DolphinScheduler minio(S3支持)开启资源中心

news2024/10/6 5:01:15

DolphinScheduler 如果是在3.0.5 及之前的版本，没办法支持 S3 的协议的

当你按照文档配置之后，运行启动之后，在master 和 worker 节点，都会出现 缺包的依赖问题。

那这个问题在什么版本修复了呢？

3.0.6...

那 3.0.6 按照文档中描述的配置，可以启动资源中心么？

答案是否定的，因为文档中的配置信息和代码压根对应不上，为此我去翻了下源码，查了大概1个小时，看明白版本迭代后带来的变化了

笔者主要是采用的 K8S 的方式进行部署的，配置文件则需要依据 K8S部署的标准进行处理，主要可以参考官方的文档的一些要求。

对于资源中心这块的配置，按照以前的文档，则会是这样的一个版本：

3.0.5 之前的版本，核心配置：

resource.storage.type: S3

fs.defaultFS: s3a://dolphinscheduler

aws.access.key.id: flink_minio_root

aws.secret.access.key: flink_minio_123456

aws.region: us-east-1

aws.endpoint: http://10.233.7.78:9000
conf:

common:

# user data local directory path, please make sure the directory exists and have read write permissions

data.basedir.path: /tmp/dolphinscheduler



# resource storage type: HDFS, S3, NONE

resource.storage.type: S3



# resource store on HDFS/S3 path, resource file will store to this hadoop hdfs path, self configuration, please make sure the directory exists on hdfs and have read write permissions. "/dolphinscheduler" is recommended

resource.upload.path: /dolphinscheduler



# whether to startup kerberos

hadoop.security.authentication.startup.state: false



# java.security.krb5.conf path

java.security.krb5.conf.path: /opt/krb5.conf



# login user from keytab username

login.user.keytab.username: hdfs-mycluster@ESZ.COM



# login user from keytab path

login.user.keytab.path: /opt/hdfs.headless.keytab



# kerberos expire time, the unit is hour

kerberos.expire.time: 2

# resource view suffixs

#resource.view.suffixs: txt,log,sh,bat,conf,cfg,py,java,sql,xml,hql,properties,json,yml,yaml,ini,js

# if resource.storage.type: HDFS, the user must have the permission to create directories under the HDFS root path

hdfs.root.user: hdfs

# if resource.storage.type: S3, the value like: s3a://dolphinscheduler; if resource.storage.type: HDFS and namenode HA is enabled, you need to copy core-site.xml and hdfs-site.xml to conf dir

fs.defaultFS: s3a://dolphinscheduler

aws.access.key.id: flink_minio_root

aws.secret.access.key: flink_minio_123456

aws.region: us-east-1

aws.endpoint: http://10.233.7.78:9000

下段的公共配置信息,

RESOURCE_STORAGE_TYPE: "S3"

RESOURCE_UPLOAD_PATH: "/dolphinscheduler"

FS_DEFAULT_FS: "s3a://dolphinscheduler"

FS_S3A_ENDPOINT: "http://10.233.7.78:9000"

FS_S3A_ACCESS_KEY: "flink_minio_root"

FS_S3A_SECRET_KEY: "flink_minio_123456"
common:

## Configmap

configmap:

DOLPHINSCHEDULER_OPTS: ""

DATA_BASEDIR_PATH: "/tmp/dolphinscheduler"

RESOURCE_STORAGE_TYPE: "S3"

RESOURCE_UPLOAD_PATH: "/dolphinscheduler"

FS_DEFAULT_FS: "s3a://dolphinscheduler"

FS_S3A_ENDPOINT: "http://10.233.7.78:9000"

FS_S3A_ACCESS_KEY: "flink_minio_root"

FS_S3A_SECRET_KEY: "flink_minio_123456"

HADOOP_SECURITY_AUTHENTICATION_STARTUP_STATE: "false"

JAVA_SECURITY_KRB5_CONF_PATH: "/opt/krb5.conf"

LOGIN_USER_KEYTAB_USERNAME: "hdfs@HADOOP.COM"

LOGIN_USER_KEYTAB_PATH: "/opt/hdfs.keytab"

KERBEROS_EXPIRE_TIME: "2"

HDFS_ROOT_USER: "hdfs"

RESOURCE_MANAGER_HTTPADDRESS_PORT: "8088"

YARN_RESOURCEMANAGER_HA_RM_IDS: ""

