Flink, 储能 6月 11,2024

RichSinkFunction 在 Flink IoT 项目中的应用实战

一、引言

随着物联网（IoT）技术的快速发展，实时数据处理和分析的需求日益增长。Apache Flink 作为一款高性能的流处理框架，广泛应用于 IoT 项目中。在 Flink 中，RichSinkFunction 是一种特殊的函数，它允许用户在数据流输出到外部系统之前，对数据进行进一步的转换和处理。本文将通过一个实际的 Flink IoT 项目案例，详细介绍 RichSinkFunction 的应用。

二、RichSinkFunction 概述

在 Flink 中，SinkFunction 是用于将数据流输出到外部系统的函数。与普通 SinkFunction 不同，RichSinkFunction 提供了更多的功能和灵活性。它允许用户访问 Flink 运行时的上下文信息，如状态管理、计时器和广播变量等。此外，RichSinkFunction 还可以处理异步 I/O 操作，提高数据输出的效率。

三、RichSinkFunction 的应用

在 IoT 项目中，RichSinkFunction 的应用主要体现在以下几个方面：

数据清洗和转换：在将数据输出到外部系统之前，可能需要对数据进行清洗、过滤和转换等操作。RichSinkFunction 可以方便地实现这些功能，提高数据质量。
异步输出：为了提高数据处理的效率，可以使用 RichSinkFunction 的异步输出功能。通过异步输出，可以将数据流的输出操作与 Flink 主线程分离，从而减少数据处理的延迟。
状态管理和计时器：在处理 IoT 数据时，可能需要根据历史数据或时间窗口内的数据进行决策。RichSinkFunction 可以利用 Flink 的状态管理和计时器功能，实现这些复杂的数据处理逻辑。

在物联网项目中，常见的数据输出需求包括：

实时数据存储：将实时处理的传感器数据写入数据库，如MySQL、Cassandra或MongoDB，供后续查询分析。
消息传递：将数据推送到消息队列如Kafka、RabbitMQ，用于数据集成或后续处理。
持久化存储：将数据写入HDFS、S3等分布式文件系统，实现数据备份或离线分析。
报警通知：根据实时数据触发警报，发送邮件、短信或推送通知。

实例应用：将Flink处理的IoT数据写入MySQL数据库

假设我们有一个物联网项目，需要实时收集来自智能设备的温度和湿度数据，并将处理后的数据实时插入到MySQL数据库中进行长期存储和分析。下面是使用RichSinkFunction实现这一需求的示例代码：

准备工作

依赖准备：确保项目中添加了Flink和MySQL驱动的依赖。

<dependency>
    <groupId>org.apache.flink</groupId>
    <artifactId>flink-java</artifactId>
    <version>${flink.version}</version>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>mysql</groupId>
    <artifactId>mysql-connector-java</artifactId>
    <version>${mysql.connector.version}</version>
</dependency>

数据库表结构：假设我们已经创建了一个名为iot_data的表，用于存储温度和湿度数据。

Sql1CREATE TABLE iot_data (
2    device_id INT PRIMARY KEY,
3    temperature DOUBLE,
4    humidity DOUBLE,
5    timestamp TIMESTAMP
6);

RichSinkFunction实现

import org.apache.flink.api.common.functions.RuntimeContext;
import org.apache.flink.streaming.api.functions.sink.RichSinkFunction;

public class MySQLSink extends RichSinkFunction<TemperatureHumidityRecord> {

    private transient Connection connection;
    private final String url;
    private final String user;
    private final String password;

    public MySQLSink(String url, String user, String password) {
        this.url = url;
        this.user = user;
        this.password = password;
    }

    @Override
    public void open(Configuration parameters) throws Exception {
        super.open(parameters);
        // 初始化数据库连接
        Class.forName("com.mysql.jdbc.Driver");
        connection = DriverManager.getConnection(url, user, password);
    }

    @Override
    public void invoke(TemperatureHumidityRecord record, Context context) throws Exception {
        String sql = "INSERT INTO iot_data(device_id, temperature, humidity, timestamp) VALUES(?,?,?,?)";
        try (PreparedStatement statement = connection.prepareStatement(sql)) {
            statement.setInt(1, record.getDeviceId());
            statement.setDouble(2, record.getTemperature());
            statement.setDouble(3, record.getHumidity());
            statement.setTimestamp(4, new Timestamp(record.getTimestamp().getTime()));
            statement.executeUpdate();
        }
    }

