Q：项目的名称是？

A：DolphinScheduler

Q：DolphinScheduler 服务介绍及建议运行内存

A：DolphinScheduler 由 5 个服务组成，MasterServer、WorkerServer、ApiServer、AlertServer、LoggerServer 和 UI。

服务说明
MasterServer主要负责 DAG 的切分和任务状态的监控
WorkerServer/LoggerServer主要负责任务的提交、执行和任务状态的更新。LoggerServer 用于 Rest Api 通过 RPC 查看日志
ApiServer提供 Rest Api 服务，供 UI 进行调用
AlertServer提供告警服务
UI前端页面展示

注意：由于服务比较多，建议单机部署最好是 4 核 16G 以上

Q：系统支持哪些邮箱？

A：支持绝大多数邮箱，qq、163、126、139、outlook、aliyun 等皆支持。支持 TLS 和 SSL 协议，可以在dolphinscheduler的ui中进行配置： 如何配置邮箱告警。

Q：常用的系统变量时间参数有哪些，如何使用？

A：请参考使用手册 第8小节

Q：pip install kazoo 这个安装报错。是必须安装的吗？

A： 这个是 python 连接 Zookeeper 需要使用到的，用于删除Zookeeper中的master/worker临时节点信息。所以如果是第一次安装，就可以忽略错误。在1.3.0之后，kazoo不再需要了，我们用程序来代替kazoo所做的

Q：怎么指定机器运行任务

A：使用 管理员 创建 Worker 分组，在 流程定义启动 的时候可指定Worker分组或者在任务节点上指定Worker分组。如果不指定，则使用 Default，Default默认是使用的集群里所有的Worker中随机选取一台来进行任务提交、执行

Q：任务的优先级

A：我们同时 支持流程和任务的优先级。优先级我们有 HIGHEST、HIGH、MEDIUM、LOW 和 LOWEST 五种级别。可以设置不同流程实例之间的优先级，也可以设置同一个流程实例中不同任务实例的优先级。详细内容请参考任务优先级设计 https://analysys.github.io/easyscheduler_docs_cn/系统架构设计.html#系统架构设计

Q：dolphinscheduler-grpc 报错

A：在 1.2 及以前版本中，在根目录下执行：mvn -U clean package assembly:assembly -Dmaven.test.skip=true,然后刷新下整个项目就好，1.3版本中不再使用 GRPC 进行通信了

Q：DolphinScheduler 支持 windows 上运行么

A： 理论上只有 Worker 是需要在 Linux 上运行的，其它的服务都是可以在 windows 上正常运行的。但是还是建议最好能在 linux 上部署使用

Q：UI 在 linux 编译 node-sass 提示：Error：EACCESS:permission denied，mkdir xxxx

A：单独安装 npm install node-sass —unsafe-perm，之后再 npm install

Q：UI 不能正常登陆访问

A： 1，如果是 node 启动的查看 dolphinscheduler-ui 下的 .env 文件里的 API_BASE 配置是否是 Api Server 服务地址

​ 2，如果是 nginx 启动的并且是通过 install-dolphinscheduler-ui.sh 安装的，查看

​ /etc/nginx/conf.d/dolphinscheduler.conf 中的 proxy_pass 配置是否是 Api Server 服务地址

​ 3，如果以上配置都是正确的，那么请查看 Api Server 服务是否是正常的，

​ curl http://localhost:12345/dolphinscheduler/users/get-user-info 查看 Api Server 日志，

​ 如果提示 cn.dolphinscheduler.api.interceptor.LoginHandlerInterceptor:[76] - session info is null，则证明 Api Server 服务是正常的

​ 4，如果以上都没有问题，需要查看一下 application.properties 中的 server.context-path 和 server.port 配置是否正确 注意：1.3 版本直接使用 Jetty 进行前端代码的解析，无需再安装配置 nginx 了

Q：流程定义手动启动或调度启动之后，没有流程实例生成

A： 1，首先通过 jps 查看MasterServer服务是否存在，或者从服务监控直接查看 zk 中是否存在 master 服务

​ 2，如果存在 master 服务，查看 命令状态统计 或者 t_ds_error_command 中是否增加的新记录，如果增加了，请查看 message 字段定位启动异常原因

