大数据任务调度实战：DolphinScheduler 与 Airflow 深度解析与最佳实践

本文将结合实际项目经验，围绕 DAG 模型、多任务依赖、Flink/Spark 作业调度、生产级容错策略，以及 DolphinScheduler 与 Airflow 的选型差异等多个角度，深入探讨大数据调度系统的工程实践方法。

🧠 一、为什么需要专业的大数据调度系统？

在大数据项目中，常见的任务链条包括：

• 数据采集 → 清洗 → 加工 → 模型训练/分析 → 可视化

• 多任务依赖 & 任务优先级 & 失败重试策略

• 调度方式多样：定时调度 / 依赖触发 / 实时感知（如 Kafka 事件触发）

如果没有调度系统，开发者需手动管理脚本、监控执行状态，难以保障任务串联、容错机制、失败报警、状态持久化等基本能力。

🏗️ 二、核心概念：DAG 调度模型

调度系统的核心是 DAG（有向无环图）：

• 节点：一个执行单元，如 Spark/Flink 程序、Shell 脚本、SQL 任务等

• 边：任