部署无服务器 DolphinScheduler

本教程提供了在 AWS 平台上使用完全无服务器的 AWS EKS on Fargate 容器服务及 Amazon Aurora Serverless PostgreSQL 数据库进行部署，并给出详细的部署步骤及维护指南。

Amazon EKS

Amazon Aurora

Serverless

Amazon RDS for PostgreSQL

无服务器

教程

亚马逊云科技

难度

200 - 中级

时间

30 分钟

前提条件

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上次更新时间

2023 年 1 月 11 日

1. 部署说明

1.1 整体部署架构

EKS 集群位于两个可用区，部署在私有子网内，使用 ECR 镜像仓库管理 DolphinScheduler 镜像；
EKS 使用 Fargate 节点，持久化存储挂载在 EFS，资源存储使用 S3 对象存储服务，使用 Aurora Serverless PostgreSQL 提供元数据库；
DolphinScheduler api、worker 及 master 节点通过跳板机 Kubectl 命令进行扩缩容；
使用 AWS Load Balancer Controller 部署 internet-facing 负载均衡，代理 api 及 UI 服务对外提供访问。

1.2 准备工作

网络规划

以美东 1（us-east-1）为例，创建 vpc 网络：10.9.0.0/16 ，其中公有网段处于两个 AZ，10.9.1.0/24 与 10.9.2.0/24 ，Pod 网段 10.9.10.0/24 与 10.9.11.0/24，Node 网段 10.9.20.0/24 与 10.9.21.0/24，服务网段由 EKS 集群生成为虚拟网段，不在 VPC 子网里。在 VPC 中创建互联网网关，在公有子网中创建 NAT 网关，并创建一台跳板机服务器进行命令行管理。添加路由表，公有子网关联互联网网关，其它子网默认通过 NAT 网关访问互联网服务。

EKS 集群创建

方便的，使用 AWS Console 创建 EKS 集群，关联上述 VPC 及子网（参考：https://docs.aws.amazon.com/zh_cn/eks/latest/userguide/create-cluster.html），并在跳板机中配置与集群通信。本文使用 EKS1.24 版本。

数据库及存储服务

同样使用 AWS Console 在 VPC 私有子网中创建无服务器 Aurora PostgreSQL 数据库集群（参考：https://docs.aws.amazon.com/zh_cn/AmazonRDS/latest/AuroraUserGuide/aurora-serverless-v2.create-cluster.html）。本文使用 Aurora-PostgreSQL14.4 版本。

构建 DolphinScheduler 自定义镜像

为了后续基于官方开源镜像做定制化，使用 AWS ECR 进行镜像管理，分别创建 DolphinScheduler 镜像 ECR 仓库，将官方镜像 push 上去（参考：https://docs.aws.amazon.com/zh_cn/AmazonECR/latest/userguide/docker-push-ecr-image.html）。本文使用 DolphinScheduler3.1.2 版本。

1.3 安装 AWS Load Balancer Controller

在 EKS 集群关联 OIDB 身份提供商。Amazon EKS 支持使用 OpenID Connect (OIDC) 身份提供商作为对您的集群的用户进行身份验证的方法。EKS 集群具有与其关联的（OIDC）颁发者 URL。要将 AWS Identity and Access Management（IAM）角色用于服务账户，集群必须存在 IAM OIDC 提供商。使用 eksctl 或 AWS Management Console 为集群创建 OIDC 提供商。（参考：https://docs.aws.amazon.com/zh_cn/eks/latest/userguide/enable-iam-roles-for-service-accounts.html）

按官方文档步骤，创建 IAM 角色，在 AWS Load Balancer Controller 的 kube-system 命名空间中创建名为 aws-load-balancer-controller 的 Kubernetes 服务账户，并使用 IAM 角色的名称注释 Kubernetes 服务账户。使用 helm 安装 AWS Load Balancer Controller。（参考：https://docs.aws.amazon.com/zh_cn/eks/latest/userguide/aws-load-balancer-controller.html）

1.4 使用 helm 部署 DolphinScheduler

1.4.1 下载并解压 DolphinScheduler

$ tar -zxvf apache-DolphinScheduler--src.tar.gz
$ cd apache-DolphinScheduler--src/deploy/kubernetes/DolphinScheduler

