在大數據時代，流數據與批次數據的處理需求持續增長，企業需高效管理複雜的數據處理流程。Apache DolphinScheduler 作為 Apache 基金會旗下的開源工具，專為大數據工作流程排程而設計，支援流數據與批次數據處理，提供任務依賴管理、資源控制及多雲環境部署能力。本文將深入解析其架構、功能特性與應用場景，並探討其在現代數據治理中的價值。
Apache DolphinScheduler 是一個基於 Java 的分散式工作流程排程系統，專為大數據生態系統設計。其核心目標在於實現高穩定性與可擴展性，支援雲原生架構，並整合機器學習流程（MLOps）。與 Airflow 等工具相比，DolphinScheduler 提供更強大的資源控制與多雲環境管理能力，同時支援視覺化工作流程設計，降低使用門檻。
DolphinScheduler 採用分散式架構，支援多主節點（Master Server）與多工作節點（Worker Server），可擴展至數百個節點。此設計確保系統高可用性，並透過 Kubernetes 集群部署適應雲原生環境。資源管理方面，系統可控制 CPU、記憶體、slot、pod 等資源使用，支援任務優先級設定與全域參數調整。
使用者可透過拖放介面（Drag & Drop）建立工作流程（Workflow），無需編碼即可視覺化設計。系統支援子流程（Subprocess）功能，允許流程重複使用與嵌套結構，並提供超過 20 種任務類型，包括 Shell、Spark、Flink、SQL、Hive、Python 等。
DolphinScheduler 支援條件任務（Condition Task）與依賴任務（Dependent Task），實現複雜流程邏輯。視覺化監控介面可即時顯示任務狀態（執行中、失敗、成功等），並整合資料品質監控功能，確保後續任務在資料品質達標後才會觸發。
系統支援 AWS、阿里雲、私有雲等多雲環境，並提供資料源統一管理功能。在機器學習場景中，DolphinScheduler 整合 ML 流程（MLOps），支援資料準備、模型訓練、部署與驗證階段，並提供 ML 流程任務類型，整合 DVC、SageMaker、TensorFlow、PyTorch 等工具。此外，系統支援資料版本管理（Data Version Control）與模型版本管理。
某企業透過 DolphinScheduler 管理超過 100 萬個任務，每秒處理 10 萬個任務，實現高並發處理能力。Cisco 使用該工具統一管理私有雲與公有雲的 ETL 流程，支援跨區域多雲環境。
在 ML 流程中，DolphinScheduler 支援資料準備、模型訓練、部署與驗證的全生命週期管理。例如，整合 SageMaker、TensorFlow、PyTorch 等工具，實現端到端 ML 流程自動化，並支援資料版本與模型版本管理。
DolphinScheduler 支援 Kubernetes 集群部署，實現資源動態擴縮與任務自動調度。系統提供多雲環境統一管理，支援 AWS、阿里雲、私有雲等不同雲服務，並透過 Kubernetes API 控制資源配額與隔離。
Apache DolphinScheduler 結合流數據與批次數據處理能力，提供強大的任務依賴管理、資源控制與多雲環境部署功能，是現代數據治理的重要工具。其分散式架構與雲原生支援使其適合處理高並發、複雜的數據處理流程，尤其在機器學習與企業規模應用中表現突出。建議企業根據自身需求評估其資源管理與擴展性，並結合實際場景進行部署與優化。