DolphinScheduler API与SDK实战：版本管理、系统集成与扩展全指南

本文详细介绍了Apache DolphinScheduler的RESTful API接口体系及其在企业系统集成中的应用。内容涵盖API架构设计、核心控制器模块、统一响应格式、认证授权机制、错误处理体系以及Swagger接口文档。同时深入探讨了Java SDK集成开发指南，包括环境准备、核心API接口、工作流编程式创建与管理，以及与企业现有系统的集成方案。文章提供了丰富的代码示例和最佳实践，帮助开发者全面掌握DolphinScheduler的API开发与集成能力。

RESTful API接口体系详解

DolphinScheduler提供了一套完整且规范的RESTful API接口体系，为开发者提供了强大的集成和扩展能力。该API体系基于Spring Boot框架构建，采用标准的RESTful设计原则，支持Swagger文档自动生成，具备完善的认证授权机制和统一的错误处理体系。

API架构设计

DolphinScheduler的API架构采用分层设计模式，整体架构如下：

核心控制器模块

DolphinScheduler API包含20多个核心控制器，覆盖了系统的所有功能模块：

统一响应格式

所有API接口都遵循统一的响应格式规范：

{ "code": 0, "msg": "success", "data": { // 业务数据内容 } } 

响应状态码说明：

认证授权机制

DolphinScheduler支持多种认证方式：

支持两种认证模式：

1. 密码认证：基于用户名密码的传统认证方式
2. LDAP认证：集成企业级LDAP身份验证

错误处理体系

API采用统一的异常处理机制：

@RestControllerAdvice public class ApiExceptionHandler { @ExceptionHandler(Exception.class) public Result exceptionHandler(Exception e, HandlerMethod hm) { ApiException ce = hm.getMethodAnnotation(ApiException.class); if (ce == null) { return Result.errorWithArgs(Status.INTERNAL_SERVER_ERROR_ARGS, e.getMessage()); } return Result.error(ce.value()); } } 

Swagger接口文档

系统集成Swagger2和SwaggerBootstrapUI，自动生成API文档：

• 访问路径：/swagger-ui.html
• 支持在线测试接口
• 完整的参数说明和示例
• 实时更新的接口文档

典型接口示例

创建项目接口：

@PostMapping() @ApiOperation(value = "create", notes = "CREATE_PROJECT_NOTES") @ApiException(CREATE_PROJECT_ERROR) public Result createProject(@RequestAttribute User loginUser, @RequestParam String projectName, @RequestParam(required = false) String description) { Map<String, Object> result = projectService.createProject(loginUser, projectName, description); return returnDataList(result); } 

启动工作流实例：

@PostMapping("start-process-instance") @ApiOperation(value = "startProcessInstance", notes = "RUN_PROCESS_INSTANCE_NOTES") public Result startProcessInstance(@PathVariable long projectCode, @RequestParam long processDefinitionCode, @RequestParam FailureStrategy failureStrategy, @RequestParam WarningType warningType) { // 业务逻辑处理 } 

接口调用最佳实践

1. 认证头信息：所有接口调用都需要携带有效的Session或Token
2. 参数验证：严格按照Swagger文档中的参数要求传递数据
3. 错误处理：正确处理各种业务状态码和错误信息
4. 性能优化：合理使用分页查询，避免大数据量返回
5. 异步操作：长时间操作建议使用异步调用方式

扩展开发指南

开发者可以通过以下方式扩展API功能：

1. 新增控制器：继承BaseController，使用标准注解规范
2. 自定义服务：实现业务逻辑，注入到控制器中
3. 添加状态码：在Status枚举中定义新的错误状态
4. 集成认证：实现Authenticator接口支持新的认证方式

DolphinScheduler的RESTful API体系设计规范、扩展性强，为系统集成和二次开发提供了坚实的基础架构支持。通过完善的文档和统一的规范，开发者可以快速上手并进行定制化开发。