    @Override
    public void close() throws Exception {
        if (connection != null) {
            connection.close();
        }
        super.close();
    }
}

应用集成

在Flink流处理作业中集成上述自定义sink：

public class IotDataStreamJob {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        // 设置Flink环境
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();

        // 假设source为模拟的IoT数据流
        DataStreamSource<TemperatureHumidityRecord> source = env.addSource(new SimulatedIoTDataSource());

        // 定义转换逻辑，如过滤、聚合等

        // 将处理后的数据写入MySQL
        source.addSink(new MySQLSink("jdbc:mysql://localhost:3306/mydb", "username", "password"));

        // 启动任务
        env.execute("IoT Data to MySQL");
    }
}

Java1public class IotDataStreamJob {
2    public static void main(String[] args) throws Exception {
3        // 设置Flink环境
4        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
5
6        // 假设source为模拟的IoT数据流
7        DataStreamSource<TemperatureHumidityRecord> source = env.addSource(new SimulatedIoTDataSource());
8
9        // 定义转换逻辑，如过滤、聚合等
10
11        // 将处理后的数据写入MySQL
12        source.addSink(new MySQLSink("jdbc:mysql://localhost:3306/mydb", "username", "password"));
13
14        // 启动任务
15        env.execute("IoT Data to MySQL");
16    }
17}

作者 east

储能 6月 11,2024

通俗易懂讲储能电站运行指标

大家好！今天，我们就来聊聊储能电站的那些事儿——特别是它的运行指标。储能电站就像是我们日常生活中的“能量仓库”，能够在用电低谷时储存电能，高峰时释放出来，帮助平衡电网负荷。那么，如何衡量这个“能量仓库”的运行状况呢？这就需要我们关注一系列的运行指标。

一、电量指标

电量指标是衡量储能电站“吞吐量”的重要指标。简单来说，就是看这个电站能在一定时间里储存多少电，又能在需要的时候放出多少电。

1. 上网电量与下网电量

上网电量：指储能电站向电网输送的电能量。想象一下，你在家里给电动车充电，充满后把电动车连上电网，这时候你就是在向电网“上网”送电。
下网电量：则是储能电站从电网接受的电能量。就像你晚上回家，打开灯、开空调，这时候你家的电器就从电网“下网”用电。

2. 站用电量

除了储能，电站自己运行也需要消耗一定的电量，比如监控系统的电脑、照明等。这些消耗的电量就叫做站用电量。

案例分析

假设某储能电站在一天内上网电量为1000千瓦时（kWh），下网电量为800kWh，站用电量为50kWh。这意味着该电站在这一天里，不仅自给自足，还向电网输送了200kWh的电能。

二、能效指标

能效指标反映了储能电站的“工作效率”。就像我们评价一台电脑的性能一样，不仅要考虑它能处理多少数据，还要看它消耗了多少电。

1. 综合效率

综合效率是指储能电站在一定时间内，上网电量与下网电量的比值。这个比值越高，说明电站的能效越好。

2. 储能损耗率

储能损耗率反映了电能在储存过程中的损失。毕竟，任何电池都不是完美的，总会有一部分电能在储存过程中以热能等形式散失掉。

案例分析

还是上面的那个储能电站，如果它的综合效率为85%，那就意味着在这800kWh的下网电量中，有700kWh被有效利用，而剩下的100kWh则以各种形式损耗掉了。同时，如果储能损耗率为5%，则意味着在下网电量中有40kWh的能量在储能过程中损耗。

三、可靠性指标

可靠性指标反映了储能电站的稳定性和持久性。就像我们买家电时会关心它的使用寿命和故障率一样，储能电站的可靠性也是非常重要的。

1. 可用系数

可用系数是指储能电站在一定时间内，实际可用的时间与总时间的比值。这个比值越高，说明电站越可靠。

2. 非计划停运系数

非计划停运系数则是指因故障或其他非计划原因导致的停运时间与总时间的比值。我们希望这个比值越低越好，因为这意味着电站更少地出现意外情况。

案例分析

假设某储能电站一年内的可用系数为98%，非计划停运系数为1%。这就意味着在这一年里，该电站有98%的时间都在正常运行，只有1%的时间因为非计划原因而停运。这是一个相当可靠的表现。

