惊喜：文末有插件推荐，随着大数据的进一步发展，不管是离线任务量还是实时任务量都变得越来越多，对调度系统的要求也越来越高，不仅要求系统稳定还要求操作简单，上手方便。

分享嘉宾：董文彬编辑整理：低代码无代码平台Treelab 张德通SHEIN是一家中国跨境电商巨头公司，也是一家估值千亿的美金独角兽企业。本次分享由SHEIN架构部资深后端开发工程师董文彬介绍海豚调度器 Apache DolphinScheduler（以下简称DS）在SHEIN的使用和二次开发实践。“本次分享将介绍以下四部分内容：SHEIN选择DS的背景和使用DS的实际效果...

这套打通「群聊告警→智能诊断→自动恢复→报告闭环」的全链路系统，可以很好地解决传统运维碎片化、高耗时、反复跨系统跳转的痛点。

已经在虚拟机部署好Apache DolphinScheduler了，想尝试下在Flink新建一个Flink节点，然后用Flink消费Kafka数据。

本文面向希望在本地阅读和调试 DolphinScheduler 核心源码的开发者，示例环境为 Windows + IntelliJ IDEA + Docker Desktop + PostgreSQL + ZooKeeper。

在数据平台不断演进的过程中，一个非常常见但又隐蔽的误区是：团队会不自觉地让调度系统承担越来越多“本不属于它”的职责，比如在调度层写复杂业务逻辑、控制计算参数，甚至试图统一管理不同计算引擎的执行细节。短期来看似乎提升了效率，但从长期来看，这种设计往往会让系统变得高度耦合、难以维护，甚至在规模上来之后失去稳定性。

缓冲层（也称接口层或Stage层）用于存储每天的增量和变更数据。该层暂存从源系统采集的原始数据，以便后续数据处理和ETL流程的使用。数据仓库的分层设计和模型方法为企业提供了强大的数据管理能力，不仅能够应对复杂的业务需求变化，还能在保障系统稳定性和数据质量的同时提升运营效率。通过合理分层，数据仓库可以高效地存储、处理和分析数据，实现数据价值的最大化。通过三部分的系统性讲解，相信您已经对数据仓库的四层

今天给大家带来的分享是基于 Apache DolphinScheduler 的持续集成方向实践，分享的内容主要为以下六点：“研发效能DolphinScheduler CI/CD 应用案例D...

近日，“开源之夏 2025”项目正式进入公示期，Apache DolphinScheduler 社区传来喜讯！本次共有两项学生项目成功入选，分别聚焦在 Kubernetes 调度优化与插件体系增强方向，展现出社区在调度引擎可扩展性和云原生兼容性方面的持续演进。

去年团队做数据平台选型的时候，老板直接甩出一句话："Airflow 太重了，运维成本扛不住，找个轻量点的替代品。"