Table of contents
1.1 dolphinsheduler cluster deployment
1.1.2 dolphinsheduler installation
Possible error: zk is normal, master or worker hangs up after a period of time
1.1.3 Resource Center Configuration
1.2.1 All parameters that may appear in the task
Possible problems: parameters cannot be obtained
1.3 Data source center, resource center, monitoring center, security center
(Incomplete) 1.3.2 Resource Center
(Unfinished) 1.3.3 Monitoring Center
1.x dolphinsheduler simple to use
1.x.1 Pseudo-cluster mode installation
Possible error (severe): Save the empty key value Map and the workflow cannot be edited
Possible error: chunjun task cannot be saved
Possible error report: error report for class with the same name
Possible errors: chunjun task shows success but has not been submitted initialization of VM
A dolphinsheduler survey
Supported task types:
| task type |
Introduction |
review |
| Shell |
Shell script |
When the worker executes the task, it will generate a temporary shell script and use the linux user with the same name as the tenant to execute the script. |
| SubProcess |
subprocess node |
Execute an external workflow definition as a node. |
| DependentStored |
Dependency checkpoint |
For example, process A depends on the successful execution of process B yesterday , and the dependent node will check whether there is a successful execution of process B yesterday. |
| Procedure |
stored procedure node |
Execute the stored procedure, the premise: create a stored procedure in the database, such as: CREATE PROCEDURE dolphinscheduler.test(in in1 INT, out out1 INT) begin set out1=in1; END |
| SQL |
Execute the corresponding SQL |
The data source is determined in "Data Source Configuration". Currently supported data sources are MySQL , PostgreSQL , Hive/Impala , Spark , clickhouse , Oracle , SQLserver , DB2 , presto , redshift , athena |
| Spark |
spark application |
Worker supports two different types of spark command submission tasks: (1) spark submit method (2) spark sql method |
| MapReduce |
MapReduce program |
The worker will submit the task by using the Hadoop command hadoop jar |
| Python |
Python script |
When the worker executes the task, it will generate a temporary python script, and use the linux user with the same name as the tenant to execute the script. |
| Considerable |
Flink tasks |
( 1 ) When the program type is Java , Scala or Python , the worker uses the Flink command to submit the task flink run . ( 2 ) When the program type is SQL , the worker uses sql-client.sh to submit tasks. |