四、运维费用指标

最后，我们来谈谈钱的问题。虽然储能电站对环境友好、有助于电网稳定，但它也需要一定的运维费用来维持运行。

1. 单位容量运行维护费

这是指每单位容量的储能电站每年需要的运行维护费用。这个费用包括了人工费、材料费、设备维修费等。

2. 度电运行维护费

这是指每度电（即每千瓦时）需要承担的运行维护费用。这个指标可以帮助我们了解储能电站在经济上的可行性。

案例分析

假设某储能电站的单位容量运行维护费为每年200元/kW，度电运行维护费为0.05元/kWh。对于一个额定功率为1000kW的电站来说，每年的运行维护费用就是20万元。同时，如果该电站一年上网电量为50万kWh，那么这些电量对应的运行维护费用就是2.5万元。

作者 east

Java, 海豚调度器 6月 7,2024

海豚调度器调用api接口来获取工作流信息（获取processDefinitionId）

在前面一文，海豚调度器调用api接口启动工作流（亲试可用），详细介绍processDefinitionId通过t_ds_process_definition来获取，并没有详细介绍如何用api调用。下面详细介绍如何用api获取。

获取工作流的信息：

#查询流程定义通过项目ID
def queryProcessDefinitionAllByProjectId(token,project_name, project_id):
    url = f"{dolphin_scheduler_base_url}/projects/{project_name}/process/queryProcessDefinitionAllByProjectId"
    params = {
        "projectId": project_id
    }
    headers = {
        "Content-Type": "application/json",
        "token": token
    }
    response = requests.get(url, headers=headers, params=params)

    if response.status_code == 200:
        return response.json()
    else:
        return None

解析工作流的信息，获取工作流名称和processDefinitionId的字典：

def extract_name_id_mapping(json_data):
    name_id_mapping = {}
    data_list = json_data.get('data', [])
    for item in data_list:
        name = item.get('name')
        id = item.get('id')
        if name and id:
            name_id_mapping[name] = id
    return name_id_mapping

调用如下：

 json_data = queryProcessDefinitionAllByProjectId(token,project_name, project_id)
        name_id_mapping = extract_name_id_mapping(json_data)
        print(name_id_mapping)

作者 east

python 6月 7,2024

CentOS Python 2.7 离线安装 Requests 库保姆级教程

在内网或无网络连接的环境中，Python 开发者经常需要离线安装第三方库。本文将详细介绍如何在 CentOS 系统上，使用 Python 2.7 版本离线安装 Requests 库。Requests 是一个简单易用的 HTTP 库，用于发送各种 HTTP 请求。

前提条件
CentOS 系统已安装 Python 2.7。
已下载 Requests 库及其依赖的离线安装包。
环境准备

下载必要的安装包
首先，需要从互联网上下载 Requests 库及其所有依赖的安装包。以下是需要下载的包列表：

setuptools
pip
certifi
chardet
idna
urllib3
requests
你可以从 Python Package Index 或其他可信的源下载这些包的 .tar.gz 或 .whl 文件。

这里有打包好的完整下载包，包括依赖包。一键下载地址

上传至 CentOS
使用 rz 或 scp 命令将下载的文件上传至 CentOS 系统的某个目录下，例如 /usr/local。
解压安装包
在 /usr/local 目录下，使用以下命令解压安装包：

tar -zxvf setuptools-41.1.0.post1.tar.gz tar -zxvf pip-19.2.2.tar.gz tar -zxvf requests-2.22.0.tar.gz # 解压其他依赖包

安装 setuptools
Setuptools 是 Python 的一个包，用于简化构建、分发、安装 Python 包的过程。

tar -zxvf setuptools-41.1.0.post1.tar.gz
cd setuptools-41.1.0.post1/
python setup.py install
安装 pip
Pip 是 Python 的包管理工具，用于安装和管理 Python 库。

tar -zxvf pip-19.2.2.tar.gz
cd pip-19.2.2/
python setup.py install
安装 Requests 的依赖包
Requests 库有一些依赖包，需要先安装这些依赖包。

