spark
Apache DolphinScheduler ist eine Open-Source-Plattform zur verteilten Workflow-Orchestrierung mit visuellen DAG-Schnittstellen zur Verwaltung komplexer Datenaufgaben.
Punktzahl
60
Benutzerbewertung
3.0
Kostenlos/Test-Support
Unterstützt
Startpreis
--
Zuletzt Aktualisiert
Aug. 04, 2026
Überblick
Was ist spark?
Apache DolphinScheduler ist eine verteilte und erweiterbare Open-Source-Workflow-Orchestrierungsplattform, die leistungsstarke visuelle DAG-Schnittstellen zum Verwalten und Planen von Aufgaben wie Spark-, Flink- und Hive-Jobs bietet. Es unterstützt Low-Code-Drag-and-Drop-Workflows und leistungsstarke Ausführung mit Funktionen wie projektübergreifenden Abhängigkeiten, Aufgabenisolation und Versionskontrolle.
Wofür wird spark verwendet?
Top-Funktionen
- Visuelles DAG-Workflow-Design
- Unterstützung für über 30 Jobtypen (z. B. Spark, Flink, Hive)
- Dezentrale Multi-Master/Worker-Architektur
- Aufgabenisolation mit Mieter- und Arbeitergruppen
- Workflow-Versionskontrolle und Daten-Backfill
- Drag-and-Drop und Code-basierte Workflow-Erstellung
Wie verwendet man spark?
Benutzer können Workflows erstellen, indem sie Aufgaben per Drag-and-Drop in eine visuelle Oberfläche ziehen oder mit Python, YAML oder Open API programmieren. Es unterstützt das dezentrale Multi-Master/Worker-Design für hohe Parallelität, ermöglicht die Aufgabenverwaltung (Beenden, Anhalten, Fortsetzen) und umfasst Daten-Backfill und Workflow-Versionskontrolle für die Stapelverarbeitung.
Alternative Tools
Keine alternativen Tools gefunden
Vorteile & Nachteile
Vorteile
- Open Source und kostenlos nutzbar
- Hohe Skalierbarkeit und Zuverlässigkeit
- Benutzerfreundliche visuelle Oberfläche
- Unterstützt komplexe Aufgabenabhängigkeiten und -isolation
- Aktive Community und umfangreiche Dokumentation
Nachteile
- Premium features cost
- Some sync issues
- Limited integrations
Anwendungsfälle
- Orchestrierung von Big-Data-Pipelines (z. B. ETL-Prozesse)
- Verwalten verteilter Rechenaufgaben in der Datenwissenschaft
- Automatisierung des IT-Betriebs und der Workflow-Planung
- Umgang mit der Datenverarbeitung mit hoher Parallelität in Unternehmen
spark Preise
Kostenloser Plan
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Benutzerbewertungen
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