| HTTP |
http task |
Such as common request types such as POST and GET , and also supports functions such as http request verification |
| DataX |
DataX program |
For the DataX node, the worker will parse the incoming json file by executing ${DATAX_HOME}/bin/datax.py . |
| Pigeon |
websocket service |
|
| Conditions |
condition node |
According to the running status of the upstream task, determine which downstream task should be run. Conditions currently supports multiple upstream tasks, but only two downstream tasks. When the number of upstream tasks is more than one, complex upstream dependencies can be realized through and and or operators |
| Switch |
judgment node |
Execute the corresponding branch according to the value of the global variable and the judgment result of the expression written by the user. Expressions are executed using javax.script.ScriptEngine.eval . |
| SeaTunnel |
SeaTunnel mission type |
The config file will be parsed by the start-seatunnel-spark.sh or start-seatunnel-flink.sh command |
| AmazonEMR |
Amazon EMR task type |
用于在AWS上操作EMR集群并执行计算任务后台使用 aws-java-sdk 将JSON参数转换为任务对象，提交到AWS，目前支持两种程序类型： （1）RUN_JOB_FLOW （2）ADD_JOB_FLOW_STEPS |
| Apache Zeppelin |
Zeppelin任务类型 |
worker 执行该任务的时候，会通过Zeppelin Cient API触发Zeppelin Notebook Paragraph |
| Jupyter |
Jupyter任务 |
需要在common.properties配置conda.path，用于创建并执行Jupyter类型任务。worker 执行该任务的时候，会通过papermill执行jupyter note |
| Hive CLI |
hivesql任务 |
执行任务的worker会通过hive -e命令执行hive SQL脚本语句或者通过hive -f命令执行资源中心中的hive SQL文件 （1）Hive CLI任务插件直接连接HDFS和Hive Metastore来执行hive类型的任务，所以需要能够访问到对应的服务。在生产调度中，Hive CLI任务插件能够提供更可靠的稳定性。 （2）使用Hive数据源的SQL插件不需要在worker节点上有相应的Hive jar包以及Hive和HDFS的配置文件，而且支持 Kerberos认证。 但是在生产调度中，若调度压力很大，使用这种方式可能会遇到HiveServer2服务过载失败等问题。 |
| Kubernetes |
kubernetes任务 |
用于在kubernetes上执行一个短时和批处理的任务。worker最终会通过使用kubernetes client提交任务。 |
| MLflow |
用于管理机器学习的生命周期，包括实验、可再现性、部署和中心模型注册。 |
|
| Openmldb |
openmldb是开源机器学习数据库，可以连接OpenMLDB集群执行任务 |
|
| DVC |
机器学习版本管理系统 |
|
| Dinky |
Dinky任务 |
用于创建并执行Dinky类型任务以支撑一站式的开发、调试、运维 FlinkSQL、Flink Jar、SQL。worker 执行该任务的时候，会通过Dinky API触发Dinky 的作业 |
| SageMaker |
云机器学习平台 |
|
| ChunJun |
chunjun任务 |
数据同步任务 |
| Pytorch |
机器学习库 |
官方文档（https://dolphinscheduler.apache.org/zh-cn/docs/3.1.3/%E5%8A%9F%E8%83%BD%E4%BB%8B%E7%BB%8D_menu）
1.1 dolphinsheduler集群部署
1.1.1 需要的环境
（1）三台节点均需部署JDK（1.8+），并配置相关环境变量。
（2）需部署数据库，支持MySQL（5.7+）或者PostgreSQL（8.2.15+）。
（3）需部署Zookeeper（3.4.6+）。
（4）三台节点均需安装进程管理工具包psmisc。
yum install psmisc
（5）保证三台节点可以互相免密ssh