1.4.2 修改配置文件 values.yaml

##修改镜像仓库地址为AWS ecr
image:  registry: "xxxxxx.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com"  -- ECR镜像地址  
tag: "3.1.2"
##使用外部数据源
postgresql:  
   enabled: false
mysql:  
  enabled: fals
eexternalDatabase:  
  type: "postgresql"  
  host: "DolphinScheduler.cluster-xxxxx.us-east-1.rds.amazonaws.com"
  port: "5432" 
   username: "postgres" 
   password: "xxxxxxxx"  
  database: "DolphinScheduler"  
  params: "characterEncoding=utf8" ## 使用S3 存储资源文件
conf:  
  common:    
    resource.storage.type: S3    
    resource.aws.access.key.id: xxxxxxx    
    resource.aws.secret.access.key: xxxxxxxxx    
    resource.aws.region: us-east-1    
    resource.aws.s3.bucket.name: DolphinScheduler-resourse
    resource.aws.s3.endpoint: https://S3.us-east-1.amazonaws.com

1.4.3 设置 alert、api、worker、master 服务资源需求：

master:
  resources:
    limits:
      memory: "8Gi"
      cpu: "4"
    requests:
      memory: "2Gi"
      cpu: "500m"
worker:
  resources:
    limits:
      memory: "8Gi"
      cpu: "4"
    requests:
      memory: "2Gi"
      cpu: "500m"
api:
  ...
alert:
  ...

1.4.4 创建命名空间 DolphinScheduler

$ kubectl create namespace DolphinScheduler

1.4.5 创建 fargate 配置文件

分别定义关联命名空间 DolphinScheduler 与 kube-system 的 Fargate 配置文件，以指定在启动时哪些 pods 使用 Fargate，然后在集群中的 Fargate 上安排 pods。（参考：https://docs.aws.amazon.com/zh_cn/eks/latest/userguide/fargate-profile.html）

1.4.6 将 DolphinScheduler 发布到 DolphinScheduler 的命名空间中

$ cd apache-DolphinScheduler--src/deploy/kubernetes/DolphinScheduler
$ helm repo add bitnami https://charts.bitnami.com/bitnami
$ helm dependency update .
$ helm install DolphinScheduler . --set image.tag=3.1.2 -n  DolphinScheduler --set region=us-east-1 --set vpcId=vpc-xxx

1.4.7. 创建网络负载均衡器，提供外部访问 url

$ echo "
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  namespace: DolphinScheduler
  name: service-DolphinScheduler
  annotations:
    service.beta.kubernetes.io/aws-load-balancer-type: external
    service.beta.kubernetes.io/aws-load-balancer-nlb-target-type: ip
    service.beta.kubernetes.io/aws-load-balancer-scheme: internet-facing
    service.beta.kubernetes.io/subnets: subnet-xxx,subnet-xxx
spec:
  ports:
    - port: 12345
      targetPort: 12345
      protocol: TCP
  type: LoadBalancer
  selector:
    app.kubernetes.io/name: DolphinScheduler-api
" | kubectl apply -f -

获取负载均衡 DNS 服务地址

$ kubectl get service  service-DolphinScheduler -n DolphinScheduler
NAME            TYPE           CLUSTER-IP         EXTERNAL-IP                                                                    PORT(S)        AGE
sample-service  LoadBalancer   10.9.240.137   k8s-nlbsampl-nlbsampl-xxxxxxxxxx-xxxxxxxxxxxxxxxx.elb.region-code.amazonaws.com  12345:32400/TCP   16h

访问 DolphinScheduler 地址：http://k8s-nlbsampl-nlbsampl-xxxxxxxxxx-xxxxxxxxxxxxxxxx.elb.region-code.amazonaws.com:12345/dolphinScheduler/ui

1.5 连接 Amazon Athena 数据源测试

1.5.1 安装 Athena JDBC 驱动

分别修改 api server 与 worker server 镜像，创建 DockerFile 重新 build 镜像并推送到 ECR 仓库中。

##示例worker镜像 DokcerFile
FROM DolphinScheduler.docker.scarf.sh/apache/DolphinScheduler-worker:3.1.2
RUN apt-get update && \
    apt-get install -y --no-install-recommends python3 && \
    apt-get install -y --no-install-recommends python3-pip && \
    rm -rf /var/lib/apt/lists/*
RUN cd /opt/DolphinScheduler/libs/ && \
    wget https://s3---cn-north-1.amazonaws.com.rproxy.goskope.com.cn/athena-downloads-cn/drivers/JDBC/SimbaAthenaJDBC-2.0.31.1000/AthenaJDBC42.jar

