本文详细介绍了 Apache DolphinScheduler 的 RESTful API 接口体系及其在企业系统集成中的应用。内容涵盖 API 架构设计、核心控制器模块、统一响应格式、认证授权机制、错误处理体系以及 Swagger 接口文档。同时深入探讨了 Java SDK 集成开发指南，包括环境准备、核心 API 接口、工作流编程式创建与管理，以及与企业现有系统的集成方案。文章提供了丰富的代码示例和最佳实践，帮助开发者全面掌握 DolphinScheduler 的 API 开发与集成能力。
RESTful API 接口体系详解
DolphinScheduler 提供了一套完整且规范的 RESTful API 接口体系，为开发者提供了强大的集成和扩展能力。该 API 体系基于 Spring Boot 框架构建，采用标准的 RESTful 设计原则，支持 Swagger 文档自动生成，具备完善的认证授权机制和统一的错误处理体系。
API 架构设计
DolphinScheduler 的 API 架构采用分层设计模式，整体架构如下：
核心控制器模块
DolphinScheduler API 包含 20 多个核心控制器，覆盖了系统的所有功能模块：
统一响应格式
所有 API 接口都遵循统一的响应格式规范：
{ "code": 0, "msg": "success", "data": { // 业务数据内容 }}
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响应状态码说明：
认证授权机制
DolphinScheduler 支持多种认证方式：
支持两种认证模式：
密码认证：基于用户名密码的传统认证方式
LDAP 认证：集成企业级 LDAP 身份验证
错误处理体系
API 采用统一的异常处理机制：
@RestControllerAdvicepublic class ApiExceptionHandler { @ExceptionHandler(Exception.class) public Result exceptionHandler(Exception e, HandlerMethod hm) { ApiException ce = hm.getMethodAnnotation(ApiException.class); if (ce == null) { return Result.errorWithArgs(Status.INTERNAL_SERVER_ERROR_ARGS, e.getMessage()); } return Result.error(ce.value()); }}
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Swagger 接口文档
系统集成 Swagger2 和 SwaggerBootstrapUI，自动生成 API 文档：
访问路径：/swagger-ui.html
支持在线测试接口
完整的参数说明和示例
实时更新的接口文档
典型接口示例
创建项目接口：
@PostMapping()@ApiOperation(value = "create", notes = "CREATE_PROJECT_NOTES")@ApiException(CREATE_PROJECT_ERROR)public Result createProject(@RequestAttribute User loginUser, @RequestParam String projectName, @RequestParam(required = false) String description) { Map<String, Object> result = projectService.createProject(loginUser, projectName, description); return returnDataList(result);}
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启动工作流实例：
@PostMapping("start-process-instance")@ApiOperation(value = "startProcessInstance", notes = "RUN_PROCESS_INSTANCE_NOTES")public Result startProcessInstance(@PathVariable long projectCode, @RequestParam long processDefinitionCode, @RequestParam FailureStrategy failureStrategy, @RequestParam WarningType warningType) { // 业务逻辑处理}
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接口调用最佳实践
认证头信息：所有接口调用都需要携带有效的 Session 或 Token
参数验证：严格按照 Swagger 文档中的参数要求传递数据
错误处理：正确处理各种业务状态码和错误信息
性能优化：合理使用分页查询，避免大数据量返回
异步操作：长时间操作建议使用异步调用方式
扩展开发指南
开发者可以通过以下方式扩展 API 功能：
新增控制器：继承 BaseController，使用标准注解规范
自定义服务：实现业务逻辑，注入到控制器中
添加状态码：在 Status 枚举中定义新的错误状态
集成认证：实现 Authenticator 接口支持新的认证方式
DolphinScheduler 的 RESTful API 体系设计规范、扩展性强，为系统集成和二次开发提供了坚实的基础架构支持。通过完善的文档和统一的规范，开发者可以快速上手并进行定制化开发。
Java SDK 集成开发指南
Apache DolphinScheduler 提供了强大的 Java SDK 集成能力，允许开发者通过编程方式与调度系统进行交互。本指南将详细介绍如何使用 Java SDK 进行工作流定义、任务管理、调度执行等操作。
环境准备与依赖配置
在开始使用 Java SDK 之前，需要确保项目已正确配置相关依赖。DolphinScheduler 的 Java SDK 主要通过 Maven 进行依赖管理：
<dependency> <groupId>org.apache.dolphinscheduler</groupId> <artifactId>dolphinscheduler-client</artifactId> <version>3.0.0</version></dependency> <dependency> <groupId>org.apache.dolphinscheduler</groupId> <artifactId>dolphinscheduler-common</artifactId> <version>3.0.0</version></dependency>
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核心 API 接口概览
DolphinScheduler Java SDK 提供了丰富的 API 接口，主要分为以下几类：
Java Gateway 集成架构
DolphinScheduler 采用 Py4J 框架实现 Python 与 Java 的跨语言通信，其架构如下：
Java JDK 核心集成示例
工作流创建与提交以下示例展示如何通过 Java SDK 创建和提交一个简单的工作流：
