本文详细介绍了Apache DolphinScheduler的RESTful API接口体系及其在企业系统集成中的应用。内容涵盖API架构设计、核心控制器模块、统一响应格式、认证授权机制、错误处理体系以及Swagger接口文档。同时深入探讨了Java SDK集成开发指南,包括环境准备、核心API接口、工作流编程式创建与管理,以及与企业现有系统的集成方案。文章提供了丰富的代码示例和最佳实践,帮助开发者全面掌握DolphinScheduler的API开发与集成能力。
RESTful API接口体系详解
DolphinScheduler提供了一套完整且规范的RESTful API接口体系,为开发者提供了强大的集成和扩展能力。该API体系基于Spring Boot框架构建,采用标准的RESTful设计原则,支持Swagger文档自动生成,具备完善的认证授权机制和统一的错误处理体系。
API架构设计
DolphinScheduler的API架构采用分层设计模式,整体架构如下:

核心控制器模块
DolphinScheduler API包含20多个核心控制器,覆盖了系统的所有功能模块:

统一响应格式
所有API接口都遵循统一的响应格式规范:
json
{
"code": 0,
"msg": "success",
"data": {
// 业务数据内容
}
}
响应状态码说明:

认证授权机制
DolphinScheduler支持多种认证方式:

支持两种认证模式:
- 密码认证:基于用户名密码的传统认证方式
- LDAP认证:集成企业级LDAP身份验证
错误处理体系
API采用统一的异常处理机制:
kotlin
@RestControllerAdvice
public class ApiExceptionHandler {
@ExceptionHandler(Exception.class)
public Result exceptionHandler(Exception e, HandlerMethod hm) {
ApiException ce = hm.getMethodAnnotation(ApiException.class);
if (ce == null) {
return Result.errorWithArgs(Status.INTERNAL_SERVER_ERROR_ARGS, e.getMessage());
}
return Result.error(ce.value());
}
}
Swagger接口文档
系统集成Swagger2和SwaggerBootstrapUI,自动生成API文档:
- 访问路径:/swagger-ui.html
- 支持在线测试接口
- 完整的参数说明和示例
- 实时更新的接口文档
典型接口示例
创建项目接口:
less
@PostMapping()
@ApiOperation(value = "create", notes = "CREATE_PROJECT_NOTES")
@ApiException(CREATE_PROJECT_ERROR)
public Result createProject(@RequestAttribute User loginUser,
@RequestParam String projectName,
@RequestParam(required = false) String description) {
Map<String, Object> result = projectService.createProject(loginUser, projectName, description);
return returnDataList(result);
}
启动工作流实例:
less
@PostMapping("start-process-instance")
@ApiOperation(value = "startProcessInstance", notes = "RUN_PROCESS_INSTANCE_NOTES")
public Result startProcessInstance(@PathVariable long projectCode,
@RequestParam long processDefinitionCode,
@RequestParam FailureStrategy failureStrategy,
@RequestParam WarningType warningType) {
// 业务逻辑处理
}
接口调用最佳实践
- 认证头信息:所有接口调用都需要携带有效的Session或Token
- 参数验证:严格按照Swagger文档中的参数要求传递数据
- 错误处理:正确处理各种业务状态码和错误信息
- 性能优化:合理使用分页查询,避免大数据量返回
- 异步操作:长时间操作建议使用异步调用方式
扩展开发指南
开发者可以通过以下方式扩展API功能:
- 新增控制器:继承BaseController,使用标准注解规范
- 自定义服务:实现业务逻辑,注入到控制器中
- 添加状态码:在Status枚举中定义新的错误状态
- 集成认证:实现Authenticator接口支持新的认证方式
DolphinScheduler的RESTful API体系设计规范、扩展性强,为系统集成和二次开发提供了坚实的基础架构支持。通过完善的文档和统一的规范,开发者可以快速上手并进行定制化开发。
Java SDK集成开发指南
Apache DolphinScheduler提供了强大的Java SDK集成能力,允许开发者通过编程方式与调度系统进行交互。本指南将详细介绍如何使用Java SDK进行工作流定义、任务管理、调度执行等操作。
环境准备与依赖配置
在开始使用Java SDK之前,需要确保项目已正确配置相关依赖。DolphinScheduler的Java SDK主要通过Maven进行依赖管理:
xml
<dependency>
<groupId>org.apache.dolphinscheduler</groupId>
<artifactId>dolphinscheduler-client</artifactId>
<version>3.0.0</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.apache.dolphinscheduler</groupId>
<artifactId>dolphinscheduler-common</artifactId>
<version>3.0.0</version>
</dependency>
核心API接口概览
DolphinScheduler Java SDK提供了丰富的API接口,主要分为以下几类:

Java Gateway集成架构
DolphinScheduler采用Py4J框架实现Python与Java的跨语言通信,其架构如下:

Java JDK核心集成示例
- 工作流创建与提交 以下示例展示如何通过Java SDK创建和提交一个简单的工作流:
scss
// 初始化网关连接
GatewayServer gateway = new GatewayServer(new PythonGatewayServer());
gateway.start();
// 创建工作流定义
ProcessDefinition processDefinition = new ProcessDefinition();
processDefinition.setName("daily_etl_workflow");
processDefinition.setDescription("Daily ETL Data Processing");
processDefinition.setProjectName("data_engineering");
processDefinition.setTenantCode("tenant_001");
// 添加Shell任务
ShellTask shellTask = new ShellTask();
shellTask.setName("data_extraction");
shellTask.setCommand("python /scripts/extract_data.py");
shellTask.setWorkerGroup("default");
// 添加SQL任务
SqlTask sqlTask = new SqlTask();
sqlTask.setName("data_transformation");
sqlTask.setDatasourceName("hive_prod");
sqlTask.setSql("INSERT INTO table_dest SELECT * FROM table_src");
// 设置任务依赖关系
processDefinition.addTask(shellTask);
processDefinition.addTask(sqlTask);
processDefinition.setTaskRelation(shellTask, sqlTask);
// 提交工作流
long processDefinitionCode = processDefinitionService
.createProcessDefinition(user, projectCode, processDefinition);
// 发布工作流
processDefinitionService.releaseProcessDefinition(
user, projectCode, processDefinitionCode, ReleaseState.ONLINE);
- 工作流调度执行
dart
// 立即执行工作流
Map<String, Object> result = executorService.execProcessInstance(
user,
projectCode,
processDefinitionCode,
null, // scheduleTime
null, // execType
FailureStrategy.CONTINUE,
null, // startNodeList
TaskDependType.TASK_POST,
WarningType.NONE,
0, // warningGroupId
RunMode.RUN_MODE_SERIAL,
Priority.MEDIUM,
"default", // workerGroup
-1L, // environmentCode
3600, // timeout
null, // startParams
null // expectedParallelismNumber
);
// 解析执行结果
if (result.get(Constants.STATUS) == Status.SUCCESS) {
int processInstanceId = (int) result.get(Constants.DATA_LIST);
logger.info("Process instance started with ID: {}", processInstanceId);
}
- 定时调度配置
ini
// 创建定时调度
Schedule schedule = new Schedule();
schedule.setProcessDefinitionCode(processDefinitionCode);
schedule.setCrontab("0 0 2 * * ?"); // 每天凌晨2点执行
schedule.setFailureStrategy(FailureStrategy.CONTINUE);
schedule.setWarningType(WarningType.ALL);
schedule.setWarningGroupId(1);
schedule.setProcessInstancePriority(Priority.MEDIUM);
Map<String, Object> scheduleResult = schedulerService.insertSchedule(
user,
projectCode,
processDefinitionCode,
schedule
);
高级集成特性
- 参数化工作流 DolphinScheduler支持全局参数和局部参数传递:
dart
// 设置全局参数
Map<String, String> globalParams = new HashMap<>();
globalParams.put("business_date", "${system.biz.date}");
globalParams.put("input_path", "/data/input/${business_date}");
globalParams.put("output_path", "/data/output/${business_date}");
processDefinition.setGlobalParams(globalParams);
// 任务级参数
shellTask.setLocalParams(Collections.singletonList(