YARN_APPLICATION_STATUS_ADDRESS: "http://ds1:%s/ws/v1/cluster/apps/%s"

YARN_JOB_HISTORY_STATUS_ADDRESS: "http://ds1:19888/ws/v1/history/mapreduce/jobs/%s"

DATASOURCE_ENCRYPTION_ENABLE: "false"

DATASOURCE_ENCRYPTION_SALT: "!@#$%^&*"

SUDO_ENABLE: "true"

# dolphinscheduler env

HADOOP_HOME: "/opt/soft/hadoop"

HADOOP_CONF_DIR: "/opt/soft/hadoop/etc/hadoop"

SPARK_HOME1: "/opt/soft/spark1"

SPARK_HOME2: "/opt/soft/spark2"

PYTHON_HOME: "/usr/bin/python"

JAVA_HOME: "/usr/local/openjdk-8"

HIVE_HOME: "/opt/soft/hive"

FLINK_HOME: "/opt/soft/flink"

DATAX_HOME: "/opt/soft/datax/bin/datax.py"

以上的配置信息，如果从3.0.6 的src 中的配置文件，去查阅相关的 values.yaml 配置信息，发现是一模一样！

但是，当你部署后，开始启动，就报错了，会告知你，无法启动资源中心服务，因为 空指针...

嗯，到这里，我也懵了，啥都是按照文档配置的，为毛会出现空指针？

ok，以下就是我翻阅源码的过程

 

然后翻阅这个常量信息

常量路径

dolphinscheduler/dolphinscheduler-task-plugin/dolphinscheduler-task-api/src/main/java/org/apache/dolphinscheduler/plugin/task/api/TaskConstants.java

主要配置：

/**

* aws config

*/

public static final String AWS_ACCESS_KEY_ID = "resource.aws.access.key.id";

public static final String AWS_SECRET_ACCESS_KEY = "resource.aws.secret.access.key";

public static final String AWS_REGION = "resource.aws.region";

发现和文档完全对不上，咋办？参数都不一样了....

没什么好办法，继续找文档支持

 

新款的配置信息，很容易就看到，支持了一堆

源码地址：

https://github.com/apache/dolphinscheduler/blob/7973324229826d1b9c7db81e14c89c8b5d621c28/deploy/kubernetes/dolphinscheduler/values.yaml#L152

  • S3
  • OSS
  • GCS
  • ABS
conf:

common:

# user data local directory path, please make sure the directory exists and have read write permissions

data.basedir.path: /tmp/dolphinscheduler



# resource storage type: HDFS, S3, OSS, GCS, ABS, NONE

resource.storage.type: S3



# resource store on HDFS/S3 path, resource file will store to this base path, self configuration, please make sure the directory exists on hdfs and have read write permissions. "/dolphinscheduler" is recommended

resource.storage.upload.base.path: /dolphinscheduler



# The AWS access key. if resource.storage.type=S3 or use EMR-Task, This configuration is required

resource.aws.access.key.id: minioadmin



# The AWS secret access key. if resource.storage.type=S3 or use EMR-Task, This configuration is required

resource.aws.secret.access.key: minioadmin



# The AWS Region to use. if resource.storage.type=S3 or use EMR-Task, This configuration is required

resource.aws.region: ca-central-1



# The name of the bucket. You need to create them by yourself. Otherwise, the system cannot start. All buckets in Amazon S3 share a single namespace; ensure the bucket is given a unique name.

resource.aws.s3.bucket.name: dolphinscheduler



# You need to set this parameter when private cloud s3. If S3 uses public cloud, you only need to set resource.aws.region or set to the endpoint of a public cloud such as S3.cn-north-1.amazonaws.com.cn

resource.aws.s3.endpoint: http://minio:9000



# alibaba cloud access key id, required if you set resource.storage.type=OSS

resource.alibaba.cloud.access.key.id: <your-access-key-id>



# alibaba cloud access key secret, required if you set resource.storage.type=OSS

resource.alibaba.cloud.access.key.secret: <your-access-key-secret>



# alibaba cloud region, required if you set resource.storage.type=OSS

resource.alibaba.cloud.region: cn-hangzhou



# oss bucket name, required if you set resource.storage.type=OSS

resource.alibaba.cloud.oss.bucket.name: dolphinscheduler



# oss bucket endpoint, required if you set resource.storage.type=OSS

resource.alibaba.cloud.oss.endpoint: https://oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com