安装 certifi
Certifi 是一个 Python 包，提供 Mozilla 的 CA 证书包。

pip install certifi-2019.11.28-py2.py3-none-any.whl

安装 chardet
Chardet 是一个字符编码检测器。

pip install chardet-3.0.4-py2.py3-none-any.whl

安装 idna
IDN-A 是一个国际域名解析库。

pip install idna-2.5-py2.py3-none-any.whl

安装 urllib3
Urllib3 是一个强大的 HTTP 客户端库。

pip install urllib3-1.25.8-py2.py3-none-any.whl

安装 Requests 库
在安装完所有依赖后，可以安装 Requests 库。

pip install requests-2.23.0-py2.py3-none-any。whl

验证安装
安装完成后，可以通过以下方式验证 Requests 库是否安装成功：

python >>> import requests >>> requests.version

如果能够成功导入 requests 并且打印出版本号，则表示安装成功。

常见问题
权限问题：在安装过程中，如果遇到权限问题，可以使用 sudo 来获取管理员权限。

依赖冲突：如果在安装过程中提示依赖冲突，可能需要先卸载旧版本的依赖包。

作者 east

Spark 5月 30,2024

如果调试解决python的Py4JJavaError(u’An error occurred while calling o90.load.\n’, JavaObject id=o91))

在写pyspark代码，连接mysql的表进行查询，代码如下：

def execute_mysql_query(query):
    try:
        # 从数据库加载数据
        url = "jdbc:mysql://" + DB_HOST + ":" + DB_PORT + "/" + DB_NAME
        df = spark.read.format("jdbc") \
            .option("url", url) \
            .option("dbtable", "(" + query + ") as temp") \
            .option("user", DB_USER) \
            .option("password", DB_PASSWORD) \
            .option("driver", "com.mysql.jdbc.Driver") \
            .load()

        # 获取查询结果
        result = df.select(col("count(1)").alias("count")).collect()[0]["count"]
        return result
    except Exception as e:
        print("Error executing query:", e)
        return None

没查到结果并打印结果如下：’Error executing query:’, Py4JJavaError(u’An error occurred while calling o90.load.\n’, JavaObject id=o91)，一脸懵逼，不知什么地方出错。

要获取更详细的错误信息，可以通过访问 Py4JJavaError.java_exception 属性来获取 Java 端抛出的异常实例，进而获取其中的错误消息和堆栈信息。下面是修改后的代码示例，以获取更详细的错误信息：

def execute_mysql_query(query):
try:
# 从数据库加载数据
url = “jdbc:mysql://” + DB_HOST + “:” + str(DB_PORT) + “/” + DB_NAME
df = spark.read.format(“jdbc”) \
.option(“url”, url) \
.option(“dbtable”, “(” + query + “) as temp”) \
.option(“user”, DB_USER) \
.option(“password”, DB_PASSWORD) \
.option(“driver”, “com.mysql.jdbc.Driver”) \
.load()

    # 获取查询结果
    result = df.select(col("count(1)").alias("count")).collect()[0]["count"]
    return result
except Exception as e:
    print("Error executing query:", e)
    if hasattr(e, 'java_exception'):
        java_exception = e.java_exception
        print("Java exception details:", java_exception)
        # 输出 Java 异常的错误消息和堆栈信息
        print("Java exception message:", java_exception.getMessage())
        print("Java exception stack trace:", java_exception.getStackTrace())
    return None

重新运行后果然报错信息很详细，查找出具体的问题了。

作者 east

Spark 5月 10,2024

如何限制spark任务占用yarn资源的最大内存和cpu

在使用 spark-submit 提交 PySpark 作业时，可以通过设置一些参数来限制任务占用的 YARN 资源，包括内存和CPU。以下是一些关键的配置选项：

内存限制：
- --executor-memory: 为每个执行器设置内存。这是执行器可以使用的最大内存量。
- --driver-memory: 为驱动器（即提交作业的节点）设置内存。
- --conf "spark.yarn.executor.memoryOverhead": 为每个执行器设置额外的非堆内存（超出JVM堆内存之外的内存）。
- --conf "spark.driver.memoryOverhead": 为驱动器设置额外的非堆内存。
CPU限制：
- --executor-cores: 为每个执行器设置可用的核心数。
- YARN 本身不直接通过 spark-submit 提供CPU限制参数，因为YARN主要通过内存来调度任务。然而，通过限制每个执行器的核心数，可以间接限制执行器可以使用的CPU资源。
其他配置：
- --num-executors: 设置作业的执行器数量。这可以间接控制资源使用，因为过多的执行器可能会占用更多的资源。
- spark.dynamicAllocation.enabled: 禁用动态分配，试过没加这个，别的设置都有了还是自动动态分配资源。