Q：任务状态一直处于提交成功状态

A： 1，首先通过 jps 查看 WorkerServer 服务是否存在，或者从服务监控直接查看 zk 中是否存在 worker 服务

​ 2，如果 WorkerServer 服务正常，需要 查看 MasterServer 是否把 task 任务放到 zk 队列中 ，需要查看 MasterServer 日志及 zk 队列中是否有任务阻塞

​ 3，如果以上都没有问题，需要定位是否指定了 Worker 分组，但是 Worker 分组的机器不是在线状态

Q：install.sh 中需要注意问题

A： 1，如果替换变量中包含特殊字符，请用 \ 转移符进行转移

​ 2，installPath=”/data1_1T/dolphinscheduler”，这个目录不能和当前要一键安装的 install.sh 目录是一样的

​ 3，deployUser=”dolphinscheduler”，部署用户必须具有 sudo 权限，因为 worker 是通过 sudo -u 租户 sh xxx.command 进行执行的

​ 4，monitorServerState=”false”，服务监控脚本是否启动，默认是不启动服务监控脚本的。如果启动服务监控脚本，则每 5 分钟定时来监控 master 和 worker 的服务是否 down 机，如果 down 机则会自动重启

​ 5，hdfsStartupSate=”false”，是否开启 HDFS 资源上传功能。默认是不开启的，如果不开启则资源中心是不能使用的。如果开启，需要 conf/common/hadoop/hadoop.properties 中配置 resource.hdfs.fs.defaultFS 和 yarn 的相关配置，如果使用 namenode HA，需要将 core-site.xml 和 hdfs-site.xml 复制到conf根目录下

​ 注意：1.0.x 版本是不会自动创建 hdfs 根目录的，需要自行创建，并且需要部署用户有hdfs的操作权限

Q：流程定义和流程实例下线异常

A ： 对于 1.0.4 以前的版本中，修改 dolphinscheduler-api cn.dolphinscheduler.api.quartz 包下的代码即可

  1. public boolean deleteJob(String jobName, String jobGroupName) {
  2.     lock.writeLock().lock();
  3.     try {
  4.       JobKey jobKey = new JobKey(jobName,jobGroupName);
  5.       if(scheduler.checkExists(jobKey)){
  6.         logger.info("try to delete job, job name: {}, job group name: {},", jobName, jobGroupName);
  7.         return scheduler.deleteJob(jobKey);
  8.       }else {
  9.         return true;
  10.       }
  12.     } catch (SchedulerException e) {
  13.       logger.error(String.format("delete job : %s failed",jobName), e);
  14.     } finally {
  15.       lock.writeLock().unlock();
  16.     }
  17.     return false;
  18.   }

Q：HDFS 启动之前创建的租户，能正常使用资源中心吗

A： 不能。因为在未启动 HDFS 创建的租户，不会在 HDFS 中注册租户目录。所以上次资源会报错

Q：多 Master 和多 Worker 状态下，服务掉了，怎么容错

A： 注意：Master 监控 Master 及 Worker 服务。

​ 1，如果 Master 服务掉了，其它的 Master 会接管挂掉的 Master 的流程，继续监控 Worker task 状态

​ 2，如果 Worker 服务掉了，Master 会监控到 Worker 服务掉了，如果存在 Yarn 任务，Kill Yarn 任务之后走重试

具体请看容错设计：https://analysys.github.io/easyscheduler_docs_cn/系统架构设计.html#系统架构设计

Q：对于 Master 和 Worker 一台机器伪分布式下的容错

A ： 1.0.3 版本只实现了 Master 启动流程容错，不走 Worker 容错。也就是说如果 Worker 挂掉的时候，没有 Master 存在。这流程将会出现问题。我们会在 1.1.0 版本中增加 Master 和 Worker 启动自容错，修复这个问题。如果想手动修改这个问题，需要针对 跨重启正在运行流程 并且已经掉的正在运行的 Worker 任务，需要修改为失败，同时跨重启正在运行流程设置为失败状态。然后从失败节点进行流程恢复即可

Q：定时容易设置成每秒执行

A ： 设置定时的时候需要注意，如果第一位（* * * * * ? *）设置成 * ，则表示每秒执行。我们将会在 1.1.0 版本中加入显示最近调度的时间列表 ，使用 http://cron.qqe2.com/ 可以在线看近 5 次运行时间

