如何快速在 Apache DolphinScheduler 新扩展一个任务插件？

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作者 | 代立冬

编辑 | Debra Chen

Apache DolphinScheduler 是现代数据工作流编排平台，具有非常强大的可视化能力，DolphinScheduler 致力于使数据工程师、分析师、数据科学家等数据工作者都可以简单轻松地搭建各种数据工作流，让数据处理流程更简单可靠。

DolphinScheduler 非常易于使用(easy to use)，目前有四种创建工作流的方法：

在 UI 界面上直接通过拖放任务的方式来创建任务
PyDolphinScheduler，通过 Python API 创建工作流，也就是 workflow as code 的方式
编写 yaml 文件，通过 yaml 创建工作流（目前必须安装 PyDolphinScheduler）
通过 Open API 的方式来创建工作流

以上 4 种总有一种方式适合您的场景！

得益于 DolphinScheduler 采用无中心化的整体架构设计，使得 DolphinScheduler 调度性能也是同类开源数据工作流编排平台的 5 倍以上，如果您正有这样的性能问题或者调度延时问题，也不妨试试 DolphinScheduler。

file DolphinScheduler界面

好的，接下来言归正题，有不少用户想在 DolphinScheduler 扩展新的任务插件支持(比如添加 Kettle)，DolphinScheduler 的任务插件体系是基于 SPI 来进行任务插件扩展的。

什么是 SPI 服务发现？

SPI 是 Service Provider Interface 的缩写，是一种常见的服务提供发现机制，比如知名的 OLAP 引擎 Presto 也是使用 SPI 来扩展的。在 java.util.ServiceLoader 的文档里有比较详细的介绍，其抽象的概念是指动态加载某个服务实现。

比如 java.sql.Driver 接口，不同厂商可以针对同一接口做出不同的实现，比如 MySQL 和 PostgreSQL 都有不同的实现提供给用户，而 Java 的 SPI 机制可以为某个接口寻找服务实现。Java 中 SPI 机制主要思想是将装配的控制权移到程序之外，在模块化设计中这个机制尤其重要，其核心思想就是解耦。

SPI 整体机制图如下： file

SPI 机制中有 4 个重要的组件：

服务接口 Service Interface
服务接口实现：不同的服务提供方可以提供一个或多个实现；框架或者系统本身也可以提供默认的实现
提供者注册 API（Provider Registration API），这是提供者用来注册实现的
服务访问 API (Service Access API) ，这是调用方用来获取服务的实例的接口

Apache DolphinScheduler 从 2.0 版本开始引入 SPI。将 Apache DolphinScheduler 的 Task 看成一个执行服务，而我们需要根据使用者的选择去执行不同的服务，如果没有的服务，则需要我们自己扩充，我们只需要完成我们的 Task 具体实现逻辑，然后遵守 SPI 的规则，编译成 Jar 并上传到指定目录，就可以使用我们自己编写的 Task 插件来执行具体的任务了。

谁在使用它?

除了前面提到的 Presto 外，还有以下技术都使用到 SPI 技术：

1、Apache DolphinScheduler

Task
Datasource

2、Apache Flink

Flink sql connector，用户实现了一个 Flink-connector 后，Flink 也是通过 SPI 来动态加载的

3、SpringBoot

Spring boot spi

4、JDBC

JDBC4 也基于 SPI 的机制来发现驱动提供商了，可以通过META-INF/services/java.sql.Driver 文件里指定实现类的方式来暴露驱动提供者

5、更多

common-logging

DolphinScheduler SPI工作流程

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如上图，Apache DolphinScheduler 中有 2 种 Task : 逻辑 Task 和物理 Task，逻辑 Task 指 Dependent Task，Switch Task 这种控制工作流逻辑的任务插件；物理 Task 是指 Shell Task，SQL Task ，Spark Task ，Python Task 等这种执行具体任务的 Task。

在 Apache DolphinScheduler 中，我们一般扩充的都是物理 Task，物理 Task 都是由 Worker 来调用并执行的，当启动 Worker 服务时，Worker 会来加载相应的实现了规则的 Task lib，HiveTask 被 Apache DolphinScheduler TaskPluginManage 加载了。SPI 的规则图上也有描述，也可以参考 java.util.ServiceLoader 类。

如何扩展一个任务插件？

创建 Maven 项目

mvn archetype:generate \
    -DarchetypeGroupId=org.apache.dolphinscheduler \
    -DarchetypeArtifactId=dolphinscheduler-hive-client-task \
    -DarchetypeVersion=1.10.0 \
    -DgroupId=org.apache.dolphinscheduler \
    -DartifactId=dolphinscheduler-hive-client-task \
    -Dversion=0.1 \
    -Dpackage=org.apache.dolphinscheduler \
    -DinteractiveMode=false

