数据库第十七课-------ETL任务调度系统的安装和使用

作者前言

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ETL

**作者前言**
ETL的介绍
安装
使用
总结

ETL的介绍

ETL：任务调度系统。主要是位为了方便管理、运行相关的数据脚本。通过图形化界面，更好的观察数据走向与脚本执行的步骤。进行数仓管理和数据分析，ETL是必不可少的工具之一。

安装

1、进入到官网ETF
2、进入到下载页面，
在这里插入图片描述
这里我选择单机部署

3. 环境准备。在终端输入 java -version ，保证版本在1.8以上， java -verbose 查看JDK路径

编辑打开 vim /etc/profile ，在最后面添加
# java
export JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/jdk1.8.0_333
export JER_HOME=$JAVA_HOME/jre
export PATH=$JAVA_HOME/bin:$PATH
export CLASSPATH=.:$JAVA_HOME/lib/dt.jar:$JAVA_HOME/lib/tools.jar
JAVA_HOME的路径一定要是 java -verbose 里对应的jdk路径
保存后重置环境配置
source /etc/profile
配置ETL环境
# 解压并运行 Standalone Server
tar -xvzf apache-dolphinscheduler-3.1.2-bin.tar.gz
在apache-dolphinscheduler-3.1.2-bin中，打开conf/env/dolphinscheduler_env.sh
在最下面进行修改
# export HADOOP_HOME=/opt/soft/hadoop
# export HADOOP_CONF_DIR=/opt/soft/hadoop/etc/hadoop
# export SPARK_HOME1=/opt/soft/spark1
# export SPARK_HOME2=/opt/soft/spark2
# export PYTHON_HOME=/opt/soft/python
export PYTHON_HOME=/home/tisugou/anaconda3/bin/python3.9
# export JAVA_HOME=${JAVA_HOME:-/opt/soft/java}
export JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/jdk1.8.0_333
# export HIVE_HOME=/opt/soft/hive
# export FLINK_HOME=/opt/soft/flink
# export DATAX_HOME=/opt/soft/datax
# export
PATH=$HADOOP_HOME/bin:$SPARK_HOME1/bin:$SPARK_HOME2/bin:$PYTHON_HOME/bin:$JAVA_H
OME/bin:$HIVE_HOME/bin:$FLINK_HOME/bin:$DATAX_HOME/bin:$PATH
export PATH=$PYTHON_HOME:$JAVA_HOME/bin:$PATH
因为只用到了Python和Java，所以可以将其他的路径全部注释掉

解压并启动 DolphinScheduler

tar -xvzf apache-dolphinscheduler-3.1.2-bin.tar.gz
cd apache-dolphinscheduler-3.1.2-bin
sh ./bin/dolphinscheduler-daemon.sh start standalone-server
# 启停服务
# 启动 Standalone Server 服务
sh ./bin/dolphinscheduler-daemon.sh start standalone-server
# 停止 Standalone Server 服务
sh ./bin/dolphinscheduler-daemon.sh stop standalone-server