Java SDK集成开发指南

Apache DolphinScheduler提供了强大的Java SDK集成能力，允许开发者通过编程方式与调度系统进行交互。本指南将详细介绍如何使用Java SDK进行工作流定义、任务管理、调度执行等操作。

环境准备与依赖配置

在开始使用Java SDK之前，需要确保项目已正确配置相关依赖。DolphinScheduler的Java SDK主要通过Maven进行依赖管理：

<dependency> <groupId>org.apache.dolphinscheduler</groupId> <artifactId>dolphinscheduler-client</artifactId> <version>3.0.0</version> </dependency> <dependency> <groupId>org.apache.dolphinscheduler</groupId> <artifactId>dolphinscheduler-common</artifactId> <version>3.0.0</version> </dependency> 

核心API接口概览

DolphinScheduler Java SDK提供了丰富的API接口，主要分为以下几类：

Java Gateway集成架构

DolphinScheduler采用Py4J框架实现Python与Java的跨语言通信，其架构如下：

Java JDK核心集成示例

1. 工作流创建与提交 以下示例展示如何通过Java SDK创建和提交一个简单的工作流：

// 初始化网关连接 GatewayServer gateway = new GatewayServer(new PythonGatewayServer()); gateway.start(); // 创建工作流定义 ProcessDefinition processDefinition = new ProcessDefinition(); processDefinition.setName("daily_etl_workflow"); processDefinition.setDescription("Daily ETL Data Processing"); processDefinition.setProjectName("data_engineering"); processDefinition.setTenantCode("tenant_001"); // 添加Shell任务 ShellTask shellTask = new ShellTask(); shellTask.setName("data_extraction"); shellTask.setCommand("python /scripts/extract_data.py"); shellTask.setWorkerGroup("default"); // 添加SQL任务 SqlTask sqlTask = new SqlTask(); sqlTask.setName("data_transformation"); sqlTask.setDatasourceName("hive_prod"); sqlTask.setSql("INSERT INTO table_dest SELECT * FROM table_src"); // 设置任务依赖关系 processDefinition.addTask(shellTask); processDefinition.addTask(sqlTask); processDefinition.setTaskRelation(shellTask, sqlTask); // 提交工作流 long processDefinitionCode = processDefinitionService .createProcessDefinition(user, projectCode, processDefinition); // 发布工作流 processDefinitionService.releaseProcessDefinition( user, projectCode, processDefinitionCode, ReleaseState.ONLINE); 

2. 工作流调度执行

// 立即执行工作流 Map<String, Object> result = executorService.execProcessInstance( user, projectCode, processDefinitionCode, null, // scheduleTime null, // execType FailureStrategy.CONTINUE, null, // startNodeList TaskDependType.TASK_POST, WarningType.NONE, 0, // warningGroupId RunMode.RUN_MODE_SERIAL, Priority.MEDIUM, "default", // workerGroup -1L, // environmentCode 3600, // timeout null, // startParams null // expectedParallelismNumber ); // 解析执行结果 if (result.get(Constants.STATUS) == Status.SUCCESS) { int processInstanceId = (int) result.get(Constants.DATA_LIST); logger.info("Process instance started with ID: {}", processInstanceId); } 

3. 定时调度配置

// 创建定时调度 Schedule schedule = new Schedule(); schedule.setProcessDefinitionCode(processDefinitionCode); schedule.setCrontab("0 0 2 * * ?"); // 每天凌晨2点执行 schedule.setFailureStrategy(FailureStrategy.CONTINUE); schedule.setWarningType(WarningType.ALL); schedule.setWarningGroupId(1); schedule.setProcessInstancePriority(Priority.MEDIUM); Map<String, Object> scheduleResult = schedulerService.insertSchedule( user, projectCode, processDefinitionCode, schedule ); 

