关于 DolphinScheduler社区
Apache DolphinScheduler(incubator) 于17年在易观数科立项，19年3月开源， 19 年8月进入Apache 孵化器，社区发展非常迅速，目前已有IBM、美团、腾讯、360等 400+ 公司在生产上使用，代码+文档贡献者近200位，社区用户4000 +人。DolphinScheduler (简称DS) 致力于使大数据任务调度开箱即用，它以拖拉拽的可视化方式将各种任务间的关系组装成 DAG(有向无环图)，并实时监控整个数据pipeline的运行状态，同时支持失败重试、重跑、恢复失败、补数等大数据常用操作
主人翁介绍
温合民，前创业公司技术合伙人，Apache DolphinScheduler Committer，8年互联网研发经验，现专注于大数据平台研发，深入参与开源社区建设
DolphinScheduler对于我来说，不仅是我们内部引入的一个项目，还是我职业生涯的引路人。
我和DolphinScheduler的缘分
就在2019年之前，我还是一名后端研发工程师，鲜有机会能接触到大数据，但是我一直对大数据有浓厚兴趣，由于我没有实践经验，所以一直也没有尝试从事大数据相关工作。19年我由于参与创业项目进展不顺利，退出后入职了一家新公司，可能面试时沟通不深入，误打误撞就进了一个搞数据分析的部门，工作职责主要是数据工具的研发，就这样，开启了我的大数据之旅。
从参与数据研发到现在，对我帮助最大、影响最大的就是我接触并在我们的数据平台中引入了DS，进而参与到开源。
最开始参与大数据平台建设时，我发现大数据平台中的大部分组件都已经发展成熟。只有大数据平台中的核心系统，大数据调度系统还没有深入人心的产品出现，这样的产品就像Spring之于后端、Vuejs之于前端、Hadoop之于大数据存储。我认为可能的原因是每个团队对调度系统的诉求不一样，比如：任务类型的多样化、系统的可扩展、系统的高可用、对非研发人员友好等，这就对大数据调度系统提出很高的要求，不仅要功能完备，还要便于二次开发，进行技术选型时也要非常谨慎。
我们在引入DS前，团队已经在使用kettle做ETL系统，随着任务越来越多，kettle的脚本管理越发混乱，对ETL系统功能的诉求也越来越多，团队决定替换ETL系统，我承担了技术选型的工作，开始在google、github寻找潜在的项目。
我们对ETL系统的核心需求：
任务管理：B/S架构，支持DAG
任务类型：支持sql(mysql、postgresql、hive)、shell、python、spark
任务编排：多任务按照串行、并行触发；条件触发任务
任务配置：变量注入、失败重跑、暂停、中断、手工触发
任务依赖：自动化处理ETL任务依赖关系
流控：并发、限流
监控：任务状态、结束通知、失败报警
权限：用户管理、权限管理
我通过调研选择了几个备选项目：DolphinScheduler、Azkaban、Airflow、Oozie
参考了当时EasyScheduler官网的横向对比
我在调研时做的对比图
| 需求点 | EasyScheduler | azkaban | oozie | elastic-job | XXL-Job |
|---|---|---|---|---|---|
| WEB UI | 支持 | 支持 | 支持 | 不支持 | 支持 |
| DAG | 支持 | 不支持 | 不支持 | 不支持 | 不支持 |
| 用户权限 | 支持 | 编码配置 | 支持 | 不支持 | 支持 |
| shell任务 | 支持 | 编码配置 | 编码配置 | 编码配置 | 支持 |
| python任务 | 支持 | 不支持 | 不支持 | 编码配置 | 支持 |
| sql任务 | 支持 | 不支持 | 不支持 | 不支持 | 不支持 |
| 串行任务编排 | 支持 | 支持 | 未调研 | 未调研 | 支持 |
| 并行任务编排 | 支持 | 支持 | 未调研 | 未调研 | 不支持 |
| 条件任务编排 | 不支持 | 支持 | 未调研 | 未调研 | 不支持 |
| 变量注入 | 支持 | - | 未调研 | 未调研 | 支持 |
| 手工触发任务 | 支持 | 支持 | 未调研 | 未调研 | 支持 |
| 中断任务 | 支持 | 支持 | 未调研 | 未调研 | 支持 |
| 失败重跑 | 支持 | 支持 | 未调研 | 未调研 | 支持 |
| 状态监控 | 支持 | 支持 | 未调研 | 未调研 | 支持 |
| 资源监控 | 支持 | 不支持 | 未调研 | 未调研 | 不支持 |
| 通知可配置 | 支持 | 支持 | 未调研 | 未调研 | 支持 |
| 完成通知 | 支持 | 支持 | 未调研 | 未调研 | 不支持 |
| 失败通知 | 支持 | 支持 | 未调研 | 未调研 | 支持 |
| HA | 支持 | 支持 | 支持 | 支持 | 支持 |
| 插件机制 | 支持 | 支持 | 支持 | 支持 | 支持 |
| github star | 2.7K（调研时） | 2.9K | 525K | 5.4K | 10.7K |
表格中“未调研”是因为核心需求不满足，就没有花时间继续调研
调研DolphinScheduler的过程非常顺利，DS不仅提供了完善的用户文档，还有demo可以立即上手试一试，这点对用户非常友好，并且DS社区非常活跃，社区里藏龙卧虎。我是因为DS的功能吸引了我，也因为DS社区激发了我对开源的热情。
之前没有参与过开源项目，对开源知之甚少，在社区帮助下逐渐熟悉了开源贡献流程。我先从issue入手，通过回答issue中的问题去熟悉项目功能和源码，然后阅读源码的过程中可能会发现一些问题或bug，提交pr修复发现的问题，人生中第一个被合并的pr对我来说非常有成就感。因为我们内部基于DS做了二次开发，增强了DS的ETL能力，本着受益开源贡献开源的精神，将大家需要的功能提交给社区，通过努力也得到了社区认可，成为Apache Committer是我技术道路的一个里程碑。
参与开源让我有机会能和社区中的高手一起探讨问题，开源不仅打开了自己的视野，同时也提供了一条技术成长的路径。在感受开源魅力和强大的同时，我也非常感谢DS让我有幸能够参与其中。
最后希望DS茁壮成长，我也会伴随DS的成长，看着它每天进步，成为中国开源事业的重要一员。
Who’s using DolphinScheduler?
参与贡献
随着国内开源的崛起，DolphinScheduler迎来了蓬勃发展，为了做更好用的调度，真诚欢迎热爱开源的伙伴加入到开源社区中来，为中国开源崛起献上一份自己的力量，青春在开源上留下一点印记
参与 DolphinScheduler 社区有非常多的参与贡献的方式，包括：
贡献第一个PR(文档、代码) 我们也希望是简单的，第一个PR用于熟悉提交的流程和社区协作以及感受社区的友好度
社区汇总了以下适合新手的问题列表：https://github.com/apache/incubator-dolphinscheduler/issues/4124
如何参与贡献链接：https://dolphinscheduler.apache.org/zh-cn/docs/development/contribute.html
来吧，DolphinScheduler开源社区需要您的参与，为中国开源崛起添砖加瓦吧，哪怕只是小小的一块瓦，汇聚起来的力量也是巨大的
如果您想参与贡献，却发现上述方法都搞不明白，也没关系，我们有个开发者种子孵化群，可以添加微信(easyworkflow) 手把手教会您，添加时请说明想参与贡献哈
Apache DolphinScheduler开源社区非常期待您的参与
