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

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

2025-08-27 161

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：

密码认证：基于用户名密码的传统认证方式
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

认证头信息：所有接口调用都需要携带有效的Session或Token
参数验证：严格按照Swagger文档中的参数要求传递数据
错误处理：正确处理各种业务状态码和错误信息
性能优化：合理使用分页查询，避免大数据量返回
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：

新增控制器：继承BaseController，使用标准注解规范
自定义服务：实现业务逻辑，注入到控制器中
添加状态码：在Status枚举中定义新的错误状态
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

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);

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);
}

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

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")
));

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);

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

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
    }
}

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

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);
}

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

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

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");
}

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

日志配置

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

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：

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)

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)

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

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
异常重试: 对于网络超时等临时性错误，实现重试机制
版本控制: 重要变更前备份当前工作流版本
权限管理: 确保API调用具有足够的项目操作权限
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：

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}

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

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

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

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
  }
}

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：

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"

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

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：

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

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：

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

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

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

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：

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

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();
    }
}

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

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