高级集成特性

1. 参数化工作流 DolphinScheduler支持全局参数和局部参数传递：

// 设置全局参数 Map<String, String> globalParams = new HashMap<>(); globalParams.put("business_date", "${system.biz.date}"); globalParams.put("input_path", "/data/input/${business_date}"); globalParams.put("output_path", "/data/output/${business_date}"); processDefinition.setGlobalParams(globalParams); // 任务级参数 shellTask.setLocalParams(Collections.singletonList( new Property("file_count", "IN", "VARCHAR", "10") )); 

2. 条件分支与流程控制

// 创建条件任务 ConditionsTask conditionsTask = new ConditionsTask(); conditionsTask.setName("check_data_quality"); conditionsTask.setCondition("${data_quality} > 0.9"); // 成功分支 ShellTask successTask = new ShellTask(); successTask.setName("load_to_dw"); successTask.setCommand("python load_datawarehouse.py"); // 失败分支 ShellTask failureTask = new ShellTask(); failureTask.setName("send_alert"); failureTask.setCommand("python send_alert.py"); // 设置条件分支 processDefinition.addTask(conditionsTask); processDefinition.addTask(successTask); processDefinition.addTask(failureTask); processDefinition.setConditionRelation(conditionsTask, successTask, failureTask); 

3. 资源文件管理

// 上传资源文件 ResourceComponent resource = new ResourceComponent(); resource.setName("etl_script.py"); resource.setDescription("ETL Python Script"); resource.setContent(Files.readAllBytes(Paths.get("scripts/etl_script.py"))); resource.setType(ResourceType.FILE); Result uploadResult = resourcesService.createResource( user, resource.getName(), resource.getDescription(), resource.getContent(), ResourceType.FILE, 0, // pid "/" ); // 在任务中引用资源文件 shellTask.setResourceList(Collections.singletonList( new ResourceInfo("etl_script.py", ResourceType.FILE) )); 

错误处理与监控

1. 异常处理机制

try { // 工作流操作 long processDefinitionCode = processDefinitionService .createProcessDefinition(user, projectCode, processDefinition); } catch (ServiceException e) { logger.error("Failed to create process definition: {}", e.getMessage()); // 根据错误码进行特定处理 if (e.getCode() == Status.PROCESS_DEFINITION_NAME_EXIST.getCode()) { logger.warn("Process definition already exists, updating instead..."); // 更新逻辑 } } 

2. 执行状态监控

// 查询工作流实例状态 ProcessInstance processInstance = processInstanceService.queryProcessInstanceById( user, projectCode, processInstanceId); // 监控任务执行状态 List<TaskInstance> taskInstances = taskInstanceService.queryTaskListPaging( user, projectCode, processInstanceId, null, // processInstanceName null, // taskName null, // executorName null, // startDate null, // endDate null, // searchVal null, // stateType null, // host 1, // pageNo 100 // pageSize ); // 实时日志查看 String taskLog = loggerService.queryLog( user, taskInstanceId, 0, // skipLineNum 100 // limit ); 

性能优化建议

1. 批量操作优化

// 批量生成任务编码 Map<String, Object> codeResult = taskDefinitionService.genTaskCodeList(100); List<Long> taskCodes = (List<Long>) codeResult.get(Constants.DATA_LIST); // 批量创建任务 for (int i = 0; i < taskCodes.size(); i++) { ShellTask task = new ShellTask(); task.setCode(taskCodes.get(i)); task.setName("batch_task_" + i); task.setCommand("echo 'Task " + i + "'"); processDefinition.addTask(task); } 

2. 连接池配置

# application.yml 配置 dolphinscheduler: client: pool: max-total: 50 max-idle: 10 min-idle: 5 max-wait-millis: 30000 

3. 异步处理模式

// 异步提交工作流 CompletableFuture<Long> future = CompletableFuture.supplyAsync(() -> { return processDefinitionService.createProcessDefinition( user, projectCode, processDefinition); }); future.thenAccept(processDefinitionCode -> { logger.info("Process definition created asynchronously: {}", processDefinitionCode); // 后续处理逻辑 }).exceptionally(ex -> { logger.error("Failed to create process definition asynchronously", ex); return null; }); 