为了限制作业的最大资源使用，您可以调整上述参数。例如，如果您希望限制作业使用的总内存和CPU，可以这样做：

复制spark-submit --master yarn \
  --deploy-mode cluster \
  --num-executors 10 \          # 设置执行器数量
  --executor-memory 2g \       # 为每个执行器设置2GB内存
  --driver-memory 1g \         # 为驱动器设置1GB内存
  --executor-cores 2 \         # 为每个执行器设置2个核心
  --conf "spark.yarn.executor.memoryOverhead=1024m" \ # 设置每个执行器的非堆内存
  --conf "spark.driver.memoryOverhead=1024m" \        # 设置驱动器的非堆内存
  --conf "spark.dynamicAllocation.enabled=false" \     # 禁用动态分配，避免自动增加执行器
  zinvert_cdh03/pysparkTest.py

请注意，设置资源限制时需要考虑作业的实际需求，以避免资源不足导致作业执行失败。同时，您可能需要与集群管理员协商，以确保作业的资源请求不会超过集群的容量。

另外，spark-submit 命令中的 --conf 参数允许您设置非常多的 Spark 配置选项，包括与资源相关的。您可以通过查看 Spark 的官方文档来了解更多关于这些配置的详细信息。

作者 east

datax, Hive 5月 8,2024

解决datax写入hdfs到hive查不到数据

datax写入到Hive表的过程中。datax日志显示成功，使用hdfs dfs命令可以查看到文件，但是在Hive中查询数据为空。这种情况可能有以下几个可能的原因和解决方案：

数据格式不匹配：
- 原因：可能是由于数据格式不匹配导致Hive无法正确解析数据。
- 解决方案：确保数据文件中的列分隔符与Hive表中定义的字段分隔符一致。在这里，配置中指定了字段分隔符为\t，而Hive表中也使用了相同的字段分隔符，这一点已经满足。
数据位置不正确：
- 原因：数据文件存储的位置与Hive表的分区定义不匹配。
- 解决方案：检查数据文件的存储路径是否与Hive表的分区定义一致。
分区信息未正确加载：
- 原因：Hive可能没有正确加载数据文件所在的分区信息。
- 解决方案：使用MSCK REPAIR TABLE命令来修复表的分区信息，让Hive重新加载分区信息。
数据文件权限问题：
- 原因：数据文件的权限设置不正确，导致Hive无法读取数据。
- 解决方案：确保数据文件对Hive用户具有读取权限，可以通过设置文件权限或者在Hive用户组中添加权限。
数据写入问题：
- 原因：数据写入到Hive表时出现了错误，导致数据并未正确写入。
- 解决方案：检查DataX任务的日志，确认数据是否成功写入到Hive表中。如果写入失败，根据错误信息进行排查并修复。

datax的json配置如下：

   "writer": {
          "name": "hdfswriter",
          "parameter": {
            "defaultFS":"hdfs://nameservice1",
            "hadoopConfig":{
              "dfs.nameservices": "nameservice1",
              "dfs.ha.namenodes.nameservice1": "namenode1,namenode2",
              "dfs.namenode.rpc-address.nameservice1.namenode1": "cdh01:8020",
              "dfs.namenode.rpc-address.nameservice1.namenode2": "cdh09:8020",
              "dfs.client.failover.proxy.provider.nameservice1": "org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.ha.ConfiguredFailoverProxyProvider"
            },
            "fileType": "text",
            "path": "/user/hive/warehouse/test.db/tb_test",
            "fileName": "result",
            "column": [
              {
                "name": "pid",
                "type": "STRING"
              },
              {
                "name": "dqf",
                "type": "STRING"
              },
              {
                "name": "ptime",
                "type": "STRING"
              },
              {
                "name": "pvalue",
                "type": "STRING"
              },
              {
                "name": "ds",
                "type": "STRING"
              }
            ],
            "writeMode": "truncate",
            "fieldDelimiter": "\t"
          }
        }
      }

在hive表结构如下：

CREATE TABLE IF NOT EXISTS test.tb_test (
	pid STRING COMMENT '点号ID',
	dqf STRING COMMENT '数据质量码',
	ptime BIGINT COMMENT '时间',
	pvalue STRING COMMENT '数据值'
) COMMENT '昨日Po|rlfq数据历史表'
partitioned by (ds string COMMENT '日期')
row format delimited
fields terminated by "\t"
STORED AS TEXTFILE;