new Property("file_count", "IN", "VARCHAR", "10")
));
- 条件分支与流程控制
scss
// 创建条件任务
ConditionsTask conditionsTask = new ConditionsTask();
conditionsTask.setName("check_data_quality");
conditionsTask.setCondition("${data_quality} > 0.9");
// 成功分支
ShellTask successTask = new ShellTask();
successTask.setName("load_to_dw");
successTask.setCommand("python load_datawarehouse.py");
// 失败分支
ShellTask failureTask = new ShellTask();
failureTask.setName("send_alert");
failureTask.setCommand("python send_alert.py");
// 设置条件分支
processDefinition.addTask(conditionsTask);
processDefinition.addTask(successTask);
processDefinition.addTask(failureTask);
processDefinition.setConditionRelation(conditionsTask, successTask, failureTask);
- 资源文件管理
less
// 上传资源文件
ResourceComponent resource = new ResourceComponent();
resource.setName("etl_script.py");
resource.setDescription("ETL Python Script");
resource.setContent(Files.readAllBytes(Paths.get("scripts/etl_script.py")));
resource.setType(ResourceType.FILE);
Result uploadResult = resourcesService.createResource(
user,
resource.getName(),
resource.getDescription(),
resource.getContent(),
ResourceType.FILE,
0, // pid
"/"
);
// 在任务中引用资源文件
shellTask.setResourceList(Collections.singletonList(
new ResourceInfo("etl_script.py", ResourceType.FILE)
));
错误处理与监控
- 异常处理机制
scss
try {
// 工作流操作
long processDefinitionCode = processDefinitionService
.createProcessDefinition(user, projectCode, processDefinition);
} catch (ServiceException e) {
logger.error("Failed to create process definition: {}", e.getMessage());
// 根据错误码进行特定处理
if (e.getCode() == Status.PROCESS_DEFINITION_NAME_EXIST.getCode()) {
logger.warn("Process definition already exists, updating instead...");
// 更新逻辑
}
}
- 执行状态监控
java
// 查询工作流实例状态
ProcessInstance processInstance = processInstanceService.queryProcessInstanceById(
user, projectCode, processInstanceId);
// 监控任务执行状态
List<TaskInstance> taskInstances = taskInstanceService.queryTaskListPaging(
user,
projectCode,
processInstanceId,
null, // processInstanceName
null, // taskName
null, // executorName
null, // startDate
null, // endDate
null, // searchVal
null, // stateType
null, // host
1, // pageNo
100 // pageSize
);
// 实时日志查看
String taskLog = loggerService.queryLog(
user,
taskInstanceId,
0, // skipLineNum
100 // limit
);
性能优化建议
- 批量操作优化
ini
// 批量生成任务编码
Map<String, Object> codeResult = taskDefinitionService.genTaskCodeList(100);
List<Long> taskCodes = (List<Long>) codeResult.get(Constants.DATA_LIST);
// 批量创建任务
for (int i = 0; i < taskCodes.size(); i++) {
ShellTask task = new ShellTask();
task.setCode(taskCodes.get(i));
task.setName("batch_task_" + i);
task.setCommand("echo 'Task " + i + "'");
processDefinition.addTask(task);
}
- 连接池配置
yaml
# application.yml 配置
dolphinscheduler:
client:
pool:
max-total: 50
max-idle: 10
min-idle: 5
max-wait-millis: 30000
- 异步处理模式
kotlin