（6）需要在MySQL或PostgreSQL上创建元数据库
（7）生产环境
| CPU |
内存 |
硬盘类型 |
网络 |
实例数量 |
| 4核+ |
8 GB+ |
SAS |
千兆网卡 |
1+ |
以上建议配置为部署 DolphinScheduler 的最低配置，生产环境强烈推荐使用更高的配置，硬盘大小配置建议 50GB+ ，系统盘和数据盘分开
（8）DolphinScheduler正常运行提供如下的网络端口配置：
| 组件 |
默认端口 |
说明 |
| MasterServer |
5678 |
非通信端口，只需本机端口不冲突即可 |
| WorkerServer |
1234 |
非通信端口，只需本机端口不冲突即可 |
| ApiApplicationServer |
12345 |
提供后端通信端口 |
默认端口可以在安装后的application.yaml修改
1.1.2 dolphinsheduler安装
（1）官网下载安装包（https://github.com/apache/dolphinscheduler/archive/refs/tags/3.1.3.tar.gz）
或打包源码：
./mvnw clean install -Prelease -"Dmaven.test.skip=true"
默认zk3.8版本，实测3.6.4也可以运行，若想支持zk3.4在打包阶段需加参数
./mvnw clean install -Prelease -"Dmaven.test.skip=true" -"Dzk-3.4"
使用zk3.4参数打包时可能报错
定位源码
原因可能是zk3.4的包中缺少相关类，不过查看源码StringUtils仅使用了isEmpty()方法，完全可以用lang3的StringUtils替代
修改原引用为：
import org.apache.commons.lang3.StringUtils;
进行过任意修改源码的行为后记得运行mvn spotless:apply 检查格式,否则打包阶段会报错
注意windows下打包源码在安装时会提示类似无“/t”的报错（忘了截图了），这是因为.sh脚本文件在windows打包时为dos格式，可以下载命令yum –y dos2unix，使用dos2unix将脚本格式转为unix。
（2）上传至服务器后tar –zxvf解压
（3）修改dolpinscheduler/bin/env目录下install_env.sh和dolphinscheduler_env.sh
因为部署脚本会通过 scp 的方式将安装需要的资源传输到各个机器上，所以这一步仅需要修改运行install.sh脚本的所在机器的配置即可。
（4）初始化数据库
将与数据库版本匹配的mysql-connector的jar包复制到tools/libs下
运行
sh tools/bin/upgrade-schema.sh 
（5）资源中心配置，详见1.1.3，若不进行配置正式使用时会显示储存未开启，资源中心功能无法使用
（6）执行安装文件，需要先启动zookeeper
sh dolphinscheduler/bin/install.sh
（7）查看前端界面
http://${apiServers}:12345/dolphinscheduler/ui 为web界面访问地址。默认的用户名和密码是 admin/dolphinscheduler123
可能的报错：zk正常，master或worker一段时间后挂掉
master或worker启动一段时间后挂掉，查看log显示zookeeper connect timeout: localhost:2181，但zookeeper集群在线
问题原因
网络或内存原因造成阻塞
解决办法
修改master-server/conf/application.yaml中的block-until-connected为6000ms
增加阻塞直到连接成功的等待时间
1.1.3 资源中心配置
① 资源中心通常用于上传文件、UDF 函数，以及任务组管理等操作。
② 资源中心可以对接分布式的文件存储系统，如Hadoop（2.6+）或者MinIO集群，也可以对接远端的对象存储，如AWS S3或者阿里云 OSS等。
③ 资源中心也可以直接对接本地文件系统。在单机模式下，您无需依赖Hadoop或S3一类的外部存储系统，可以方便地对接本地文件系统进行体验。
④ 除此之外，对于集群模式下的部署，您可以通过使用S3FS-FUSE将S3挂载到本地，或者使用JINDO-FUSE将OSS挂载到本地等，再用资源中心对接本地文件系统方式来操作远端对象存储中的文件。
1、对接本地文件系统
（1）配置common.properties
集群模式或者伪集群模式部署DolphinScheduler，需要配置以下文件：api-server/conf/common.properties和worker-server/conf/common.properties
（2）resource.storage.upload.base.path为资源目录的路径， 如resource.storage.upload.base.path=/dolphinscheduler-3.1.4。请确保部署 DolphinScheduler 的用户拥有读写权限，例如：当路径不存在时会自动创建文件夹
（3）修改resource.storage.type=HDFS和resource.hdfs.fs.defaultFS=file:///。
（4）修改resource.hdfs.root.user=user，user需要有在hdfs根目录创建目录的权限，我在这里使用root