安全最佳实践

1. 认证与授权

// 使用访问令牌认证 String accessToken = "your-access-token"; User user = usersService.queryUserByToken(accessToken); // 权限验证 boolean hasPermission = usersService.hasProjectPerm( user, projectCode, "project_operator"); if (!hasPermission) { throw new SecurityException("Insufficient permissions for project operation"); } 

2. 敏感数据保护

// 使用加密参数 String encryptedParam = PasswordUtils.encryptPassword("sensitive_data"); // 安全的数据源配置 DataSource datasource = new DataSource(); datasource.setName("prod_database"); datasource.setType(DbType.MYSQL); datasource.setConnectionParams(PasswordUtils.encryptPassword( "jdbc:mysql://host:3306/db?user=admin&password=secret" )); 

调试与故障排除

1. 日志配置

<!-- log4j2.xml 配置 --> <Logger name="org.apache.dolphinscheduler" level="DEBUG" additivity="false"> <AppenderRef ref="Console"/> <AppenderRef ref="File"/> </Logger> 

2. 常见问题处理

// 连接超时处理 try { gateway.entryPoint.createOrUpdateProcessDefinition(...); } catch (Py4JNetworkException e) { logger.warn("Gateway connection timeout, retrying..."); // 重试逻辑 retryOperation(); } // 数据序列化异常 try { String jsonParams = objectMapper.writeValueAsString(taskParams); } catch (JsonProcessingException e) { logger.error("JSON serialization failed: {}", e.getMessage()); // 使用简化参数 jsonParams = "{}"; } 

通过本指南，您可以全面了解DolphinScheduler Java SDK的集成方式和最佳实践。这些示例代码和模式可以帮助您构建可靠、高效的数据调度解决方案。

工作流编程式创建与管理

Apache DolphinScheduler 提供了完整的 RESTful API 接口，支持通过编程方式对工作流进行创建、更新、查询和管理操作。这种编程式管理方式为自动化运维、CI/CD集成以及大规模工作流部署提供了强大的技术支撑。

工作流创建API详解

DolphinScheduler 的核心创建工作流 API 提供了丰富的参数配置能力，支持完整的工作流定义：

@PostMapping() @ResponseStatus(HttpStatus.CREATED) public Result createProcessDefinition( @RequestAttribute(value = Constants.SESSION_USER) User loginUser, @PathVariable long projectCode, @RequestParam(value = "name", required = true) String name, @RequestParam(value = "description", required = false) String description, @RequestParam(value = "globalParams", required = false, defaultValue = "[]") String globalParams, @RequestParam(value = "locations", required = false) String locations, @RequestParam(value = "timeout", required = false, defaultValue = "0") int timeout, @RequestParam(value = "tenantCode", required = true) String tenantCode, @RequestParam(value = "taskRelationJson", required = true) String taskRelationJson, @RequestParam(value = "taskDefinitionJson", required = true) String taskDefinitionJson) 

