大数据任务调度：DolphinScheduler、Airflow 实战（调度策略、任务依赖）

1. 引言

在大数据领域，任务调度是数据处理流程的核心环节。无论是离线批处理，还是实时数据流转，都需要一个高效、稳定的调度系统来 orchestrate（编排）各个任务，确保数据按预期流转，避免任务失败或数据不一致。

目前，Apache DolphinScheduler 和 Apache Airflow 是两种主流的任务调度工具，它们广泛用于数据工程领域，提供任务依赖管理、失败重试、并发控制等能力。

本文将对这两种调度工具进行详细解析，并结合实际案例，讲解如何优化调度策略和任务依赖管理。

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2. 任务调度的核心概念

在探讨 DolphinScheduler 和 Airflow 之前，我们先了解几个核心概念：

2.1 DAG（有向无环图）

任务调度通常采用 DAG（Directed Acyclic Graph）结构，每个节点代表一个任务，边表示任务间的依赖关系。

示例 DAG 结构：

    A → B → D
    |      ↑
    └──→ C

在这个 DAG 里，任务 A 先执行，然后 B 和 C 并行执行，最后 D 需要等 B 和 C 都完成后才能执行。

2.2 任务类型

• 数据抽取任务（ETL）：定期从数据库、API 或数据湖拉取数据。

• 数据转换任务：执行 SQL 任务、Spark 任务或 Python 脚本，