（5）当resource.storage.upload.base.path=/dolphinscheduler-3.1.4且resource.hdfs.fs.defaultFS=file: hdfs://master:9000时，资源目录创建路径为hdfs://master:9000/dolphinscheduler-3.1.4/ 
（6）启动hdfs后再次点击创建文件夹成功创建
（7）如果 Hadoop 集群的 NameNode 配置了 HA 的话，需要开启 HDFS 类型的资源上传，同时需要将 Hadoop 集群下的 core-site.xml 和 hdfs-site.xml 复制到 worker-server/conf 以及 api-server/conf，非 NameNode HA 跳过次步骤。
2、对接分布式或远端对象存储
未尝试
1.2 参数
1.2.1 任务中可能出现的所有参数
| 任务参数 |
描述 |
| 任务名称 |
任务的名称，同一个工作流定义中的节点名称不能重复。 |
| 运行标志 |
标识这个节点是否需要调度执行，如果不需要执行，可以打开禁止执行开关。 |
| 描述 |
当前节点的功能描述。 |
| 任务优先级 |
worker线程数不足时，根据优先级从高到低依次执行任务，优先级一样时根据先到先得原则执行。 |
| Worker分组 |
设置分组后，任务会被分配给worker组的机器机执行。若选择Default，则会随机选择一个worker执行。 |
| 任务组名称 |
任务资源组，未配置则不生效。 |
| 组内优先级 |
一个任务组内此任务的优先级。 |
| 环境名称 |
配置任务执行的环境。 |
| 失败重试次数 |
任务失败重新提交的次数，可以在下拉菜单中选择或者手动填充。 |
| 失败重试间隔 |
任务失败重新提交任务的时间间隔，可以在下拉菜单中选择或者手动填充。 |
| CPU 配额 |
为执行的任务分配指定的CPU时间配额，单位为百分比，默认-1代表不限制，例如1个核心的CPU满载是100%，16个核心的是1600%。 task.resource.limit.state |
| 最大内存 |
为执行的任务分配指定的内存大小，超过会触发OOM被Kill同时不会进行自动重试，单位MB，默认-1代表不限制。该功能由 task.resource.limit.state 控制。 |
| 超时告警 |
设置超时告警、超时失败。当任务超过"超时时长"后，会发送告警邮件并且任务执行失败。该功能由 task.resource.limit.state 控制。 |
| 资源 |
任务执行时所需资源文件 |
| 前置任务 |
设置当前任务的前置（上游）任务。 |
| 延时执行时间 |
任务延迟执行的时间，以分为单位 |
任务中可能出现的参数选项，任务不同参数也不同
1.2.2 内置参数
| 变量名 |
声明方式 |
含义 |
| system.biz.date |
${system.biz.date} |
日常调度实例定时的定时时间前一天，格式为 yyyyMMdd |
| system.biz.curdate |
${system.biz.curdate} |
日常调度实例定时的定时时间，格式为 yyyyMMdd |
| system.datetime |
${system.datetime} |
日常调度实例定时的定时时间，格式为 yyyyMMddHHmmss |
衍生内置参数
支持代码中自定义变量名，声明方式：${变量名}。可以是引用 "系统参数"
定义基准变量为 $[...]，$[yyyyMMddHHmmss] 是可以任意分解组合的，比如：$[yyyyMMdd], $[HHmmss], $[yyyy-MM-dd] 等
也可以通过以下两种方式：
1、使用add_months()函数，该函数用于加减月份， 第一个入口参数为[yyyyMMdd]，表示返回时间的格式 第二个入口参数为月份偏移量，表示加减多少个月
后 N 年：$[add_months(yyyyMMdd,12*N)]
前 N 年：$[add_months(yyyyMMdd,-12*N)]
后 N 月：$[add_months(yyyyMMdd,N)]
前 N 月：$[add_months(yyyyMMdd,-N)]
2、直接加减数字 在自定义格式后直接“+/-”数字
后 N 周：$[yyyyMMdd+7*N]
前 N 周：$[yyyyMMdd-7*N]
后 N 天：$[yyyyMMdd+N]
前 N 天：$[yyyyMMdd-N]
后 N 小时：$[HHmmss+N/24]
前 N 小时：$[HHmmss-N/24]
后 N 分钟：$[HHmmss+N/24/60]
前 N 分钟：$[HHmmss-N/24/60]
1.2.3 全局参数
全局参数是指针对整个工作流的所有任务节点都有效的参数，在工作流定义页面-保存中配置。
创建一个shell，内容为返回dt的值
在保存中创建全局变量
点击查看变量可以发现我们设置的参数
查看日志可以发现“当前日期加十天”可以被正常输出
1.2.4 本地参数
任务中可以设置的自定义参数
IN代表为局部参数，仅能在当前节点使用，OUT表示参数在下游使用
运行后发现
如果想用自定义参数而不是常量值来实现参数 export，并下游任务中使用它们，你可以在通过 setValue 和 自定义参数实现，当你想改变参数的值时可以直接改变 “自定义参数”模块中的值，这让程序更加容易维护。
①Shell 任务中使用语法
echo "#{setValue(set_val_param=${val})}"②添加新的IN变量用于确认val输入值
③添加OUT变量用于export本地参数set_val_param
如果想用 bash 变量而不是常量值 export 参数，并在下游任务中使用它们，你可以在通过 setValue 和 Bash 变量实现，它更灵活，例如你动态获取现有的本地 或 HTTP 资源获取设定变量。 可以使用类似的语法：