// 异步提交工作流
CompletableFuture<Long> future = CompletableFuture.supplyAsync(() -> {
return processDefinitionService.createProcessDefinition(
user, projectCode, processDefinition);
});
future.thenAccept(processDefinitionCode -> {
logger.info("Process definition created asynchronously: {}", processDefinitionCode);
// 后续处理逻辑
}).exceptionally(ex -> {
logger.error("Failed to create process definition asynchronously", ex);
return null;
});
安全最佳实践
- 认证与授权
ini
// 使用访问令牌认证
String accessToken = "your-access-token";
User user = usersService.queryUserByToken(accessToken);
// 权限验证
boolean hasPermission = usersService.hasProjectPerm(
user, projectCode, "project_operator");
if (!hasPermission) {
throw new SecurityException("Insufficient permissions for project operation");
}
- 敏感数据保护
ini
// 使用加密参数
String encryptedParam = PasswordUtils.encryptPassword("sensitive_data");
// 安全的数据源配置
DataSource datasource = new DataSource();
datasource.setName("prod_database");
datasource.setType(DbType.MYSQL);
datasource.setConnectionParams(PasswordUtils.encryptPassword(
"jdbc:mysql://host:3306/db?user=admin&password=secret"
));
调试与故障排除
- 日志配置
xml
<!-- log4j2.xml 配置 -->
<Logger name="org.apache.dolphinscheduler" level="DEBUG" additivity="false">
<AppenderRef ref="Console"/>
<AppenderRef ref="File"/>
</Logger>
- 常见问题处理
java
// 连接超时处理
try {
gateway.entryPoint.createOrUpdateProcessDefinition(...);
} catch (Py4JNetworkException e) {
logger.warn("Gateway connection timeout, retrying...");
// 重试逻辑
retryOperation();
}
// 数据序列化异常
try {
String jsonParams = objectMapper.writeValueAsString(taskParams);
} catch (JsonProcessingException e) {
logger.error("JSON serialization failed: {}", e.getMessage());
// 使用简化参数
jsonParams = "{}";
}
通过本指南,您可以全面了解DolphinScheduler Java SDK的集成方式和最佳实践。这些示例代码和模式可以帮助您构建可靠、高效的数据调度解决方案。
工作流编程式创建与管理
Apache DolphinScheduler 提供了完整的 RESTful API 接口,支持通过编程方式对工作流进行创建、更新、查询和管理操作。这种编程式管理方式为自动化运维、CI/CD集成以及大规模工作流部署提供了强大的技术支撑。
工作流创建API详解
DolphinScheduler 的核心创建工作流 API 提供了丰富的参数配置能力,支持完整的工作流定义:
less
@PostMapping()
@ResponseStatus(HttpStatus.CREATED)
public Result createProcessDefinition(
@RequestAttribute(value = Constants.SESSION_USER) User loginUser,
@PathVariable long projectCode,
@RequestParam(value = "name", required = true) String name,
@RequestParam(value = "description", required = false) String description,
@RequestParam(value = "globalParams", required = false, defaultValue = "[]") String globalParams,
@RequestParam(value = "locations", required = false) String locations,
@RequestParam(value = "timeout", required = false, defaultValue = "0") int timeout,
@RequestParam(value = "tenantCode", required = true) String tenantCode,
@RequestParam(value = "taskRelationJson", required = true) String taskRelationJson,
@RequestParam(value = "taskDefinitionJson", required = true) String taskDefinitionJson)
关键参数说明