Q：定时有有效时间范围吗

A：有的，如果定时的起止时间是同一个时间，那么此定时将是无效的定时。如果起止时间的结束时间比当前的时间小，很有可能定时会被自动删除

Q：任务依赖有几种实现

A： 1，DAG 之间的任务依赖关系，是从 入度为零 进行 DAG 切分的

​ 2，有 任务依赖节点 ，可以实现跨流程的任务或者流程依赖，具体请参考 依赖(DEPENDENT)节点：https://analysys.github.io/easyscheduler_docs_cn/系统使用手册.html#任务节点类型和参数设置

Q：流程定义有几种启动方式

A： 1，在 流程定义列表，点击 启动 按钮

​ 2，流程定义列表添加定时器，调度启动流程定义

​ 3，流程定义 查看或编辑 DAG 页面，任意 任务节点右击 启动流程定义

​ 4，可以对流程定义 DAG 编辑，设置某些任务的运行标志位 禁止运行，则在启动流程定义的时候，将该节点的连线将从 DAG 中去掉

Q：Python 任务设置 Python 版本

A： 只需要修改 bin/env/dolphinscheduler_env.sh 中的 PYTHON_HOME

  1. export PYTHON_HOME=/bin/python

注意：这了 PYTHON_HOME ，是 python 命令的绝对路径，而不是单纯的 PYTHON_HOME，还需要注意的是 export PATH 的时候，需要直接

  1. export PATH=$HADOOP_HOME/bin:$SPARK_HOME1/bin:$SPARK_HOME2/bin:$PYTHON_HOME:$JAVA_HOME/bin:$HIVE_HOME/bin:$PATH

Q：Worker Task 通过 sudo -u 租户 sh xxx.command 会产生子进程，在 kill 的时候，是否会杀掉

A： 我们会在 1.0.4 中增加 kill 任务同时，kill 掉任务产生的各种所有子进程

Q：DolphinScheduler 中的队列怎么用，用户队列和租户队列是什么意思

A ： DolphinScheduler 中的队列可以在用户或者租户上指定队列，用户指定的队列优先级是高于租户队列的优先级的。，例如：对 MR 任务指定队列，是通过 mapreduce.job.queuename 来指定队列的。

注意：MR 在用以上方法指定队列的时候，传递参数请使用如下方式：

  1.     Configuration conf = new Configuration();
  2.         GenericOptionsParser optionParser = new GenericOptionsParser(conf, args);
  3.         String[] remainingArgs = optionParser.getRemainingArgs();

如果是 Spark 任务 —queue 方式指定队列

Q：Master 或者 Worker 报如下告警

其他 - 图1

A ： 修改 conf 下的 master.properties master.reserved.memory 的值为更小的值，比如说 0.1 或者

worker.properties worker.reserved.memory 的值为更小的值，比如说 0.1

Q：hive 版本是 1.1.0+cdh5.15.0，SQL hive 任务连接报错

其他 - 图2

A： 将 hive pom

  1. <dependency>
  2.     <groupId>org.apache.hive</groupId>
  3.     <artifactId>hive-jdbc</artifactId>
  4.     <version>2.1.0</version>
  5. </dependency>

修改为

  1. <dependency>
  2.     <groupId>org.apache.hive</groupId>
  3.     <artifactId>hive-jdbc</artifactId>
  4.     <version>1.1.0</version>
  5. </dependency>

Q：如何增加一台工作服务器

A： 1，参考官网部署文档 1.3 小节，创建部署用户和 hosts 映射

​ 2，参考官网部署文档 1.4 小节，配置 hosts 映射和 ssh 打通及修改目录权限. ​ 1.4 小节的最后一步是在当前新增机器上执行的，即需要给部署目录部署用户的权限

​ 3，复制正在运行的服务器上的部署目录到新机器的同样的部署目录下

​ 4，到 bin 下，启动 worker server

  1.         ./dolphinscheduler-daemon.sh start worker-server

Q：DolphinScheduler 什么时候发布新版本，同时新旧版本区别，以及如何升级，版本号规范

A：1，Apache 项目的发版流程是通过邮件列表完成的。 你可以订阅 DolphinScheduler 的邮件列表，订阅之后如果有发版，你就可以收到邮件。请参照这篇指引来订阅 DolphinScheduler 的邮件列表。