关键参数说明

工作流数据结构模型

DolphinScheduler 的工作流采用分层数据结构设计，通过类图可以清晰展示其核心组件关系：

编程式创建工作流示例

以下是一个完整的Java代码示例，展示如何通过API编程方式创建工作流：

public class WorkflowCreator { private static final String API_BASE = "http://dolphinscheduler-api:12345/dolphinscheduler"; private static final String TOKEN = "your-auth-token"; public String createDailyETLWorkflow(long projectCode, String tenantCode) { // 构建任务定义JSON String taskDefinitionJson = buildTaskDefinitions(); // 构建任务关系JSON String taskRelationJson = buildTaskRelations(); // 构建请求参数 Map<String, Object> params = new HashMap<>(); params.put("name", "daily_etl_pipeline"); params.put("description", "Daily data extraction and loading workflow"); params.put("globalParams", "[{\"prop\":\"biz_date\",\"value\":\"${system.biz.date}\"}]"); params.put("timeout", 120); params.put("tenantCode", tenantCode); params.put("taskRelationJson", taskRelationJson); params.put("taskDefinitionJson", taskDefinitionJson); // 调用API String url = String.format("%s/projects/%d/process-definition", API_BASE, projectCode); return HttpClientUtils.post(url, params, TOKEN); } private String buildTaskDefinitions() { return "[" + "{\"code\":1001,\"name\":\"extract_mysql_data\",\"taskType\":\"SQL\"," + "\"taskParams\":\"{\\\"type\\\":\\\"MYSQL\\\",\\\"sql\\\":\\\"SELECT * FROM source_table WHERE dt='${biz_date}'\\\"}\"," + "\"description\":\"Extract data from MySQL\",\"timeout\":30}," + "{\"code\":1002,\"name\":\"transform_data\",\"taskType\":\"SPARK\"," + "\"taskParams\":\"{\\\"mainClass\\\":\\\"com.etl.Transformer\\\",\\\"deployMode\\\":\\\"cluster\\\"}\"," + "\"description\":\"Transform extracted data\",\"timeout\":60}," + "{\"code\":1003,\"name\":\"load_to_hive\",\"taskType\":\"HIVE\"," + "\"taskParams\":\"{\\\"hiveCliTaskExecutionType\\\":\\\"SCRIPT\\\",\\\"hiveSqlScript\\\":\\\"INSERT INTO target_table SELECT * FROM temp_table\\\"}\"," + "\"description\":\"Load data to Hive\",\"timeout\":30}" + "]"; } private String buildTaskRelations() { return "[" + "{\"name\":\"\",\"preTaskCode\":0,\"postTaskCode\":1001}," + "{\"name\":\"\",\"preTaskCode\":1001,\"postTaskCode\":1002}," + "{\"name\":\"\",\"preTaskCode\":1002,\"postTaskCode\":1003}" + "]"; } } 

工作流管理操作API

除了创建工作流，DolphinScheduler 还提供了完整的管理API：

1. 查询工作流列表

@GetMapping() public Result queryProcessDefinitionListPaging( @RequestAttribute(value = Constants.SESSION_USER) User loginUser, @PathVariable long projectCode, @RequestParam(value = "searchVal", required = false) String searchVal, @RequestParam(value = "pageNo") Integer pageNo, @RequestParam(value = "pageSize") Integer pageSize) 

2. 更新工作流定义

@PutMapping(value = "/{code}") public Result updateProcessDefinition( @RequestAttribute(value = Constants.SESSION_USER) User loginUser, @PathVariable long projectCode, @RequestParam(value = "name", required = true) String name, @PathVariable(value = "code", required = true) long code, // ... 其他参数与创建API类似 @RequestParam(value = "releaseState", required = false) ReleaseState releaseState) 

3. 发布/下线工作流

@PostMapping(value = "/release") public Result releaseProcessDefinition( @RequestAttribute(value = Constants.SESSION_USER) User loginUser, @PathVariable long projectCode, @RequestParam(value = "code") long code, @RequestParam(value = "releaseState") ReleaseState releaseState) 

批量操作支持

对于大规模工作流管理场景，DolphinScheduler 提供了批量操作API：

// 批量复制工作流 @PostMapping(value = "/batch-copy") public Result copyProcessDefinition( @RequestAttribute(value = Constants.SESSION_USER) User loginUser, @PathVariable long projectCode, @RequestParam(value = "codes", required = true) String codes, @RequestParam(value = "targetProjectCode", required = true) long targetProjectCode) // 批量移动工作流 @PostMapping(value = "/batch-move") public Result moveProcessDefinition( @RequestAttribute(value = Constants.SESSION_USER) User loginUser, @PathVariable long projectCode, @RequestParam(value = "codes", required = true) String codes, @RequestParam(value = "targetProjectCode", required = true) long targetProjectCode) // 批量删除工作流 @DeleteMapping(value = "/batch-delete") public Result batchDeleteProcessDefinition( @RequestAttribute(value = Constants.SESSION_USER) User loginUser, @PathVariable long projectCode, @RequestParam(value = "codes", required = true) String codes) 