工作流数据结构模型
DolphinScheduler 的工作流采用分层数据结构设计,通过类图可以清晰展示其核心组件关系:

编程式创建工作流示例
以下是一个完整的Java代码示例,展示如何通过API编程方式创建工作流:
swift
public class WorkflowCreator {
private static final String API_BASE = "http://dolphinscheduler-api:12345/dolphinscheduler";
private static final String TOKEN = "your-auth-token";
public String createDailyETLWorkflow(long projectCode, String tenantCode) {
// 构建任务定义JSON
String taskDefinitionJson = buildTaskDefinitions();
// 构建任务关系JSON
String taskRelationJson = buildTaskRelations();
// 构建请求参数
Map<String, Object> params = new HashMap<>();
params.put("name", "daily_etl_pipeline");
params.put("description", "Daily data extraction and loading workflow");
params.put("globalParams", "[{\"prop\":\"biz_date\",\"value\":\"${system.biz.date}\"}]");
params.put("timeout", 120);
params.put("tenantCode", tenantCode);
params.put("taskRelationJson", taskRelationJson);
params.put("taskDefinitionJson", taskDefinitionJson);
// 调用API
String url = String.format("%s/projects/%d/process-definition",
API_BASE, projectCode);
return HttpClientUtils.post(url, params, TOKEN);
}
private String buildTaskDefinitions() {
return "["
+ "{\"code\":1001,\"name\":\"extract_mysql_data\",\"taskType\":\"SQL\","
+ "\"taskParams\":\"{\\\"type\\\":\\\"MYSQL\\\",\\\"sql\\\":\\\"SELECT * FROM source_table WHERE dt='${biz_date}'\\\"}\","
+ "\"description\":\"Extract data from MySQL\",\"timeout\":30},"
+ "{\"code\":1002,\"name\":\"transform_data\",\"taskType\":\"SPARK\","
+ "\"taskParams\":\"{\\\"mainClass\\\":\\\"com.etl.Transformer\\\",\\\"deployMode\\\":\\\"cluster\\\"}\","
+ "\"description\":\"Transform extracted data\",\"timeout\":60},"
+ "{\"code\":1003,\"name\":\"load_to_hive\",\"taskType\":\"HIVE\","
+ "\"taskParams\":\"{\\\"hiveCliTaskExecutionType\\\":\\\"SCRIPT\\\",\\\"hiveSqlScript\\\":\\\"INSERT INTO target_table SELECT * FROM temp_table\\\"}\","
+ "\"description\":\"Load data to Hive\",\"timeout\":30}"
+ "]";
}
private String buildTaskRelations() {
return "["
+ "{\"name\":\"\",\"preTaskCode\":0,\"postTaskCode\":1001},"
+ "{\"name\":\"\",\"preTaskCode\":1001,\"postTaskCode\":1002},"
+ "{\"name\":\"\",\"preTaskCode\":1002,\"postTaskCode\":1003}"
+ "]";
}
}
工作流管理操作API
除了创建工作流,DolphinScheduler 还提供了完整的管理API:
- 查询工作流列表
less
@GetMapping()
public Result queryProcessDefinitionListPaging(
@RequestAttribute(value = Constants.SESSION_USER) User loginUser,
@PathVariable long projectCode,
@RequestParam(value = "searchVal", required = false) String searchVal,
@RequestParam(value = "pageNo") Integer pageNo,
@RequestParam(value = "pageSize") Integer pageSize)
- 更新工作流定义
less
@PutMapping(value = "/{code}")
public Result updateProcessDefinition(
@RequestAttribute(value = Constants.SESSION_USER) User loginUser,
@PathVariable long projectCode,
@RequestParam(value = "name", required = true) String name,
@PathVariable(value = "code", required = true) long code,
// ... 其他参数与创建API类似
@RequestParam(value = "releaseState", required = false) ReleaseState releaseState)
- 发布/下线工作流
less
@PostMapping(value = "/release")
public Result releaseProcessDefinition(
@RequestAttribute(value = Constants.SESSION_USER) User loginUser,
@PathVariable long projectCode,
@RequestParam(value = "code") long code,
@RequestParam(value = "releaseState") ReleaseState releaseState)
批量操作支持
对于大规模工作流管理场景,DolphinScheduler 提供了批量操作API:
less
// 批量复制工作流
@PostMapping(value = "/batch-copy")
public Result copyProcessDefinition(
@RequestAttribute(value = Constants.SESSION_USER) User loginUser,
@PathVariable long projectCode,
@RequestParam(value = "codes", required = true) String codes,
@RequestParam(value = "targetProjectCode", required = true) long targetProjectCode)
// 批量移动工作流
@PostMapping(value = "/batch-move")
public Result moveProcessDefinition(
@RequestAttribute(value = Constants.SESSION_USER) User loginUser,
@PathVariable long projectCode,
@RequestParam(value = "codes", required = true) String codes,
@RequestParam(value = "targetProjectCode", required = true) long targetProjectCode)
// 批量删除工作流
@DeleteMapping(value = "/batch-delete")
public Result batchDeleteProcessDefinition(
@RequestAttribute(value = Constants.SESSION_USER) User loginUser,
@PathVariable long projectCode,
@RequestParam(value = "codes", required = true) String codes)
工作流版本管理
DolphinScheduler 支持工作流版本控制,每次修改都会生成新的版本:

版本查询API示例:
less
@GetMapping(value = "/{code}/versions")
public Result queryProcessDefinitionVersions(
@RequestAttribute(value = Constants.SESSION_USER) User loginUser,
@PathVariable long projectCode,
@RequestParam(value = "pageNo") int pageNo,
@RequestParam(value = "pageSize") int pageSize,
@PathVariable(value = "code") long code)
错误处理与状态码
编程式创建工作流时,需要正确处理各种异常情况:

最佳实践建议
- 参数验证: 在调用API前验证所有必填参数,特别是JSON格式的任务定义和关系数据
- 异常重试: 对于网络超时等临时性错误,实现重试机制
- 版本控制: 重要变更前备份当前工作流版本
- 权限管理: 确保API调用具有足够的项目操作权限
- 性能优化: 批量操作时合理设置分页大小,避免一次性加载过多数据
通过编程式API管理DolphinScheduler工作流,可以实现高度自动化的数据流水线部署和管理,大大提升数据工程团队的效率和运维质量。
企业系统集成方案
DolphinScheduler作为现代化的数据调度平台,提供了丰富的API接口和灵活的扩展机制,能够与企业现有系统实现深度集成。通过RESTful API、Webhook回调、插件扩展等多种方式,DolphinScheduler可以与企业的监控系统、消息通知系统、数据平台等无缝对接。
API认证与授权机制
DolphinScheduler提供了完善的认证和授权体系,支持多种集成方式:
- Access Token认证 企业系统可以通过Access Token与DolphinScheduler API进行安全交互:
bash
// 生成Access Token示例
POST /access-tokens
Content-Type: application/x-www-form-urlencoded
userId=1001&expireTime=2024-12-31 23:59:59
// 使用Token调用API
GET /projects/1001/process-definition
Authorization: Bearer {access_token}
- 多租户支持
DolphinScheduler支持多租户架构,不同企业部门可以独立管理自己的工作流:

工作流调度集成
- 程序化工作流触发 企业系统可以通过API动态触发工作流执行:
ini
// 启动工作流实例
POST /projects/{projectCode}/executors/start-process-instance
Content-Type: application/x-www-form-urlencoded
processDefinitionCode=12345
&scheduleTime=2024-01-15 10:00:00
&failureStrategy=END
&warningType=ALL
&workerGroup=default
&timeout=3600
- 批量任务调度 支持批量启动多个工作流,适用于数据补全或批量处理场景:
ini
// 批量启动工作流
POST /projects/{projectCode}/executors/batch-start-process-instance
Content-Type: application/x-www-form-urlencoded
processDefinitionCodes=1001,1002,1003
&failureStrategy=END
&warningType=ALL
实时状态监控集成
- 工作流状态查询 企业监控系统可以实时获取工作流执行状态:
arduino
// 查询工作流实例列表
GET /projects/{projectCode}/process-instance
?pageNo=1&pageSize=20&stateType=RUNNING
// 响应示例
{
"code": 0,
"msg": "success",
"data": {
"totalList": [
{
"id": 1001,
"name": "daily_etl",
"state": "RUNNING",
"startTime": "2024-01-15 09:00:00",
"host": "worker-node-1"
}
],
"total": 1,
"currentPage": 1,
"totalPage": 1
}
}
- 任务日志集成 支持实时获取任务执行日志,便于故障排查和审计:
bash
// 查看任务日志
GET /projects/{projectCode}/log/detail
?taskInstanceId=5001&skipLineNum=0&limit=100
告警通知集成
DolphinScheduler提供了灵活的告警插件机制,支持多种通知方式:
- HTTP Webhook集成 通过HTTP告警插件,可以将告警信息推送到企业现有的监控系统:
json
# HTTP告警配置示例
url: https://monitor.company.com/api/alerts
requestType: POST
headerParams: '{"Content-Type": "application/json", "Authorization": "Bearer {api_key}"}'
bodyParams: '{"alert_type": "dolphin_scheduler", "priority": "high"}'
contentField: "message"
- 自定义告警插件 企业可以开发自定义告警插件,实现与内部系统的深度集成:
typescript
// 自定义告警插件示例
public class CustomAlertPlugin implements AlertChannel {
@Override
public AlertResult process(AlertInfo alertInfo) {
// 与企业内部系统集成逻辑
AlertData data = alertInfo.getAlertData();
Map<String, String> params = alertInfo.getAlertParams();
// 调用企业API发送告警
return sendToEnterpriseSystem(data, params);
}
}
数据源集成管理
- 多数据源支持 DolphinScheduler支持多种数据源类型,便于与企业现有数据平台集成:

- 数据源API管理 通过API动态管理数据源连接:
bash
// 创建数据源
POST /data-sources
Content-Type: application/json
{
"name": "prod_mysql",
"type": "MYSQL",
"connectionParams": {
"host": "mysql.prod.company.com",
"port": 3306,
"database": "business",
"user": "etl_user",
"password": "encrypted_password"
}
}
资源文件管理集成
- 统一资源管理 支持与企业现有的文件存储系统集成,实现资源文件的统一管理:

- 资源API操作 提供完整的资源文件CRUD操作API:
bash
// 上传资源文件
POST /resources
Content-Type: multipart/form-data
type=FILE&name=etl_script.py&file=@/path/to/script.py
// 在线创建资源
POST /resources/online-create
Content-Type: application/x-www-form-urlencoded
type=FILE&fileName=config.json&suffix=json&content={"key": "value"}
用户权限集成
- LDAP/AD集成 支持与企业现有的LDAP或Active Directory系统集成,实现统一身份认证:
yaml
# LDAP配置示例
security:
authentication:
type: LDAP
ldap:
urls: ldap://ldap.company.com:389
base-dn: dc=company,dc=com
user-dn-pattern: uid={0},ou=people
- 权限同步机制 通过API实现用户权限的自动化同步和管理:
bash
// 查询用户权限
GET /users/authed-project?userId=1001
// 授权用户访问项目
POST /projects/{projectCode}/grant
Content-Type: application/x-www-form-urlencoded
userId=1001&permission=READ
性能监控与度量
- 系统监控指标 DolphinScheduler提供丰富的监控指标,便于与企业监控系统集成:

- 监控数据导出 支持通过API获取监控数据,便于集成到企业监控平台:
ruby
// 获取Master节点状态
GET /monitor/masters
// 获取Worker节点状态
GET /monitor/workers
// 获取数据库状态
GET /monitor/databases
扩展开发指南
- 自定义任务插件 企业可以开发自定义任务插件,扩展DolphinScheduler的功能:
scala
// 自定义任务插件示例
public class CustomTaskPlugin extends AbstractTask {
@Override
public AbstractParameters getParameters() {
return new CustomParameters();
}
@Override
public TaskResult execute() {
// 调用企业内部服务
return callEnterpriseService();
}
}
- SPI扩展机制 DolphinScheduler基于SPI机制,支持灵活的扩展开发:

通过上述集成方案,企业可以充分利用DolphinScheduler的API和扩展能力,实现与现有系统的无缝对接,构建统一的数据调度和管理平台。
总结
DolphinScheduler提供了强大而灵活的API体系,支持多种集成方式和扩展开发。通过RESTful API和Java SDK,开发者可以实现工作流的程序化创建、管理和监控,与企业现有系统无缝集成。文章详细介绍了认证授权、错误处理、资源管理、用户权限集成等关键功能,并提供了实际代码示例和最佳实践建议。
通过本文为我们可以看到,DolphinScheduler的扩展性使其能够适应各种企业环境,通过自定义插件和SPI机制,可以进一步扩展其功能,满足特定的业务需求。这些特性使DolphinScheduler成为构建现代化数据调度平台的理想选择。