2，当项目发版的时候，会有发版说明告知具体的变更内容，同时也会有从旧版本升级到新版本的升级文档。

3，版本号为 x.y.z, 当 x 增加时代表全新架构的版本。当 y 增加时代表与 y 版本之前的不兼容需要升级脚本或其他人工处理才能升级。当 z 增加代表是 bug 修复，升级完全兼容。无需额外处理。之前有个问题 1.0.2 的升级不兼容 1.0.1 需要升级脚本。

Q：后续任务在前置任务失败情况下仍旧可以执行

A：在启动工作流的时候，你可以设置失败策略：继续还是失败。 设置任务失败策略

Q：工作流模板 DAG、工作流实例、工作任务及实例之间是什么关系 工作流模板 DAG、工作流实例、工作任务及实例之间是什么关系，一个 dag 支持最大并发 100，是指产生 100 个工作流实例并发运行吗？一个 dag 中的任务节点，也有并发数的配置，是指任务也可以并发多个线程运行吗？最大数 100 吗？

A：

1.2.1 version

  1.    master.properties
  2.    设置 master 节点并发执行的最大工作流数
  3.    master.exec.threads=100
  5.    Control the number of parallel tasks in each workflow
  6.    设置每个工作流可以并发执行的最大任务数
  7.    master.exec.task.number=20
  9.    worker.properties
  10.    设置 worker 节点并发执行的最大任务数
  11.    worker.exec.threads=100

Q：工作组管理页面没有展示按钮

其他 - 图4

A：1.3.0 版本，为了支持 k8s，worker ip 一直变动，因此我们不能在 UI 界面上配置，工作组可以配置在 worker.properties 上配置名称。

Q：为什么不把 mysql 的 jdbc 连接包添加到 docker 镜像里面

A：Mysql jdbc 连接包的许可证和 apache v2 的许可证不兼容，因此它不能被加入到 docker 镜像里面。

Q：当一个任务提交多个 yarn 程序的时候经常失败

其他 - 图5

A：这个 Bug 在 dev 分支已修复，并加入到需求/待做列表。

Q：Master 服务和 Worker 服务在运行几天之后停止了

其他 - 图6

A：会话超时时间太短了，只有 0.3 秒，修改 zookeeper.properties 的配置项：

  1.    zookeeper.session.timeout=60000
  2.    zookeeper.connection.timeout=30000

Q：使用 docker-compose 默认配置启动，显示 zookeeper 错误

其他 - 图7

A：这个问题在 dev-1.3.0 版本解决了。这个 [pr](https://github.com/apache/dolphinscheduler/pull/2595) 已经解决了这个 bug，主要的改动点：

  1.     在docker-compose.yml文件中增加zookeeper的环境变量ZOO_4LW_COMMANDS_WHITELIST。
  2.     把minLatency,avgLatency and maxLatency的类型从int改成float。

Q：界面上显示任务一直运行，结束不了，从日志上看任务实例为空

其他 - 图8

其他 - 图9

A：这个 [bug](https://github.com/apache/dolphinscheduler/issues/1477) 描述了问题的详情。这个问题在 1.2.1 版本已经被修复了。 对于 1.2.1 以下的版本，这种情况的一些提示：

  1. 1，清空 zk 下这个路径的任务：/dolphinscheduler/task_queue
  2. 2，修改任务状态为失败（int 值 6）
  3. 3，运行工作流来从失败中恢复

