spark
Apache DolphinScheduler is a distributed and extensible open-source workflow orchestration platform with powerful DAG visual interfaces.
Балл
60
Пользовательский рейтинг
3.0
Бесплатная/Пробная поддержка
Поддерживается
Начальная цена
--
Последнее обновление
авг. 04, 2026
Обзор
Что такое spark?
Apache DolphinScheduler — это распределенная и расширяемая платформа оркестрации рабочих процессов с открытым исходным кодом, которая предоставляет мощные визуальные интерфейсы DAG для управления и планирования таких задач, как задания Spark, Flink и Hive. Он поддерживает рабочие процессы перетаскивания с минимальным количеством кода и высокопроизводительное выполнение с такими функциями, как межпроектные зависимости, изоляция задач и контроль версий.
Для чего используется spark?
Основные функции
- Проектирование рабочего процесса Visual DAG
- Поддержка более 30 типов заданий (например, Spark, Flink, Hive)
- Децентрализованная архитектура с несколькими главными/рабочими устройствами
- Изоляция задач с группами арендаторов и рабочих
- Контроль версий рабочего процесса и заполнение данных
- Создание рабочих процессов с помощью перетаскивания и кода
Как использовать spark?
Пользователи могут создавать рабочие процессы, перетаскивая задачи в визуальный интерфейс или кодируя с помощью Python, YAML или Open API. Он поддерживает децентрализованную структуру с несколькими мастерами и рабочими процессами для обеспечения высокого уровня параллелизма, позволяет управлять задачами (уничтожение, приостановка, возобновление), а также включает обратное заполнение данных и контроль версий рабочего процесса для пакетной обработки.
Альтернативные инструменты
Альтернативные инструменты не найдены
Преимущества & Недостатки
Преимущества
- Открытый исходный код и бесплатное использование
- Высокая масштабируемость и надежность
- Удобный визуальный интерфейс
- Поддерживает сложные зависимости и изоляцию задач.
- Активное сообщество и обширная документация
Недостатки
- Требуются технические знания для развертывания и настройки.
- Может потребоваться обучение расширенным функциям.
Варианты использования
- Организация конвейеров больших данных (например, процессов ETL)
- Управление задачами распределенных вычислений в области науки о данных
- Автоматизация ИТ-операций и планирование рабочих процессов
- Управление высокопараллельной обработкой данных на предприятиях
Цены spark
Бесплатный план
Подробная информация о ценах недоступна
Отзывы пользователей
3.0
из 5
3.0
Пока нет отзывов
Будьте первым, кто оставит отзыв об этом инструменте!