lines_num=$(wget https://raw.githubusercontent.com/apache/dolphinscheduler/dev/README.md -q -O - | wc -l | xargs)
echo "#{setValue(set_val_var=${lines_num})}"可能出现的问题：参数无法获取到
实测在同一个任务中，既添加了使用setValue的0非常量参数，又添加了自定义常数参数，如下图，既定义了set_val_param=${param}、set_dt_param=${dt}又定义了flow这样一个常数参数
可能导致在后续的调用时取不到flow的值
问题原因
未知
解决方法
将常数与非常数的定义分开，在下游任务中均可调用常数参数了
1.2.5 参数传递
DolphinScheduler 提供参数间相互引用的能力，包括：本地参数引用全局参数、上下游参数传递。
本地任务引用全局参数的前提是，你已经定义了全局参数，使用方式和本地参数中的使用方式类似，但是参数的值需要配置成全局参数中的 key，例如上述例子中的dt
echo '#{setValue(set_dt_param=${dt})}'
在下游中可以通过调用set_dt_param获得全局变量的值
DolphinScheduler 允许在任务间进行参数传递，目前传递方向仅支持上游单向传递给下游。目前支持这个特性的任务类型有：
① Shell
② SQL
④ Python
上游传递的参数可以在下游节点中被更新，
如果定义了同名的传递参数，上游节点的参数将被覆盖。
注：若节点之间没有依赖关系，则局部参数无法通过上游传递。
1.2.6 参数优先级
DolphinScheduler 中所涉及的参数值的定义可能来自三种类型：
① 全局参数：在工作流保存页面定义时定义的变量
② 上游任务传递的参数：上游任务传递过来的参数
③ 本地参数：节点的自有变量，用户在“自定义参数”定义的变量，并且用户可以在工作流定义时定义该部分变量的值
因为参数的值存在多个来源，当参数名相同时，就需要会存在参数优先级的问题。DolphinScheduler 参数的优先级从高到低为：
本地参数 > 上游任务传递的参数 > 全局参数
在上游任务传递的参数中，由于上游可能存在多个任务向下游传递参数，当上游传递的参数名称相同时：
① 下游节点会优先使用值为非空的参数
② 如果存在多个值为非空的参数，则按照上游任务的完成时间排序，选择完成时间最早的上游任务对应的参数
1.3 数据源中心、资源中心、监控中心、安全中心
1.3.1 数据源中心
（1）数据源中心配置的数据源可以直接被任务中的SQL任务调用，换句话说，SQL任务仅支持数据源中心可以配置的数据源
（2）目前支持的数据源有：MySQL、PostgreSQL、Hive/Impala、Spark、clickhouse、Oracle、SQLserver、DB2、presto、redshift、athena
（3）数据源编写与其余同种类型软件都相似，不详细写配置了 ,值得注意的是如果希望在同一个会话中执行多个 HIVE SQL，可以修改配置文件 common.properties 中的配置，设置 support.hive.oneSession = true。HIVE SQL support.hive.oneSession 默认值为 false，多条 SQL 在不同的会话中运行
（未完）1.3.2 资源中心
1、文件管理
创建文件前需要给当前用户配置租户
目前支持的文件类型有：txt、log、sh、bat、conf、cfg、py、java、sql、xml、hql、properties、json、yml、yaml、ini、js
按照3.1.3配置好后便可以使用资源中心功能，普通用户创建的文件管理员也可以使用，管理员用户创建的文件夹只有管理员有权使用，
管理员在安全中心-用户管理界面可以将其他用户创建的资源授权给普通用户，所有用户创建文件时不允许创建同目录下同名文件夹或同名文件
定义shell任务，可以运行定义好的shtest.sh，注意在引用时写全资源所在路径
2、UDF管理
主要用来上传hive的UDF函数，且目前只支持hiveUDF
3、任务组管理
任务组主要用于控制任务实例并发，旨在控制其他资源的压力（也可以控制 Hadoop 集群压力，不过集群会有队列管控）。可在新建任务定义时，配置对应的任务组，并配置任务在任务组内运行的优先级
【任务组名称】：任务组在被使用时显示的名称
【项目名称】：任务组作用的项目，该项为非必选项，如果不选择，则整个系统所有项目均可使用该任务组。
【资源容量】：允许任务实例并发的最大数量
创建任务组
【任务组名称】：任务组配置页面显示的任务组名称，这里只能看到该项目有权限的任务组（新建任务组时选择了该项目），或作用在全局的任务组（新建任务组时没有选择项目）
【组内优先级】：在出现等待资源时，优先级高的任务会最先被 master 分发给 worker 执行，该部分数值越大，优先级越高。
实现逻辑：
① Master 在分发任务时判断该任务是否配置了任务组
② 如果任务没有配置，则正常抛给 worker 运行
③ 如果配置了任务组，在抛给 worker 执行之前检查任务组资源池剩余大小是否满足当前任务运行
④ 如果满足资源，继续运行
⑤ 如果不满足则退出任务分发，等待其他任务结束唤醒
⑥ 当使用任务组资源的任务结束运行后，会释放任务组资源，释放后会检查当前任务组是否有任务等待
⑦ 如果有，则标记优先级最高的任务可以运行，并新建一个可以执行的event。该event中存储着被标记并且可以获取资源的任务id
⑧ 获取任务组资源然后运行。
（未完）1.3.3 监控中心
主要是 master、worker、database 的使用率等信息。
统计管理中几个参数为元数据库中的数据
待执行命令数：统计 t_ds_command 表的数据