# if resource.storage.type=HDFS, the user must have the permission to create directories under the HDFS root path

resource.hdfs.root.user: hdfs



# if resource.storage.type=S3, the value like: s3a://dolphinscheduler; if resource.storage.type=HDFS and namenode HA is enabled, you need to copy core-site.xml and hdfs-site.xml to conf dir

resource.hdfs.fs.defaultFS: hdfs://mycluster:8020



# whether to startup kerberos

hadoop.security.authentication.startup.state: false



# java.security.krb5.conf path

java.security.krb5.conf.path: /opt/krb5.conf



# login user from keytab username

login.user.keytab.username: hdfs-mycluster@ESZ.COM



# login user from keytab path

login.user.keytab.path: /opt/hdfs.headless.keytab



# kerberos expire time, the unit is hour

kerberos.expire.time: 2



# resourcemanager port, the default value is 8088 if not specified

resource.manager.httpaddress.port: 8088



# if resourcemanager HA is enabled, please set the HA IPs; if resourcemanager is single, keep this value empty

yarn.resourcemanager.ha.rm.ids: 192.168.xx.xx,192.168.xx.xx



# if resourcemanager HA is enabled or not use resourcemanager, please keep the default value; If resourcemanager is single, you only need to replace ds1 to actual resourcemanager hostname

yarn.application.status.address: http://ds1:%s/ws/v1/cluster/apps/%s



# job history status url when application number threshold is reached(default 10000, maybe it was set to 1000)

yarn.job.history.status.address: http://ds1:19888/ws/v1/history/mapreduce/jobs/%s



# datasource encryption enable

datasource.encryption.enable: false



# datasource encryption salt

datasource.encryption.salt: '!@#$%^&*'



# data quality option

data-quality.jar.name: dolphinscheduler-data-quality-dev-SNAPSHOT.jar



# Whether hive SQL is executed in the same session

support.hive.oneSession: false



# use sudo or not, if set true, executing user is tenant user and deploy user needs sudo permissions; if set false, executing user is the deploy user and doesn't need sudo permissions

sudo.enable: true



# development state

development.state: false



# rpc port

alert.rpc.port: 50052



# set path of conda.sh

conda.path: /opt/anaconda3/etc/profile.d/conda.sh



# Task resource limit state

task.resource.limit.state: false



# mlflow task plugin preset repository

ml.mlflow.preset_repository: https://github.com/apache/dolphinscheduler-mlflow



# mlflow task plugin preset repository version

ml.mlflow.preset_repository_version: "main"



# way to collect applicationId: log, aop

appId.collect: log

未发布的文档片段

https://github.com/apache/dolphinscheduler/blob/7973324229826d1b9c7db81e14c89c8b5d621c28/docs/docs/zh/guide/resource/configuration.md?plain=1#L40

 

以上的这些信息并不代表3.0.6的版本支持了，只代表了新版的能够支持，继续寻找对应版本可以支持的参数，终于在配置列表中找到了

https://github.com/apache/dolphinscheduler/blob/3.0.6-release/docs/docs/zh/architecture/configuration.md?plain=1

 

于是按照以上寻到的各种配置，叠加在一起后，就变成下面的样子：

conf:

common:

# user data local directory path, please make sure the directory exists and have read write permissions

data.basedir.path: /dolphinscheduler/tmp



# resource storage type: HDFS, S3, NONE

resource.storage.type: S3



# resource store on HDFS/S3 path, resource file will store to this hadoop hdfs path, self configuration, please make sure the directory exists on hdfs and have read write permissions. "/dolphinscheduler" is recommended

resource.upload.path: /dolphinscheduler



# whether to startup kerberos

hadoop.security.authentication.startup.state: false



# java.security.krb5.conf path

java.security.krb5.conf.path: /opt/krb5.conf



# login user from keytab username

login.user.keytab.username: hdfs-mycluster@ESZ.COM



# login user from keytab path

login.user.keytab.path: /opt/hdfs.headless.keytab



# kerberos expire time, the unit is hour

kerberos.expire.time: 2

# resource view suffixs

#resource.view.suffixs: txt,log,sh,bat,conf,cfg,py,java,sql,xml,hql,properties,json,yml,yaml,ini,js