工作流版本管理

DolphinScheduler 支持工作流版本控制，每次修改都会生成新的版本：

版本查询API示例：

@GetMapping(value = "/{code}/versions") public Result queryProcessDefinitionVersions( @RequestAttribute(value = Constants.SESSION_USER) User loginUser, @PathVariable long projectCode, @RequestParam(value = "pageNo") int pageNo, @RequestParam(value = "pageSize") int pageSize, @PathVariable(value = "code") long code) 

错误处理与状态码

编程式创建工作流时，需要正确处理各种异常情况：

最佳实践建议

1. 参数验证: 在调用API前验证所有必填参数，特别是JSON格式的任务定义和关系数据
2. 异常重试: 对于网络超时等临时性错误，实现重试机制
3. 版本控制: 重要变更前备份当前工作流版本
4. 权限管理: 确保API调用具有足够的项目操作权限
5. 性能优化: 批量操作时合理设置分页大小，避免一次性加载过多数据

通过编程式API管理DolphinScheduler工作流，可以实现高度自动化的数据流水线部署和管理，大大提升数据工程团队的效率和运维质量。

企业系统集成方案

DolphinScheduler作为现代化的数据调度平台，提供了丰富的API接口和灵活的扩展机制，能够与企业现有系统实现深度集成。通过RESTful API、Webhook回调、插件扩展等多种方式，DolphinScheduler可以与企业的监控系统、消息通知系统、数据平台等无缝对接。

API认证与授权机制

DolphinScheduler提供了完善的认证和授权体系，支持多种集成方式：

1. Access Token认证 企业系统可以通过Access Token与DolphinScheduler API进行安全交互：

// 生成Access Token示例 POST /access-tokens Content-Type: application/x-www-form-urlencoded userId=1001&expireTime=2024-12-31 23:59:59 // 使用Token调用API GET /projects/1001/process-definition Authorization: Bearer {access_token} 

2. 多租户支持

DolphinScheduler支持多租户架构，不同企业部门可以独立管理自己的工作流：

工作流调度集成

1. 程序化工作流触发 企业系统可以通过API动态触发工作流执行：

// 启动工作流实例 POST /projects/{projectCode}/executors/start-process-instance Content-Type: application/x-www-form-urlencoded processDefinitionCode=12345 &scheduleTime=2024-01-15 10:00:00 &failureStrategy=END &warningType=ALL &workerGroup=default &timeout=3600 

2. 批量任务调度 支持批量启动多个工作流，适用于数据补全或批量处理场景：

// 批量启动工作流 POST /projects/{projectCode}/executors/batch-start-process-instance Content-Type: application/x-www-form-urlencoded processDefinitionCodes=1001,1002,1003 &failureStrategy=END &warningType=ALL 

实时状态监控集成

1. 工作流状态查询 企业监控系统可以实时获取工作流执行状态：

// 查询工作流实例列表 GET /projects/{projectCode}/process-instance ?pageNo=1&pageSize=20&stateType=RUNNING // 响应示例 { "code": 0, "msg": "success", "data": { "totalList": [ { "id": 1001, "name": "daily_etl", "state": "RUNNING", "startTime": "2024-01-15 09:00:00", "host": "worker-node-1" } ], "total": 1, "currentPage": 1, "totalPage": 1 } } 

2. 任务日志集成 支持实时获取任务执行日志，便于故障排查和审计：

// 查看任务日志 GET /projects/{projectCode}/log/detail ?taskInstanceId=5001&skipLineNum=0&limit=100 

告警通知集成

DolphinScheduler提供了灵活的告警插件机制，支持多种通知方式：

1. HTTP Webhook集成 通过HTTP告警插件，可以将告警信息推送到企业现有的监控系统：

# HTTP告警配置示例 url: https://monitor.company.com/api/alerts requestType: POST headerParams: '{"Content-Type": "application/json", "Authorization": "Bearer {api_key}"}' bodyParams: '{"alert_type": "dolphin_scheduler", "priority": "high"}' contentField: "message" 

