本文由 白鲸开源科技 提供发布支持!


http://www.ppmy.cn/news/1047085.html

相关文章

【李沐】3.5、softmax回归的从0开始实现

注意: 把每个像素位置看作⼀个特征 # 导入PyTorch库 import torch # 从IPython库中导入display模块,用于在交互式环境中显示内容 from IPython import display # 从d2l.torch模块中导入torch作为d2l的别名,方便后续使用d2l库中的功能 from d…

剪枝基础与实战(3): 模型剪枝和稀疏化训练流程

Model Pruning 相关论文:Learning Efficient Convolutional Networks through Network Slimming (ICCV 2017) 考虑一个问题,深度学习模型里面的卷积层出来之后的特征有非常多,这里面会不会存在一些没有价值的特征及其相关的连接?又如何去判断一个特征及其连接是否有价值? …

(四)、CUDA环境安装与程序编写

1、确定安装版本 1、查看显卡支持的最高CUDA的版本,以便下载对应的CUDA安装包: 安装 NVIDIA 显卡驱动程序、查看当前系统中 NVIDIA 显卡的详细信息:nvidia-smi、 在 "CUDA 版本" 或 "Compute Capability" 部分查找显示的…

服务器CPU飚高排查

排查思路 当正在运行的Java服务导致服务器的CPU突然飙高时,我们该如何排查定位到哪个接口的哪行代码导致CPU飙高的问题呢?我主要提供两个方案: jstackarthas 准备工作 代码准备 现在需要准备一段可以让服务器CPU飙高的代码以及把代码部署…

自动驾驶——车辆动力学模型

/*lat_controller.cpp*/ namespace apollo { namespace control {using apollo::common::ErrorCode;//故障码 using apollo::common::Status;//状态码 using apollo::common::TrajectoryPoint;//轨迹点 using apollo::common::VehicleStateProvider;//车辆状态信息 using Matri…

网络安全领域的常见攻击方式及防御手段

目录 重放攻击(Replay Attack)防御手段 SQL 注入(SQL Injection)防御手段 跨站脚本攻击(Cross-Site Scripting,XSS)防御手段 跨站请求伪造(Cross-Site Request Forgery,C…

Android 13.0 强制app横屏显示

1.概述 在13.0产品定制化开发中,对于处理屏幕旋转方向,首先有kernel底层处理,从底层驱动gsensor 中获取数据,从而判断屏幕方向的,然后事件上报后 最后由WMS就是WindowManagerService 来处理旋转的相关事件 2.强制app横屏显示的核心类 /framework/base/services/java/com…

如何通过MAT排查生产环境服务内存溢出

前言 前段时间,运维反馈生产环境翻译服务某个节点触发内存告警了。运维在重启节点之前,生成了dump快照,这里介绍下如何使用MAT内存分析工具来排查服务内存高占用问题。 MAT简介 MAT是Memory Analyzer的简称,它是一款功能强大的…