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成立于 2014 年的 Bigo，成立以来就聚焦于在全球范围内提供音视频服务。面对 4 亿多用户，Bigo 大数据团队打造的计算平台基于 Apache DolphinScheduler 调度系统日均处理 7W+ 作业。

Bigo 如何基于 Apache DolphinScheduler 打造离线计算服务平台？Bigo 计算平台负责人在 Apache DolphinScheduler Meetup 2021 上进行了用户案例分享，现将演讲整理如下：

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建设背景

疫情催生了音视频需求快速上涨，加上 5G 技术的推广，让技术积淀深厚的音视频行业迎来了全新的发展机遇。IDC 数据显示，2020上半年，中国视频云基础设施市场规模达到26.3亿美元，预计到 2024 年将超过 191 亿美元，应用场景主要包括长短视频点播、直播、音视频通信、媒体处理、智能内容等。

成立于 2014 年的 Bigo，成立以来就聚焦于在全球范围内提供音视频服务，如今其旗下全球视频直播社区 Bigo live，短视频内容创作平台 Likee，音视频通讯 imo 服务于全球150 个国家的 4 亿多用户，覆盖实时多人语音/视频+直播+点播场景。

Bigo 内部成立了大数据团队来服务 4 亿多用户，并在其下设立计算平台，为整个公司提供大数据计算服务，支持离线、OLAP、实时等多种业务场景。当前，Bigo 计算平台维护着 2000 台离线集群，每天处理着 7W+ 作业，服务上千个用户。

面对如此大规模的任务，Bigo 计算平台使用了 Apache DolphinScheduler、Oozie、Airflow（主要用于机器学习）、Crontab 等多种调度方式，作业以 Spark 为主，覆盖了 Hive、Python、MR、Shell、Sqoop 等。但基于日常业务实践中的使用体验出发，Bigo 计算平台决定不久后将所有调度任务逐步迁移至 DolphinScheduler。

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为什么迁移到 DolphinScheduler

多种调度方式既为 Bigo 计算平台带来很多选择，但同时也因为调度框架过多，导致用户的入口分散，而且各种调度系统都存在不同程度的缺点，比如 Oozie 使用起来不友好较难上手，Airflow 基于镜像，对于机器学习用户来说很便利，但是稳定性较差。

Bigo 计算平台的目标很明确，就是要搭建一个离线服务平台，作为用户的统一入口。这个服务平台对调度系统的要求是扩展性、易用性要好，且要有完善的API和活跃的社区支持。

综合调研对比 Oozie、Airflow、DolphinScheduler、Livy、DataSphereStudio、DataWorks 后，Bigo计算平台最终得出结论，DolphinScheduler 在各方面比较优秀，尤其是 API 支持和中文社区的支持。

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提升用户体验的改进

虽然 DolphinScheduler 在各方面都比较适合使用，但仍有改进的空间，以保证用户体验，尽量兼容用户的使用方式。

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用户管理

接入 DolphinScheduler 之后，Bigo计算平台第一件事就是打通 OA，免去了注册的步骤，可以更好管理人员流动。

此外，Bigo 计算平台还屏蔽了租户概念，因为群组级别的权限控制在管理员手中，而当实际作业规模较大时，管理员权限控制会带来诸多提交上的不便，因此 Bigo 计算平台屏蔽了租户概念，改用个人账号提交作业。

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项目管理

原来 DolphinScheduler 要求项目名全局唯一，用户名不能重名，而当项目成千上万时，这个要求会带来不必要的麻烦。对此，Bigo计算平台允许不同项目、资源和数据源重名，去掉了全局唯一。

另外，DolphinScheduler 只能在管理员层面进行项目分享，分享的成本较高，Bigo计算平台针对这一点，将权限下放至个人，非 admin 用户也可以分享资源。

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工作流管理

• 工作流页面完成开发、上线、查看一站式操作

原来在 DolphinScheduler 工作流列表页面才能进行上下线，用户在不同页面之间跳转才能完成上线操作，其他平台工作流嵌入到页面更是繁琐。

在此之上，Bigo计算平台进行改进，让用户可以在工作流页面就完成开发、上线、查看一站式操作，免去跳转的麻烦。

• 工作流历史聚合

工作流随时间的运行状况，在 DolphinScheduler 原来的树形结构上需要把鼠标放在上面才能查看。为优化用户体验，Bigo计算平台在树形图下方添加了一个工作流运行列表，直观地展示工作流每日运行状态，一段时间内的工作运行状况一览无遗。

• 用户可直达App

点击 link 可以跳转到App，查看页面的真正的日志和执行情况。

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各种任务开发

除了工作流查看外，Bigo 还进行了各种任务开发改造。

比如支持多种资源方式，不仅支持资源中心上传，还支持直接输入 HDFS 路径，本地上传文件。

支持 sub process 个性化参数，用户在引用子工作流时可以设置个性化参数，更方便开发作业。

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内核改造，以适应实际业务需求

除了在用户体验上的优化，DolphinScheduler 还进行了内核层面的改造，以更适应其实际业务需求。

目前，Bigo 基于 DolphinScheduler 的计算服务主要面向公司内部用户，包括了 BI 分析、机器学习、音视频处理、数仓等几乎所有技术团队。处理场景需求的特殊性要求 Bigo  从内核层面上进行优化，以适应实际场景需求。