在这里，数据文件的存储路径为/user/hive/warehouse/test.db/tb_test，而Hive表定义的分区为partitioned by (ds string COMMENT '日期')，需要确认数据文件是否存储在/user/hive/warehouse/test.db/
tb_test/ds=xxxx目录下。

把上面的表修改为非分区表，再次写入时果然有数据了。

作者 east

海豚调度器 5月 8,2024

海豚调度器早期版本如何新增worker分组

在DolphinScheduler 1.3.5版本中，Worker分组通常是在部署时通过配置文件进行定义的，而不是在用户界面上直接操作。以下是在DolphinScheduler中新增Worker分组的一般步骤：

修改配置文件： DolphinScheduler的Worker分组信息通常在/conf目录下的配置文件中定义。你需要找到相关的配置文件，比如dolphinscheduler-env.sh，并添加或修改Worker分组的配置。
定义Worker分组：在配置文件中，你可以定义Worker的分组信息。例如，你可以添加一个新的Worker分组名为group1，然后在相应的配置项中指定这个分组。在海豚调度器是在config文件夹的install_config.conf来修改的，在下在这个配置项后面增加：workers=”cdh01:default,cdh02:default,cdh03:default”
配置Worker节点：接下来，你需要在集群中的Worker节点上进行配置，以确保它们能够注册到刚才创建的分组中。这通常涉及到修改每个Worker节点上的DolphinScheduler配置文件，指定它们属于哪个Worker分组。
重启Worker服务：修改配置文件后，需要重启所有Worker节点上的DolphinScheduler Worker服务，以使配置生效。
验证Worker分组： Worker服务重启后，你可以通过DolphinScheduler的Master服务日志来验证Worker节点是否成功注册到了新的分组中。
前端展示： DolphinScheduler的Web界面会自动展示配置文件中定义的Worker分组信息。如果Worker节点注册成功，你应该能够在界面上看到新的Worker分组及其状态。

请注意，具体的配置文件和参数可能会根据DolphinScheduler的不同版本而有所变化。如果你不确定如何操作，可以查阅DolphinScheduler的官方文档或在社区寻求帮助。

作者 east

大数据开发 5月 8,2024

海豚调度器分布式集群中Python读写本地路径的问题与解决方案

分布式集群中Python读写本地路径的问题与解决方案

引言

在分布式计算环境中，如海豚调度器（Dolphin Scheduler）集群，多个任务可能同时在多台机器上并行执行。如果Python脚本中使用了本地文件路径进行读写操作，可能会遇到各种问题。本文将分析这些问题，并提出相应的解决方案，同时给出Python读写HDFS的示例。

Python脚本在分布式环境中的问题

路径不一致

在分布式环境中，每台机器的本地文件系统是独立的。如果Python脚本中使用了本地路径，那么在一台机器上运行正常的脚本在另一台机器上可能会因为路径不存在或权限问题而失败。

数据共享困难

当多个任务需要访问同一数据集时，如果数据存储在本地文件系统，那么很难实现数据共享。这会导致数据不一致和并发问题。

权限问题

不同机器上的用户权限设置可能不同，导致脚本在某些机器上因为权限不足而无法读写文件。

磁盘空间限制

每台机器的磁盘空间可能不同，如果脚本在空间较小的机器上运行，可能会因为磁盘空间不足而失败。

性能瓶颈

如果读写操作集中在某一台机器上，可能会造成该机器的磁盘I/O性能瓶颈。

维护困难

使用本地路径的脚本在不同环境间迁移和维护时，需要为每台机器分别配置路径，增加了维护难度。

海豚调度器分布式集群的注意事项

在使用海豚调度器进行分布式任务调度时，需要注意以下几点：

任务分配：合理分配任务到不同的机器，避免单点性能瓶颈。
数据共享：使用网络文件系统如HDFS，实现数据共享。
权限管理：统一管理用户权限，确保任务在所有机器上都能正常执行。
资源监控：监控每台机器的资源使用情况，合理分配任务。
错误处理：添加错误处理逻辑，确保在文件访问失败时能够正确地记录日志并处理异常。
灾难恢复：实现数据备份和恢复机制，以防不测。

Python读写HDFS的示例

HDFS（Hadoop Distributed File System）是一个分布式文件系统，适合在分布式环境中存储大量数据。Python可以通过hdfs3库来读写HDFS。