Q：zk 中注册的 master 信息 ip 地址是 127.0.0.1，而不是配置的域名所对应或者解析的 ip 地址，可能导致不能查看任务日志

A：修复 bug：

  1.    1、confirm hostname
  2.    $hostname
  3.    hadoop1
  4.    2、hostname -i
  5.    127.0.0.1 10.3.57.15
  6.    3、edit /etc/hosts,delete hadoop1 from 127.0.0.1 record
  7.    $cat /etc/hosts
  8.    127.0.0.1 localhost
  9.    10.3.57.15 ds1 hadoop1
  10.    4、hostname -i
  11.    10.3.57.15

hostname 命令返回服务器主机名，hostname -i 返回的是服务器主机名在 /etc/hosts 中所有匹配的ip地址。所以我把 /etc/hosts 中 127.0.0.1 中的主机名删掉，只保留内网 ip 的解析就可以了，没必要把 127.0.0.1 整条注释掉, 只要 hostname 命令返回值在 /etc/hosts 中对应的内网 ip 正确就可以，ds 程序取了第一个值，我理解上 ds 程序不应该用 hostname -i 取值这样有点问题，因为好多公司服务器的主机名都是运维配置的，感觉还是直接取配置文件的域名解析的返回 ip 更准确，或者 znode 中存域名信息而不是 /etc/hosts。

Q：调度系统设置了一个秒级的任务，导致系统挂掉

A：调度系统不支持秒级任务。

Q：编译前后端代码 (dolphinscheduler-ui) 报错不能下载”https://github.com/sass/node-sass/releases/download/v4.13.1/darwin-x64-72_binding.node“

A：1，cd dolphinscheduler-ui 然后删除 node_modules 目录

  1. sudo rm -rf node_modules

​ 2，通过 npm.taobao.org 下载 node-sass

  1. sudo npm uninstall node-sass
  2. sudo npm i node-sass --sass_binary_site=https://npm.taobao.org/mirrors/node-sass/

3，如果步骤 2 报错，请重新构建 node-saas 参考链接

  1.  sudo npm rebuild node-sass

当问题解决之后，如果你不想每次编译都下载这个 node，你可以设置系统环境变量：SASS_BINARY_PATH= /xxx/xxx/xxx/xxx.node。

Q：当使用 mysql 作为 ds 数据库需要如何配置

A：1，修改项目根目录 maven 配置文件，移除 scope 的 test 属性，这样 mysql 的包就可以在其它阶段被加载

  1. <dependency>
  2.     <groupId>mysql</groupId>
  3.     <artifactId>mysql-connector-java</artifactId>
  4.     <version>${mysql.connector.version}</version>
  5.     <scope>test<scope>
  6. </dependency>

​ 2，修改 application-dao.properties 和 quzrtz.properties 来使用 mysql 驱动 默认驱动是 postgres 主要由于许可证原因。

Q：shell 任务是如何运行的

A：1，被执行的服务器在哪里配置，以及实际执行的服务器是哪台? 要指定在某个 worker 上去执行，可以在 worker 分组中配置，固定 IP，这样就可以把路径写死。如果配置的 worker 分组有多个 worker，实际执行的服务器由调度决定的，具有随机性。

​ 2，如果是服务器上某个路径的一个 shell 文件，怎么指向这个路径？服务器上某个路径下的 shell 文件，涉及到权限问题，不建议这么做。建议你可以使用资源中心的存储功能，然后在 shell 编辑器里面使用资源引用就可以，系统会帮助你把脚本下载到执行目录下。如果以 hdfs 作为资源中心，在执行的时候，调度器会把依赖的 jar 包，文件等资源拉到 worker 的执行目录上，我这边是 /tmp/escheduler/exec/process，该配置可以在 install.sh 中进行指定。

3，以哪个用户来执行任务？执行任务的时候，调度器会采用 sudo -u 租户的方式去执行，租户是一个 linux 用户。

Q：生产环境部署方式有推荐的最佳实践吗

A：1，如果没有很多任务要运行，出于稳定性考虑我们建议使用 3 个节点，并且最好把 Master/Worder 服务部署在不同的节点。如果你只有一个节点，当然只能把所有的服务部署在同一个节点！通常来说，需要多少节点取决于你的业务，海豚调度系统本身不需要很多的资源。充分测试之后，你们将找到使用较少节点的合适的部署方式。

Q：DEPENDENT 节点

A：1，DEPENDENT 节点实际是没有执行体的，是专门用来配置数据周期依赖逻辑，然后再把执行节点挂载后面，来实现任务间的周期依赖。

Q：如何改变 Master 服务的启动端口

其他 - 图10

A：1，修改 application_master.properties 配置文件，例如：server.port=12345。

Q：调度任务不能上线

A：1，我们可以成功创建调度任务，并且表 t_scheduler_schedules 中也成功加入了一条记录，但当我点击上线后，前端页面无反应且会把 t_scheduler_schedules 这张表锁定，我测试过将 t_scheduler_schedules 中的 RELEASE_state 字段手动更新为 1 这样前端会显示为上线状态。DS 版本 1.2+ 表名是 t_ds_schedules，其它版本表名是 t_scheduler_schedules。