具体来说，Bigo 计算平台所做的 DolphinScheduler 内核改造包括：

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任务提交去中心化

DolphinScheduler 是通过 worker fork 进程提交作业，提交之后任务等待运行。Worker 作为 client 限制了worker 同时运行任务的上限，SQL依赖hive server/ spark thrift server等，提交都要通过中心化的 server，这会影响系统稳定性和规模性。对此，Bigo 计算平台将提交方式改为分布式提交，将 Spark/Spark SQL/MR 直接提交为Yarn 的任务，Shell/Sqoop 等运行在自己开发的一个APP中，将集中在 worker 上的任务分散到整个集群中，而不是等待任务完成。

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Worker 支持 Failover

DolphinScheduler worker重启后，作业要杀掉重新提交，但由于作业可能长达十几小时，限制了 worker 同时运行任务的上限，升级重启也会受到一定影响。

在任务提交优化基础上，Bigo 计算平台对任务管理进行了优化，Worker 提交任务到 Yarn 之后，记录 application 信息，Worker 后台异步追踪 application 运行信息，不用重新提交作业。而当一个 worker 失联后，其他 worker 可以接管原先的 application，继续追踪。

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工作流并发度限制

工作流有一些常见的运行场景，比如部分工作流要求同时只能有一个在运行；部分工作流可以并发运行，但需要设置并发上限；补数时，可能需要补较长区间，以及限制上限，以免对集群造成冲击等。

这些都会对调度系统形成挑战，Bigo 计算平台在后台做的另一件事，是增加了并发度配置。原来，如果当前运行的工作流实例已达上限，需要等待前面的运行结束才能启动新的实例，而加了并发度配置后，可以避免占用过多资源。

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补数支持触发下游

补数也是常见的场景，这时可能下游数据也需要重算，DolphinScheduler 目前是通过 dependency 设置上下游关系，这会导致补数时下游知道上游，但上游不知道下游，从而导致下游调度受阻。因为对补数有强需求，Bigo 对补数进行了重点改造，包括记录工作流之间依赖关系，补数时可选上游是否触发下游，以及自动计算下游需要何时触发，准确地计算补数。

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其他改动

其他重要但不详述的改动还包括日志清理，磁盘目录清理，接入电话、微信告警打通等。

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未来计划

Bigo 计算平台负责人 徐帅 表示，考虑到 DolphinScheduler 2.0 对 Master 的优化将对Bigo 计算平台性能提升产生较大的积极影响，因此 Bigo 计划将于近期更新至  DolphinScheduler 2.0 版本，并与机器学习平台打通，完成调度的无感知迁移。

Bigo 计算平台负责人 徐帅

社区与用户之间互相成就，是 DolphinScheduler 始终秉持的初衷。Bigo 也表示，未来会将对 DolphinScheduler 普适的改动回馈给社区，减少私有代码，紧跟社区，社区也将为 Bigo 顺利实现迁移提供全面的支持。

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加入社区

随着国内开源的迅猛崛起，Apache DolphinScheduler 社区迎来蓬勃发展，为了做更好用、易用的调度，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，让本土开源走向全球。
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/dolphinscheduler/issues/5689
进阶问题列表：https://github.com/apache/dolphinscheduler/issues?q=is%3Aopen+is%3Aissue+label%3A%22volunteer+wanted%22
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。
参与开源可以近距离与各路高手切磋，迅速提升自己的技能，如果您想参与贡献，我们有个贡献者种子孵化群，可以添加社区小助手微信(Leonard-ds) 手把手教会您( 贡献者不分水平高低，有问必答，关键是有一颗愿意贡献的心 )。添加小助手微信时请说明想参与贡献。
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Apache DolphinScheduler

Apache DolphinScheduler 是 Apache 基金会孵化的顶级项目。作为新一代大数据任务调度系统，致力于“解决大数据任务之间错综复杂的依赖关系，使整个数据处理流程直观可见”。DolphinScheduler 以 DAG(有向无环图) 的方式将 Task 组装起来，可实时监控任务的运行状态，同时支持重试、从指定节点恢复失败、暂停及 Kill 任务等操作，并专注于可视化 DAG、调用高可用、丰富的任务类型依赖、任务日志/告警机制和补数 6 大能力。

迄今为止，Apache DolphinScheduler 社区已经有 260+ 位代码贡献者，70+ 位非代码贡献者，其中也不乏其他 Apache 顶级项目的 PMC 或者 Committer。开源社区也在不断发展壮大，微信用户群近 6000 人。截止 2021 年 9 月，已经有 600 + 家公司及机构在生产环境中采用 DolphinScheduler。

欢迎更多伙伴也能参与到开源社区建设中来，让未来 DolphinScheduler 的规划中也有你的一份贡献！

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