// 初始化网关连接GatewayServer gateway = new GatewayServer(new PythonGatewayServer());gateway.start(); // 创建工作流定义ProcessDefinition processDefinition = new ProcessDefinition();processDefinition.setName("daily_etl_workflow");processDefinition.setDescription("Daily ETL Data Processing");processDefinition.setProjectName("data_engineering");processDefinition.setTenantCode("tenant_001"); // 添加Shell任务ShellTask shellTask = new ShellTask();shellTask.setName("data_extraction");shellTask.setCommand("python /scripts/extract_data.py");shellTask.setWorkerGroup("default"); // 添加SQL任务SqlTask sqlTask = new SqlTask();sqlTask.setName("data_transformation");sqlTask.setDatasourceName("hive_prod");sqlTask.setSql("INSERT INTO table_dest SELECT * FROM table_src"); // 设置任务依赖关系processDefinition.addTask(shellTask);processDefinition.addTask(sqlTask);processDefinition.setTaskRelation(shellTask, sqlTask); // 提交工作流long processDefinitionCode = processDefinitionService .createProcessDefinition(user, projectCode, processDefinition); // 发布工作流processDefinitionService.releaseProcessDefinition( user, projectCode, processDefinitionCode, ReleaseState.ONLINE);
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工作流调度执行
// 立即执行工作流Map<String, Object> result = executorService.execProcessInstance( user, projectCode, processDefinitionCode, null, // scheduleTime null, // execType FailureStrategy.CONTINUE, null, // startNodeList TaskDependType.TASK_POST, WarningType.NONE, 0, // warningGroupId RunMode.RUN_MODE_SERIAL, Priority.MEDIUM, "default", // workerGroup -1L, // environmentCode 3600, // timeout null, // startParams null // expectedParallelismNumber); // 解析执行结果if (result.get(Constants.STATUS) == Status.SUCCESS) { int processInstanceId = (int) result.get(Constants.DATA_LIST); logger.info("Process instance started with ID: {}", processInstanceId);}
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定时调度配置
// 创建定时调度Schedule schedule = new Schedule();schedule.setProcessDefinitionCode(processDefinitionCode);schedule.setCrontab("0 0 2 * * ?"); // 每天凌晨2点执行schedule.setFailureStrategy(FailureStrategy.CONTINUE);schedule.setWarningType(WarningType.ALL);schedule.setWarningGroupId(1);schedule.setProcessInstancePriority(Priority.MEDIUM); Map<String, Object> scheduleResult = schedulerService.insertSchedule( user, projectCode, processDefinitionCode, schedule);
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高级集成特性
参数化工作流 DolphinScheduler 支持全局参数和局部参数传递：
// 设置全局参数Map<String, String> globalParams = new HashMap<>();globalParams.put("business_date", "${system.biz.date}");globalParams.put("input_path", "/data/input/${business_date}");globalParams.put("output_path", "/data/output/${business_date}"); processDefinition.setGlobalParams(globalParams); // 任务级参数shellTask.setLocalParams(Collections.singletonList( new Property("file_count", "IN", "VARCHAR", "10")));
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条件分支与流程控制
// 创建条件任务ConditionsTask conditionsTask = new ConditionsTask();conditionsTask.setName("check_data_quality");conditionsTask.setCondition("${data_quality} > 0.9"); // 成功分支ShellTask successTask = new ShellTask();successTask.setName("load_to_dw");successTask.setCommand("python load_datawarehouse.py"); // 失败分支ShellTask failureTask = new ShellTask();failureTask.setName("send_alert");failureTask.setCommand("python send_alert.py"); // 设置条件分支processDefinition.addTask(conditionsTask);processDefinition.addTask(successTask);processDefinition.addTask(failureTask);processDefinition.setConditionRelation(conditionsTask, successTask, failureTask);
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资源文件管理