Q：请问 swagger ui 的地址是什么

A：1，1.2+ 版本地址是：http://apiServerIp:apiServerPort/dolphinscheduler/doc.html?language=zh_CN&lang=cn，其它版本是 http://apiServerIp:apiServerPort/escheduler/doc.html?language=zh_CN&lang=cn。

Q：前端安装包缺少文件

其他 - 图11

其他 - 图12

A： 1，用户修改了 api server 配置文件中的![apiServerContextPath](https://user-images.githubusercontent.com/41460919/61678323-1b09a680-ad35-11e9-9707-3ba68bbc70d6.png)配置项，导致了这个问题，恢复成默认配置之后问题解决。

Q：上传比较大的文件卡住

其他 - 图13

A：1，编辑 ngnix 配置文件 vi /etc/nginx/nginx.conf，更改上传大小 client_max_body_size 1024m。

​ 2，更新 google chrome 版本到最新版本。

Q：创建 spark 数据源，点击“测试连接”，系统回退回到登入页面

A：1，edit /etc/nginx/conf.d/escheduler.conf

  1.      proxy_connect_timeout 300s;
  2.      proxy_read_timeout 300s;
  3.      proxy_send_timeout 300s;

Q：工作流依赖

A：1，目前是按照自然天来判断，上月末：判断时间是工作流 A start_time/scheduler_time between ‘2019-05-31 00:00:00’ and ‘2019-05-31 23:59:59’。上月：是判断上个月从 1 号到月末每天都要有完成的A实例。上周： 上周 7 天都要有完成的 A 实例。前两天： 判断昨天和前天，两天都要有完成的 A 实例。

Q：DS 后端接口文档

A：1，http://106.75.43.194:8888/dolphinscheduler/doc.html?language=zh_CN&lang=zh。

dolphinscheduler 在运行过程中，ip 地址获取错误的问题

master 服务、worker 服务在 zookeeper 注册时，会以 ip:port 的形式创建相关信息

如果 ip 地址获取错误，请检查网络信息，如 Linux 系统通过 ifconfig 命令查看网络信息，以下图为例：

其他 - 图14

可以使用 dolphinscheduler 提供的三种策略，获取可用 ip：

  • default: 优先获取内网网卡获取 ip 地址，其次获取外网网卡获取 ip 地址，在前两项失效情况下，使用第一块可用网卡的地址
  • inner: 使用内网网卡获取 ip地址，如果获取失败抛出异常信息
  • outer: 使用外网网卡获取 ip地址，如果获取失败抛出异常信息

配置方式是在 common.properties 中修改相关配置：

  1. # network IP gets priority, default: inner outer
  2. # dolphin.scheduler.network.priority.strategy=default

另外，如果希望从指定的网卡获取 ip 地址，配置方式是在 common.properties 中设置配置项 dolphin.scheduler.network.interface.preferred。例如，如果希望从网卡 eth1 获取 ip 地址，配置方式是：

  1. dolphin.scheduler.network.interface.preferred=eth1

以上配置修改后重启服务生效

如果 ip 地址获取依然错误，请下载 dolphinscheduler-netutils.jar 到相应机器，执行以下命令以进一步排障，并反馈给社区开发人员：

  1. java -jar target/dolphinscheduler-netutils.jar

配置 sudo 免密，用于解决默认配置 sudo 权限过大或不能申请 root 权限的使用问题

配置 dolphinscheduler OS 账号的 sudo 权限为部分普通用户范围内的一个普通用户管理者，限制指定用户在指定主机上运行某些命令，详细配置请看 sudo 权限管理 例如 sudo 权限管理配置 dolphinscheduler OS 账号只能操作用户 userA,userB,userC 的权限（其中用户 userA,userB,userC 用于多租户向大数据集群提交作业）

