本文描述通过 Rainbond 云原生应用管理平台 一键部署高可用的 DolphinScheduler 集群。

点击蓝字 关注我们PART01背景OPPO 大数据平台目前有 20+个服务组件，数据量超 1EB，离线任务数近百万，实时任务数千，数据开发分析师超千人。这也带来了系统复杂度的问题，一方面是用户经常对自己的任务运行状况“摸不着头脑”，不管是性能问题，还是参数配置问题，甚至是一些常见的权限报错问题，都需要咨询平台给出具体的解决方案。另一方面是平台面对各类繁杂任务，运维人员经常需要对任务故障定位和排除，

引言来自 eBay 的文俊同学在近期的上海开源大数据 Meetup 上做了十分精彩的 “Apache DolphinScheduler 的架构演进” 分享。本次分享有近 200 人参与，在...

任务调度和工作负载自动化是现代 IT 运营和数据处理的核心。无论是开源工具还是商业产品，企业可以根据自身需求选择合适的解决方案，从而在大数据时代中保持高效竞争力。本文由白鲸开源科技提供发布支持！

DolphinScheduler准备引入Copilot聊天助手啦！

数据准备是清理、标准化和丰富原始数据的过程。这使数据准备好应用于高级分析和数据科学用例。数据提取数据清洗数据标准化数据对外服务大规模编排数据同步工作流除了耗时的数据准备步骤外，数据工程师还需要清理和规范化基础数据，否则，他们将无法理解要分析的数据的上下文，因此通常使用小批量的Excel数据来实现此目的。但这些数据工具有其局限性，首先，Excel无法容纳大型数据集，也不允许您操作数据，更无法为企业流

本文选取了 20230201 上交所某股票 level 2 委托数据、快照数据、成交数据作为演示。以下是逐笔委托表在DolphinDB的结构。字段名字段含义数据类型(DolphinDB)ChannelNo通道代码INTApplSeqNum消息记录号LONGMDStreamID行情类别INTSecurityID证券代码SYMBOL证券代码源INTPrice委托价格DOUBLEOrderQty委托数量

点击蓝字 关注我们PART01背景OPPO 大数据平台目前有 20+个服务组件，数据量超 1EB，离线任务数近百万，实时任务数千，数据开发分析师超千人。这也带来了系统复杂度的问题，一方面是用户经常对自己的任务运行状况“摸不着头脑”，不管是性能问题，还是参数配置问题，甚至是一些常见的权限报错问题，都需要咨询平台给出具体的解决方案。另一方面是平台面对各类繁杂任务，运维人员经常需要对任务故障定位和排除，

点击上方蓝字关注DolphinScheduler(海豚调度)|作者：代立冬|编辑：闫利帅回顾基础知识：图的遍历图的遍历是指从图中的某一个顶点出发，按照某种搜索方法沿着图中的...

即使是像马斯克这样聪明的人，如果没有准备好足够的正确数据，也很难得出准确的结论。