2. 自定义告警插件 企业可以开发自定义告警插件，实现与内部系统的深度集成：

// 自定义告警插件示例 public class CustomAlertPlugin implements AlertChannel { @Override public AlertResult process(AlertInfo alertInfo) { // 与企业内部系统集成逻辑 AlertData data = alertInfo.getAlertData(); Map<String, String> params = alertInfo.getAlertParams(); // 调用企业API发送告警 return sendToEnterpriseSystem(data, params); } } 

数据源集成管理

1. 多数据源支持 DolphinScheduler支持多种数据源类型，便于与企业现有数据平台集成：

2. 数据源API管理 通过API动态管理数据源连接：

// 创建数据源 POST /data-sources Content-Type: application/json { "name": "prod_mysql", "type": "MYSQL", "connectionParams": { "host": "mysql.prod.company.com", "port": 3306, "database": "business", "user": "etl_user", "password": "encrypted_password" } } 

资源文件管理集成

1. 统一资源管理 支持与企业现有的文件存储系统集成，实现资源文件的统一管理：

2. 资源API操作 提供完整的资源文件CRUD操作API：

// 上传资源文件 POST /resources Content-Type: multipart/form-data type=FILE&name=etl_script.py&file=@/path/to/script.py // 在线创建资源 POST /resources/online-create Content-Type: application/x-www-form-urlencoded type=FILE&fileName=config.json&suffix=json&content={"key": "value"} 

用户权限集成

1. LDAP/AD集成 支持与企业现有的LDAP或Active Directory系统集成，实现统一身份认证：

# LDAP配置示例 security: authentication: type: LDAP ldap: urls: ldap://ldap.company.com:389 base-dn: dc=company,dc=com user-dn-pattern: uid={0},ou=people 

2. 权限同步机制 通过API实现用户权限的自动化同步和管理：

// 查询用户权限 GET /users/authed-project?userId=1001 // 授权用户访问项目 POST /projects/{projectCode}/grant Content-Type: application/x-www-form-urlencoded userId=1001&permission=READ 

性能监控与度量

1. 系统监控指标 DolphinScheduler提供丰富的监控指标，便于与企业监控系统集成：

2. 监控数据导出 支持通过API获取监控数据，便于集成到企业监控平台：

// 获取Master节点状态 GET /monitor/masters // 获取Worker节点状态 GET /monitor/workers // 获取数据库状态 GET /monitor/databases 

扩展开发指南

1. 自定义任务插件 企业可以开发自定义任务插件，扩展DolphinScheduler的功能：

// 自定义任务插件示例 public class CustomTaskPlugin extends AbstractTask { @Override public AbstractParameters getParameters() { return new CustomParameters(); } @Override public TaskResult execute() { // 调用企业内部服务 return callEnterpriseService(); } } 

2. SPI扩展机制 DolphinScheduler基于SPI机制，支持灵活的扩展开发：

通过上述集成方案，企业可以充分利用DolphinScheduler的API和扩展能力，实现与现有系统的无缝对接，构建统一的数据调度和管理平台。

总结

DolphinScheduler提供了强大而灵活的API体系，支持多种集成方式和扩展开发。通过RESTful API和Java SDK，开发者可以实现工作流的程序化创建、管理和监控，与企业现有系统无缝集成。文章详细介绍了认证授权、错误处理、资源管理、用户权限集成等关键功能，并提供了实际代码示例和最佳实践建议。

通过本文为我们可以看到，DolphinScheduler的扩展性使其能够适应各种企业环境，通过自定义插件和SPI机制，可以进一步扩展其功能，满足特定的业务需求。这些特性使DolphinScheduler成为构建现代化数据调度平台的理想选择。

原文链接：https://blog.csdn.net/gitblog_00756/article/details/150755498