// 上传资源文件ResourceComponent resource = new ResourceComponent();resource.setName("etl_script.py");resource.setDescription("ETL Python Script");resource.setContent(Files.readAllBytes(Paths.get("scripts/etl_script.py")));resource.setType(ResourceType.FILE); Result uploadResult = resourcesService.createResource( user, resource.getName(), resource.getDescription(), resource.getContent(), ResourceType.FILE, 0, // pid "/"); // 在任务中引用资源文件shellTask.setResourceList(Collections.singletonList( new ResourceInfo("etl_script.py", ResourceType.FILE)));
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错误处理与监控
异常处理机制
try { // 工作流操作 long processDefinitionCode = processDefinitionService .createProcessDefinition(user, projectCode, processDefinition); } catch (ServiceException e) { logger.error("Failed to create process definition: {}", e.getMessage()); // 根据错误码进行特定处理 if (e.getCode() == Status.PROCESS_DEFINITION_NAME_EXIST.getCode()) { logger.warn("Process definition already exists, updating instead..."); // 更新逻辑 }}
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执行状态监控
// 查询工作流实例状态ProcessInstance processInstance = processInstanceService.queryProcessInstanceById( user, projectCode, processInstanceId); // 监控任务执行状态List<TaskInstance> taskInstances = taskInstanceService.queryTaskListPaging( user, projectCode, processInstanceId, null, // processInstanceName null, // taskName null, // executorName null, // startDate null, // endDate null, // searchVal null, // stateType null, // host 1, // pageNo 100 // pageSize); // 实时日志查看String taskLog = loggerService.queryLog( user, taskInstanceId, 0, // skipLineNum 100 // limit);
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性能优化建议
批量操作优化
// 批量生成任务编码Map<String, Object> codeResult = taskDefinitionService.genTaskCodeList(100);List<Long> taskCodes = (List<Long>) codeResult.get(Constants.DATA_LIST); // 批量创建任务for (int i = 0; i < taskCodes.size(); i++) { ShellTask task = new ShellTask(); task.setCode(taskCodes.get(i)); task.setName("batch_task_" + i); task.setCommand("echo 'Task " + i + "'"); processDefinition.addTask(task);}
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连接池配置
# application.yml 配置dolphinscheduler: client: pool: max-total: 50 max-idle: 10 min-idle: 5 max-wait-millis: 30000
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异步处理模式
// 异步提交工作流CompletableFuture<Long> future = CompletableFuture.supplyAsync(() -> { return processDefinitionService.createProcessDefinition( user, projectCode, processDefinition);}); future.thenAccept(processDefinitionCode -> { logger.info("Process definition created asynchronously: {}", processDefinitionCode); // 后续处理逻辑}).exceptionally(ex -> { logger.error("Failed to create process definition asynchronously", ex); return null;});
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安全最佳实践
认证与授权
// 使用访问令牌认证String accessToken = "your-access-token";User user = usersService.queryUserByToken(accessToken); // 权限验证boolean hasPermission = usersService.hasProjectPerm( user, projectCode, "project_operator"); if (!hasPermission) { throw new SecurityException("Insufficient permissions for project operation");}
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敏感数据保护
// 使用加密参数String encryptedParam = PasswordUtils.encryptPassword("sensitive_data"); // 安全的数据源配置DataSource datasource = new DataSource();datasource.setName("prod_database");datasource.setType(DbType.MYSQL);datasource.setConnectionParams(PasswordUtils.encryptPassword( "jdbc:mysql://host:3306/db?user=admin&password=secret"));
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调试与故障排除
日志配置
<!-- log4j2.xml 配置 --><Logger name="org.apache.dolphinscheduler" level="DEBUG" additivity="false"> <AppenderRef ref="Console"/> <AppenderRef ref="File"/></Logger>