执行失败的命令数：统计 t_ds_error_command 表的数据
不过数据过于简单，不如看Grafana指标
1.3.4 安全中心
1、租户管理
租户对应的是 Linux 的用户，用于 worker 提交作业所使用的用户。如果 linux 没有这个用户，则会导致任务运行失败。
可以通过修改 worker.properties 配置文件中参数 worker.tenant.auto.create=true 实现当 linux 用户不存在时自动创建该用户。worker.tenant.auto.create=true 参数会要求 worker 可以免密运行 sudo 命令
【操作系统队列】：Linux上 的用户，唯一，不能重复
创建租户
【队列】：为yarn队列管理中创建的队列，后续会提到
2、用户管理
用户分为管理员用户和普通用户
管理员有授权和用户管理、创建项目和工作流定义等权限。
普通用户可以创建项目和对工作流定义的创建，编辑，执行等操作。
注意：如果该用户切换了租户，则该用户所在租户下所有资源将复制到切换的新租户下。
创建普通用户
绑定租户，新用户包括管理员用户都必须绑定租户后才能运行工作流
普通用户的安全中心只有令牌管理一项功能
权限管理
管理员用户可以对普通用户授权，权限包括项目、资源、数据源、UDF函数和K8S命名空间
假如管理员A创建了项目a，普通用户B1创建了项目b1，普通用户B2创建了项目b2，那么在A的项目列表中会有项目a、b1、b2；B1的项目列表中有b1；B2的项目列表中有b2。
既管理员用户拥有本身和所有普通用户创建项目的权限，普通用户仅有自己创建的项目的权限。而授权可以将任何项目权限赋予普通用户，比如将a，b2赋予B1，则B1可以编辑a、b1、b2项目。
其他的资源、数据源等同理
3、警告组管理
创建警告组需要先创建警告实例，见4
4、警告实例管理
例如QQ邮箱，需要先去设置中开启SMTP服务，邮箱如何开启SMTP可以自行搜索
5、worker分组管理
6、yarn队列管理
此处创建出的队列，可供后续任务进行选择。在dolphinscheduler中创建队列，并不会影响到 Yarn 调度器的队列配置。
7、环境管理
8、集群管理
1.x-1各任务类型详解
1.x dolphinsheduler简单使用
1.x.1 伪集群模式安装
官网文档中推荐内存大于8g，测试环境不符合要求因此使用伪集群模式试用功能
伪集群模式配置只与集群模式有细微差别
① 修改dolphinscheduler/bin/env/install_env.sh
先前配置好的dolphinscheduler_env.sh可不做修改，配置方法见1.1.2（3），并且保证mysql中数据库已经创建完毕
将之前指定的各节点均指定master即可
② 启动zookeeper
③ 然后sh dolphinscheduler/bin/install.sh安装伪集群模式
④ 全局命令
start-all.sh启动所有服务
stop-all.sh关闭所有服务
status-all.sh查看所有服务状态
dolphinscheduler-daemon.sh 单独操作某个服务，例如：
sh dolphinscheduler-daemon.sh start/stop/status master-server
⑤ 同样的方式——见1.1.2（6）——登入web界面，
创建项目
创建任务组
创建租户，租户为shell等命令在集群上提交运行的用户，测试可以直接使用root
绑定租户
新建工作流，拖动新建任务
编辑任务
datax为python2版本，注意目录下要有到python2的链接
可能出现的报错（严重）：保存空key值Map导致工作流无法编辑
com.fasterxml.jackson.databind.JsonMappingException: Null key for a Map not allowed in JSON (use a converting NullKeySerializer?) (through reference chain: org.apache.dolphinscheduler.api.utils.Result["data"]->org.apache.dolphinscheduler.dao.entity.DagData["taskDefinitionList"]->java.util.ArrayList[2]->org.apache.dolphinscheduler.dao.entity.TaskDefinitionLog["taskParamMap"])
原因：
类似github这个issue
[BUG] 编辑过程时不显示任何内容 ·问题 #12525 ·阿帕奇/海豚调度器 (github.com)
解决办法
目前没有好的解决办法，复制先前工作流实例的内容，删除工作流重新编写
可能出现的报错：chunjun任务无法保存
在任务流包含chunjun任务时无法保存，并提示参数无效
截至2023.02所有版本chunjun任务保存均异常，等待官方后续更新，下文有临时解决办法
问题原因
chunjun功能上线时间短，源码逻辑可能有问题，customConfig默认为false导致任务无法创建
[错误][UI] 创建工作流包含春君节点失败 ·问题 #11321 ·阿帕奇/海豚调度器 (github.com)
解决办法
方法1、重新编译
（1）修改dolphinscheduler-ui/src/views/projects/task/components/node/tasks/use-chunjun.ts的customConfig为true
（2）解压安装包，启动zookeeper
（3）复制原本配置好的install_env.sh,dolphinscheduler_env.sh到新bin/env下，执行bin/install_all.sh