  1. echo 'dolphinscheduler  ALL=(userA,userB,userC)  NOPASSWD: NOPASSWD: ALL' >> /etc/sudoers
  2. sed -i 's/Defaults    requirett/#Defaults    requirett/g' /etc/sudoers

Q：Yarn多集群支持

A：将Worker节点分别部署至多个Yarn集群，步骤如下（例如AWS EMR）：

  1. 将 Worker 节点部署至 EMR 集群的 Master 节点

  2. 将 conf/common.properties 中的 yarn.application.status.address 修改为当前集群的 Yarn 的信息

  3. 通过 bin/dolphinscheduler-daemon.sh start worker-server 启动 worker-server

Q：Update process definition error: Duplicate key TaskDefinition

A：在DS 2.0.4之前（2.0.0-alpha之后），可能存在版本切换的重复键问题，导致更新工作流失败；可参考如下SQL进行重复数据的删除，以MySQL为例：（注意：操作前请务必备份原数据，SQL来源于pr #8408）

  1. DELETE FROM t_ds_process_task_relation_log WHERE id IN
  2. (
  3.  SELECT
  4.      x.id
  5.  FROM
  6.      (
  7.          SELECT
  8.              aa.id
  9.          FROM
  10.              t_ds_process_task_relation_log aa
  11.                  JOIN
  12.              (
  13.                  SELECT
  14.                      a.process_definition_code
  15.                       ,MAX(a.id) as min_id
  16.                       ,a.pre_task_code
  17.                       ,a.pre_task_version
  18.                       ,a.post_task_code
  19.                       ,a.post_task_version
  20.                       ,a.process_definition_version
  21.                       ,COUNT(*) cnt
  22.                  FROM
  23.                      t_ds_process_task_relation_log a
  24.                          JOIN (
  25.                          SELECT
  26.                              code
  27.                          FROM
  28.                              t_ds_process_definition
  29.                          GROUP BY code
  30.                      )b ON b.code = a.process_definition_code
  31.                  WHERE 1=1
  32.                  GROUP BY a.pre_task_code
  33.                         ,a.post_task_code
  34.                         ,a.pre_task_version
  35.                         ,a.post_task_version
  36.                         ,a.process_definition_code
  37.                         ,a.process_definition_version
  38.                  HAVING COUNT(*) > 1
  39.              )bb ON bb.process_definition_code = aa.process_definition_code
  40.                  AND bb.pre_task_code = aa.pre_task_code
  41.                  AND bb.post_task_code = aa.post_task_code
  42.                  AND bb.process_definition_version = aa.process_definition_version
  43.                  AND bb.pre_task_version = aa.pre_task_version
  44.                  AND bb.post_task_version = aa.post_task_version
  45.                  AND bb.min_id != aa.id
  46.      )x
  47. )
  48. ;
  50. DELETE FROM t_ds_task_definition_log WHERE id IN
  51. (
  52.    SELECT
  53.        x.id
  54.    FROM
  55.        (
  56.            SELECT
  57.                a.id
  58.            FROM
  59.                t_ds_task_definition_log a
  60.                    JOIN
  61.                (
  62.                    SELECT
  63.                        code
  64.                         ,name
  65.                         ,version
  66.                         ,MAX(id) AS min_id
  67.                    FROM
  68.                        t_ds_task_definition_log
  69.                    GROUP BY code
  70.                           ,name
  71.                           ,version
  72.                    HAVING COUNT(*) > 1
  73.                )b ON b.code = a.code
  74.                    AND b.name = a.name
  75.                    AND b.version = a.version
  76.                    AND b.min_id != a.id
  77.        )x
  78. )
  79. ;

Q：使用Postgresql数据库从2.0.1升级至2.0.5更新失败

A：在数据库中执行以下SQL即可完成修复:

  1. update t_ds_version set version='2.0.1';

Q：在二进制分发包中找不到 python-gateway-server 文件夹

A：在 3.0.0-alpha 版本之后，Python gateway server 集成到 api server 中，当您启动 api server 后，Python gateway server 将启动。 如果您不想在 api server 启动的时候启动 Python gateway server，您可以修改 api server 中的配置文件 api-server/conf/application.yaml 并更改可选项 python-gateway.enabled 中的值设置为 false。

我们会持续收集更多的 FAQ。