Maven 依赖

org.apache.dolphinscheduler
     dolphinscheduler-spi
     ${dolphinscheduler.lib.version}
     ${common.lib.scope}




     org.apache.dolphinscheduler
     dolphinscheduler-task-api
     ${dolphinscheduler.lib.version}
     ${common.lib.scope}

创建 Task 通道工厂(TaskChannelFactory)

org.apache.dolphinscheduler.spi.task.TaskChannel

插件实现以上接口即可。主要包含创建任务（任务初始化，任务运行等方法）、任务取消，如果是 yarn 任务，则需要实现 org.apache.dolphinscheduler.plugin.task.api.AbstractYarnTask。

我们在 dolphinscheduler-task-api 模块提供了所有任务对外访问的 API，而 dolphinscheduler-spi 模块则是 spi 通用代码库，定义了所有的插件模块，比如告警模块，注册中心模块等，你可以详细阅读查看。

首先我们需要创建任务服务的工厂，其主要作用是帮助构建 TaskChannel 以及 TaskPlugin 参数，同时给出该任务的唯一标识，ChannelFactory 在 Apache DolphinScheduler 的 Task 服务组中，其作用属于是在任务组中的承上启下，交互前后端以及帮助 Worker 构建 TaskChannel。

package org.apache.dolphinscheduler.plugin.task.hive;
import org.apache.dolphinscheduler.spi.params.base.PluginParams;
import org.apache.dolphinscheduler.spi.task.TaskChannel;
import org.apache.dolphinscheduler.spi.task.TaskChannelFactory;
import java.util.List;
public class HiveClientTaskChannelFactory implements TaskChannelFactory {
    /**
    * Create task channel, execute task through this channel
     * @return task channel
     */
    @Override
    public TaskChannel create() {
        return new HiveCliTaskChannel();
    }
    /**
    * Returns the global unique identifier of this task
     * @return task name
     */
    @Override
    public String getName() {
        return "HIVECLI";
    }
    /**
    * Parameters required for front-end pages
     * @return
     */
    @Override
    public List getParams() {
        return null;
    }
}

创建 TaskChannel

有了工厂之后，我们会根据工厂创建出 TaskChannel，TaskChannel 包含如下两个方法，一个是取消，一个是创建，目前不需要关注取消，主要关注创建任务。

   void cancelApplication(boolean status);
    /**
     * 构建可执行任务
     */
    AbstractTask createTask(TaskRequest taskRequest);
    public class HiveClientTaskChannel implements TaskChannel {
    @Override
    public void cancelApplication(boolean b) {
        //do nothing
    }
    @Override
    public AbstractTask createTask(TaskRequest taskRequest) {
        return new HiveClientTask(taskRequest);
    }
}

构建 Task 实现

通过 TaskChannel 我们得到了可执行的物理 Task，但是我们需要给当前 Task 添加相应的实现，才能够让Apache DolphinScheduler 去执行你的任务，首先在编写 Task 之前我们需要先了解一下 Task 之间的关系：

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通过上图我们可以看到，基于 Yarn 执行任务的 Task 都会去继承 AbstractYarnTask，不需要经过 Yarn 执行的都会去直接继承 AbstractTaskExecutor，主要是包含一个 AppID，以及 CanalApplication setMainJar 之类的方法，想知道的小伙伴可以自己去深入研究一下，如上可知我们实现的 HiveClient 就需要继承 AbstractYarnTask，在构建 Task 之前，我们需要构建一下适配 HiveClient 的 Parameters 对象用来反序列化JsonParam。

package com.jegger.dolphinscheduler.plugin.task.hive;
import org.apache.dolphinscheduler.spi.task.AbstractParameters;
import org.apache.dolphinscheduler.spi.task.ResourceInfo;
import java.util.List;
public class HiveClientParameters extends AbstractParameters {
    /**
     * 用HiveClient执行,最简单的方式就是将所有SQL全部贴进去即可,所以我们只需要一个SQL参数
     */
    private String sql;
    public String getSql() {
        return sql;
    }
    public void setSql(String sql) {
        this.sql = sql;
    }
    @Override
    public boolean checkParameters() {
        return sql != null;
    }
    @Override
    public List getResourceFilesList() {
        return null;
    }
}