安装hdfs3库

首先，需要安装hdfs3库：

pip install hdfs3

示例代码

以下是一个简单的Python示例，演示如何使用hdfs3库来读写HDFS：

from hdfs3 import HDFileSystem
 
# 连接到HDFS
hdfs = HDFileSystem(host='namenode', port='port')
 
# 读取HDFS文件
with hdfs.open('hdfs://namenode:port/path/to/file.txt', 'r') as f:
   content = f.read()
   print(content)
 
# 写入HDFS文件
with hdfs.open('hdfs://namenode:port/path/to/output.txt', 'w') as f:
   f.write('Hello, HDFS!')
 
# 列出目录
for file in hdfs.ls('hdfs://namenode:port/path/to/'):
   print(file)
 
# 关闭连接
hdfs.close()

在这个示例中，首先通过hdfs3库连接到HDFS，然后演示了如何读取、写入和列出HDFS上的文件。这样，您就可以在分布式环境中安全地读写数据，而不用担心本地路径的问题。

结论

在分布式环境中，使用本地路径进行Python脚本的读写操作可能会遇到各种问题。通过使用分布式文件系统如HDFS，可以避免这些问题，实现数据共享和高效的任务调度。海豚调度器提供了强大的分布式任务调度功能，但需要特别注意任务分配、数据共享、权限管理和资源监控等方面。通过使用hdfs3库，Python可以轻松地读写HDFS，实现分布式环境下的数据操作。

作者 east

运维 5月 4,2024

迁移一台服务器上运行的shell脚本到海豚调度器需要考虑问题

在使用海豚调度器（Dolphin Scheduler）迁移已经在服务器上运行的SHELL脚本时，需要注意以下几个关键点，并根据需要做出相应的修改：

1. 脚本环境适配：

环境变量：确认海豚调度器中的环境变量与原始服务器一致，特别是与Kafka、HDFS、Kettle等相关的环境变量。
依赖关系：确保所有脚本执行的依赖库和软件在海豚调度器上已经正确安装和配置。如果有依赖的软件或库文件，需要在海豚调度器的各个节点上进行相应的安装或配置。

2. 脚本参数和配置：

参数传递：如果脚本需要接收外部参数，需确保在海豚调度器中正确传递。
配置文件：如果脚本使用外部配置文件，应确保这些文件可以在海豚调度器上访问，并检查文件路径是否需要调整。
路径问题：检查脚本中使用的路径是否在海豚调度器的环境中存在，并且是否可以在所有节点上访问到。如果脚本中使用了相对路径，确保相对路径的基准位置在所有节点上都是一致的。

3. 定时任务设置：

定时任务调整：原脚本是持续运行还是定时运行？如果迁移到海豚调度器，可能需要重新配置定时任务规则。
任务依赖：如果任务有依赖关系，需要在海豚调度器中配置相应的上下游依赖。

4. 资源管理：

资源分配：根据脚本执行的需要，为任务分配足够的资源（CPU、内存等）。
磁盘空间：确保海豚调度器有足够的磁盘空间来处理脚本执行过程中产生的数据。

5. 错误处理和日志：

错误处理：脚本中的错误处理机制需要确保可以兼容海豚调度器，以便在出现问题时及时响应。
日志记录：修改脚本以将日志输出到海豚调度器支持的日志系统，便于问题追踪。

6. 安全性和权限：

权限设置：确认脚本运行用户具有执行任务所需的权限。
安全模式：处理HDFS可能遇到的安全模式问题，确保脚本有权限在HDFS上创建和写入文件。

7. 脚本逻辑调整：

持续运行逻辑：原参考信息中提到无需定时即可自动生成每日数据文件的逻辑，在海豚调度器中可能需要调整，比如使用循环和条件判断来控制任务的持续运行。
时间戳处理：如果脚本中涉及到时间戳处理，确保时间同步和时区设置正确。

8. 海豚调度器的特定配置：

任务类型：在创建任务时，选择合适的任务类型（如SHELL类型）。
任务参数：在海豚调度器中设置脚本执行所需参数。
任务超时：设置合理的任务超时时间，防止长时间运行的任务无法正常结束。

9. 测试：

在迁移完成后，进行充分的测试，以确保脚本在海豚调度器上的运行效果与在独立服务器上运行一致。

通过以上步骤，可以确保SHELL脚本在迁移到海豚调度器后能够稳定、高效地运行。同时，要确保整个迁移过程中，遵循项目的实际情况，保障数据迁移工作的连续性和正确性。

作者 east