1.5.2 更新 DolphinScheduler

$ helm upgrade dolphinScheduler

1.5.3 创建 Athena 连接并测试

1.5.4 创建工作流

1.5.5 执行工作流查看日志

2. FAQ

2.1 如何安装依赖包及插件？

通过重新编辑镜像进行依赖包安装，通常仅需更新 worker server 镜像即可。示例参考本文 2.5 章节。

2.2 如何进行节点扩缩容？

在跳板机执行 kubectl 命令进行扩缩容

## 扩缩容 api 至3个副本
$ kubectl scale --replicas=3 deploy DolphinScheduler-api -n DolphinScheduler
## 扩缩容 master 至2个副本
$ kubectl scale --replicas=2 sts DolphinScheduler-master  -n DolphinScheduler
## 扩缩容 worker 至2个副本
$ kubectl scale --replicas=6 sts DolphinScheduler-worker  -n DolphinScheduler

2.3 如何持久化服务存储？

2.3.1 安装 EFS CSI 驱动程序

参考：https://docs.aws.amazon.com/zh_cn/eks/latest/userguide/efs-csi.html

2.3.2 创建 EFS 文件系统及接入点

参考：https://docs.aws.amazon.com/zh_cn/efs/latest/ug/creating-using.html

2.3.3 创建 PersistentVolume

$ echo "
apiVersion: v1
kind: PersistentVolume
metadata:
  name: dolphin-efs-pv
spec:
  capacity:
    storage: 100Gi
  volumeMode: Filesystem
  accessModes:
    - ReadWriteMany
  persistentVolumeReclaimPolicy: Retain
  storageClassName: efs-sc
  csi:
    driver: efs.csi.aws.com
    volumeHandle: fs-xxx::fsap-xxx   // fsap
" | kubectl apply -f -

2.3.4 修改 values.yaml 及 template/pvc-xx.yaml 文件

sharedStoragePersistence:
    enabled: true
    mountPath: "/opt/soft"
    accessModes:
    - "ReadWriteMany"
    ## storageClassName must support the access mode: ReadWriteMany
    storageClassName: "efs-sc"
storage: "20Gi"

开启服务持久化存储并关联 PersistentVolume

{{- if .Values.common.sharedStoragePersistence.enabled }}
apiVersion: v1
kind: PersistentVolumeClaim
metadata:
name: {{ include "DolphinScheduler.fullname" . }}-shared
labels:
app.kubernetes.io/name: {{ include "DolphinScheduler.fullname" . }}-shared
{{- include "DolphinScheduler.common.labels" . | nindent 4 }}
annotations:
"helm.sh/resource-policy": keep
spec:
accessModes:
{{- range .Values.common.sharedStoragePersistence.accessModes }}
- {{ . | quote }}
{{- end }}
storageClassName: {{ .Values.common.sharedStoragePersistence.storageClassName | quote }}
volumeName: dolphin-efs-pv
resources:
requests:
storage: {{ .Values.common.sharedStoragePersistence.storage | quote }}
{{- end }}

2.3.5 使用 helm 部署或更新

$ helm upgrade DolphinScheduler

2.4 如何寻求支持帮助？

有关 AWS 平台服务通过 AWS Support 寻求专家指导：https://aws.amazon.com/cn/premiumsupport/

有关 DolphinScheduler 通过 github issue 进行交流：https://github.com/apache/DolphinScheduler

3. 总结

本文介绍了在 AWS 平台使用无服务器的容器服务 Amazon Elastic Kubernetes Service (EKS)、Aurora serverless PostgreSQL 数据库为主要服务搭建开源可视化任务调度系统 Apache DolphinScheduler。对于系统存储持久化，节点扩缩容，插件及依赖包安装给出了操作指引。使用 DolphinScheduler 可以实现可视化拖拉拽定义数据任务工作流，管理复杂的任务调度依赖关系，降低任务管理及日志监控的复杂度。