# if resource.storage.type: HDFS, the user must have the permission to create directories under the HDFS root path

hdfs.root.user: hdfs

# if resource.storage.type: S3, the value like: s3a://dolphinscheduler; if resource.storage.type: HDFS and namenode HA is enabled, you need to copy core-site.xml and hdfs-site.xml to conf dir

resource.storage.upload.base.path: /dolphinscheduler

fs.defaultFS: s3a://dolphinscheduler

resource.aws.access.key.id: flink_minio_root

resource.aws.secret.access.key: flink_minio_123456

resource.aws.region: us-east-1

resource.aws.s3.bucket.name: dolphinscheduler

resource.aws.s3.endpoint: http://10.233.7.78:9000

# resourcemanager port, the default value is 8088 if not specified

resource.manager.httpaddress.port: 8088

# if resourcemanager HA is enabled, please set the HA IPs; if resourcemanager is single, keep this value empty

yarn.resourcemanager.ha.rm.ids: 192.168.xx.xx,192.168.xx.xx

# if resourcemanager HA is enabled or not use resourcemanager, please keep the default value; If resourcemanager is single, you only need to replace ds1 to actual resourcemanager hostname

yarn.application.status.address: http://ds1:%s/ws/v1/cluster/apps/%s

# job history status url when application number threshold is reached(default 10000, maybe it was set to 1000)

yarn.job.history.status.address: http://ds1:19888/ws/v1/history/mapreduce/jobs/%s



# datasource encryption enable

datasource.encryption.enable: false



# datasource encryption salt

datasource.encryption.salt: '!@#$%^&*'



# data quality option

data-quality.jar.name: dolphinscheduler-data-quality-3.0.6.jar



#data-quality.error.output.path: /tmp/data-quality-error-data

common:

## Configmap

configmap:

DOLPHINSCHEDULER_OPTS: ""

DATA_BASEDIR_PATH: "/dolphinscheduler/tmp"

RESOURCE_STORAGE_TYPE: "S3"

RESOURCE_UPLOAD_PATH: "/dolphinscheduler"

FS_DEFAULT_FS: "s3a://dolphinscheduler"

FS_S3A_ENDPOINT: "http://10.233.7.78:9000"

FS_S3A_ACCESS_KEY: "flink_minio_root"

FS_S3A_SECRET_KEY: "flink_minio_123456"

HADOOP_SECURITY_AUTHENTICATION_STARTUP_STATE: "false"

JAVA_SECURITY_KRB5_CONF_PATH: "/opt/krb5.conf"

LOGIN_USER_KEYTAB_USERNAME: "hdfs@HADOOP.COM"

LOGIN_USER_KEYTAB_PATH: "/opt/hdfs.keytab"

KERBEROS_EXPIRE_TIME: "2"

HDFS_ROOT_USER: "hdfs"

RESOURCE_MANAGER_HTTPADDRESS_PORT: "8088"

YARN_RESOURCEMANAGER_HA_RM_IDS: ""

YARN_APPLICATION_STATUS_ADDRESS: "http://ds1:%s/ws/v1/cluster/apps/%s"

YARN_JOB_HISTORY_STATUS_ADDRESS: "http://ds1:19888/ws/v1/history/mapreduce/jobs/%s"

DATASOURCE_ENCRYPTION_ENABLE: "false"

DATASOURCE_ENCRYPTION_SALT: "!@#$%^&*"

SUDO_ENABLE: "true"

# dolphinscheduler env

HADOOP_HOME: "/opt/soft/hadoop"

HADOOP_CONF_DIR: "/opt/soft/hadoop/etc/hadoop"

SPARK_HOME1: "/opt/soft/spark1"

SPARK_HOME2: "/opt/soft/spark2"

PYTHON_HOME: "/usr/bin/python"

JAVA_HOME: "/usr/local/openjdk-8"

HIVE_HOME: "/opt/soft/hive"

FLINK_HOME: "/opt/soft/flink"

DATAX_HOME: "/opt/soft/datax"

ok，完成以上的配置后，资源中心就可以正式开启了，而且也确定不会报错了，十分不容易

我只想说，DolphinScheduler 文档，代码这块的管理比较乱，PMC 的大佬们似乎没太多精力关心这个事情。但是，不管是参与者，还是初学者，都希望有一份靠谱的文档，让大家少走弯路....

希望 DolphinScheduler 的开源团队能加强这块的建设，引入更好的一些可以良性循环的机制，解决这个问题。

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