打包步骤见1.1.2(1)
运行结束后可以在目录dolphinscheduler-dist/target下找到压缩包
方法2、直接修改编译后的js文件
经过测试，编译后的use-chunjun.js所在路径有两个，
（1）ui文件夹下的 dolphinscheduler/ui/assets/detail-*.js
（2）api文件夹下的 api-server/ui/assets/detail-*.js
detail.js每次编译后缀都不一样，一共只有三个文件，可以依次Ctrl+F
修改完成后按步骤重启dolphinscheduler
进入前端界面后在工作流中创建chunjun任务可以正常保存
点击保存发现保存成功
可能出现的报错：重名class报错
non-compatible bean definition of same name
报错日志
org.springframework.context.annotation.ConflictingBeanDefinitionException: Annotation-specified bean name 'registryClient' for bean class [org.apache.dolphinscheduler.registry.api.RegistryClient] conflicts with existing, non-compatible bean definition of same name and class [org.apache.dolphinscheduler.service.registry.RegistryClient]
问题原因
由于之前版本未删除，就将新版本安装到源路径下，两个版本间存在相同名称的class在不同的包中就会出现同名报错
解决办法：
彻底删除过去版本后再install.sh新版本
可能出现的报错（严重）：工作流停止后无法删除，log重复刷屏直至磁盘存满
[ERROR] 2023-02-09 10:53:38.955 +0800 org.apache.dolphinscheduler.server.master.runner.WorkflowExecuteRunnable:[704] - [WorkflowInstance-0][TaskInstance-0] - Start workflow error
java.lang.NullPointerException: null
at java.util.concurrent.ConcurrentHashMap.putVal(ConcurrentHashMap.java:1011)
at java.util.concurrent.ConcurrentHashMap.put(ConcurrentHashMap.java:1006)
at org.apache.dolphinscheduler.server.master.runner.WorkflowExecuteRunna
问题原因
编写工作流后执行，失败后，更改任务的信息，再上线，执行，出现上面错误。
以上方法也不能完全复现，在任务状态为正在执行时点击停止就有概率触发，频繁地重复更改、上下线同一个任务或内存不足等有可能提高该bug几率。
以下issue也是相似问题，但都没有得到解决
解决办法：
方法1、建议定期备份元数据库的表，最快最彻底解决这个报错的办法是回滚
方法2、或是修改元数据表中相关实例的状态
select t1.task_code,t1.state,t2.state
from
t_ds_task_instance t1
left join
t_ds_process_instance t2
on t1.process_instance_id = t2.id
where t1.task_code='${your_error_task_code}'
update state=7
其中工作流实例t_ds_process_instance，一个工作流实例对应一个或多个任务实例t_ds_task_instance，state
两种方法都不是最佳解决办法，需等待官方版本更新或自行研究修改源码相关逻辑
可能出现的报错：chunjun任务显示成功但并没被提交 initialization of VM
chunjun任务可以正常提交但并不会启动chunjun，显示initialization of VM
问题原因：
正常任务流程：dolphin点击运行->新建临时路径->在临时路径生成任务->执行任务->更新任务pid->删除临时路径
报错流程：dolphin点击运行->新建临时路径->在临时路径生成任务->更新任务pid->删除临时路径->执行任务
由于pid过早更新导致临时任务还没能运行就被标记为运行成功，由于执行任务时任务所在路径已经被删除，在已删除目录下运行则报initialization of VM
chunjun任务提交时生成的临时目录与临时任务如下所示
${CHUNJUN_HOME}/bin/start-chunjun -mode yarn-per-job -jobType sync -job /tmp/dolphinscheduler/exec/process/root/8511129061728/8655529352544_8/55/112/55_112_job.json -chunjunDistDir ${CHUNJUN_HOME}/chunjun-dist -flinkConfDir ${FLINK_HOME}/conf -flinkLibDir ${FLINK_HOME}/lib -hadoopConfDir ${HADOOP_HOME}/etc/hadoop
解决办法
在3.1.4版本已解决上述问题
安装包可能没有更新，请下载源码打包，打包步骤见1.1.2(1)