实现了 Parameters 对象之后，我们具体实现 Task，例子中的实现比较简单，就是将用户的参数写入到文件中，通过 Hive -f 去执行任务。

package org.apache.dolphinscheduler.plugin.task.hive;
import org.apache.dolphinscheduler.plugin.task.api.AbstractYarnTask;
import org.apache.dolphinscheduler.spi.task.AbstractParameters;
import org.apache.dolphinscheduler.spi.task.request.TaskRequest;
import org.apache.dolphinscheduler.spi.utils.JSONUtils;
import java.io.BufferedWriter;
import java.io.IOException;
import java.nio.charset.StandardCharsets;
import java.nio.file.Files;
import java.nio.file.Path;
import java.nio.file.Paths;
public class HiveClientTask extends AbstractYarnTask {
    /**
     * hive client parameters
     */
    private HiveClientParameters hiveClientParameters;
    /**
     * taskExecutionContext
     */
    private final TaskRequest taskExecutionContext;
    public HiveClientTask(TaskRequest taskRequest) {
        super(taskRequest);
        this.taskExecutionContext = taskRequest;
    }
    /**
     * task init method
     */
    @Override
    public void init() {
        logger.info("hive client task param is {}", JSONUtils.toJsonString(taskExecutionContext));
        this.hiveClientParameters = JSONUtils.parseObject(taskExecutionContext.getTaskParams(), HiveClientParameters.class);
        if (this.hiveClientParameters != null && !hiveClientParameters.checkParameters()) {
            throw new RuntimeException("hive client task params is not valid");
        }
    }
    /**
     * build task execution command
     *
     * @return task execution command or null
     */
    @Override
    protected String buildCommand() {
        String filePath = getFilePath();
        if (writeExecutionContentToFile(filePath)) {
            return "hive -f " + filePath;
        }
        return null;
    }
    /**
     * get hive sql write path
     *
     * @return file write path
     */
    private String getFilePath() {
        return String.format("%s/hive-%s-%s.sql", this.taskExecutionContext.getExecutePath(), this.taskExecutionContext.getTaskName(), this.taskExecutionContext.getTaskInstanceId());
    }
    @Override
    protected void setMainJarName() {
        //do nothing
    }
    /**
     * write hive sql to filepath
     *
     * @param filePath file path
     * @return write success?
     */
    private boolean writeExecutionContentToFile(String filePath) {
        Path path = Paths.get(filePath);
        try (BufferedWriter writer = Files.newBufferedWriter(path, StandardCharsets.UTF_8)) {
            writer.write(this.hiveClientParameters.getSql());
            logger.info("file:" + filePath + "write success.");
            return true;
        } catch (IOException e) {
            logger.error("file:" + filePath + "write failed.please path auth.");
            e.printStackTrace();
            return false;
        }
    }
    @Override
    public AbstractParameters getParameters() {
        return this.hiveClientParameters;
    }
}

遵守 SPI 规则

# 1,Resource下创建META-INF/services文件夹,创建接口全类名相同的文件
zhang@xiaozhang resources % tree ./
./
└── META-INF
    └── services
        └── org.apache.dolphinscheduler.spi.task.TaskChannelFactory
# 2,在文件中写入实现类的全限定类名
zhang@xiaozhang resources % more META-INF/services/org.apache.dolphinscheduler.spi.task.TaskChannelFactory 
org.apache.dolphinscheduler.plugin.task.hive.HiveClientTaskChannelFactory

打包和部署

## 1,打包
mvn clean install
## 2,部署
cp ./target/dolphinscheduler-task-hiveclient-1.0.jar $DOLPHINSCHEDULER_HOME/lib/
## 3,restart dolphinscheduler server

以上操作完成后，我们查看 worker 日志 tail -200f $Apache DolphinScheduler_HOME/log/Apache DolphinScheduler-worker.log

file

Apache DolphinScheduler 的插件开发就到此完成~涉及到前端的修改可以参考： Apache DolphinScheduler-ui/src/js/conf/home/pages/dag/_source/formModel/

NOTICE：目前任务插件的前端还没有实现，因此你需要单独实现插件对应的前端页面。

TaskChannelFactory 继承自 PrioritySPI，这意味着你可以设置插件的优先级，当你有两个插件同名时，你可以通过重写 getIdentify 方法来自定义优先级。高优先级的插件会被加载，但是如果你有两个同名且优先级相同的插件，加载插件时服务器会抛出 IllegalArgumentException。

如果任务插件存在类冲突，你可以采用 Shade-Relocating Classes(https://maven.apache.org/plugins/maven-shade-plugin/)来解决这种问题。

如果您有兴趣试试 Apache DolphinScheduler ，欢迎微信添加小助手 Leonard-ds 或加入 DolphinScheduler Slack: https://s.apache.org/dolphinscheduler-slack, 我将免费全力支持您!