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常见问题处理
// 连接超时处理try { gateway.entryPoint.createOrUpdateProcessDefinition(...);} catch (Py4JNetworkException e) { logger.warn("Gateway connection timeout, retrying..."); // 重试逻辑 retryOperation();} // 数据序列化异常try { String jsonParams = objectMapper.writeValueAsString(taskParams);} catch (JsonProcessingException e) { logger.error("JSON serialization failed: {}", e.getMessage()); // 使用简化参数 jsonParams = "{}";}
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通过本指南，您可以全面了解 DolphinScheduler Java SDK 的集成方式和最佳实践。这些示例代码和模式可以帮助您构建可靠、高效的数据调度解决方案。
工作流编程式创建与管理
Apache DolphinScheduler 提供了完整的 RESTful API 接口，支持通过编程方式对工作流进行创建、更新、查询和管理操作。这种编程式管理方式为自动化运维、CI/CD 集成以及大规模工作流部署提供了强大的技术支撑。
工作流创建 API 详解
DolphinScheduler 的核心创建工作流 API 提供了丰富的参数配置能力，支持完整的工作流定义：
@PostMapping()@ResponseStatus(HttpStatus.CREATED)public Result createProcessDefinition( @RequestAttribute(value = Constants.SESSION_USER) User loginUser, @PathVariable long projectCode, @RequestParam(value = "name", required = true) String name, @RequestParam(value = "description", required = false) String description, @RequestParam(value = "globalParams", required = false, defaultValue = "[]") String globalParams, @RequestParam(value = "locations", required = false) String locations, @RequestParam(value = "timeout", required = false, defaultValue = "0") int timeout, @RequestParam(value = "tenantCode", required = true) String tenantCode, @RequestParam(value = "taskRelationJson", required = true) String taskRelationJson, @RequestParam(value = "taskDefinitionJson", required = true) String taskDefinitionJson)
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关键参数说明
工作流数据结构模型
DolphinScheduler 的工作流采用分层数据结构设计，通过类图可以清晰展示其核心组件关系：
编程式创建工作流示例
以下是一个完整的 Java 代码示例，展示如何通过 API 编程方式创建工作流：
public class WorkflowCreator { private static final String API_BASE = "http://dolphinscheduler-api:12345/dolphinscheduler"; private static final String TOKEN = "your-auth-token"; public String createDailyETLWorkflow(long projectCode, String tenantCode) { // 构建任务定义JSON String taskDefinitionJson = buildTaskDefinitions(); // 构建任务关系JSON String taskRelationJson = buildTaskRelations(); // 构建请求参数 Map<String, Object> params = new HashMap<>(); params.put("name", "daily_etl_pipeline"); params.put("description", "Daily data extraction and loading workflow"); params.put("globalParams", "[{\"prop\":\"biz_date\",\"value\":\"${system.biz.date}\"}]"); params.put("timeout", 120); params.put("tenantCode", tenantCode); params.put("taskRelationJson", taskRelationJson); params.put("taskDefinitionJson", taskDefinitionJson); // 调用API String url = String.format("%s/projects/%d/process-definition", API_BASE, projectCode); return HttpClientUtils.post(url, params, TOKEN); } private String buildTaskDefinitions() { return "[" + "{\"code\":1001,\"name\":\"extract_mysql_data\",\"taskType\":\"SQL\"," + "\"taskParams\":\"{\\\"type\\\":\\\"MYSQL\\\",\\\"sql\\\":\\\"SELECT * FROM source_table WHERE dt='${biz_date}'\\\"}\"," + "\"description\":\"Extract data from MySQL\",\"timeout\":30}," + "{\"code\":1002,\"name\":\"transform_data\",\"taskType\":\"SPARK\"," + "\"taskParams\":\"{\\\"mainClass\\\":\\\"com.etl.Transformer\\\",\\\"deployMode\\\":\\\"cluster\\\"}\"," + "\"description\":\"Transform extracted data\",\"timeout\":60}," + "{\"code\":1003,\"name\":\"load_to_hive\",\"taskType\":\"HIVE\"," + "\"taskParams\":\"{\\\"hiveCliTaskExecutionType\\\":\\\"SCRIPT\\\",\\\"hiveSqlScript\\\":\\\"INSERT INTO target_table SELECT * FROM temp_table\\\"}\"," + "\"description\":\"Load data to Hive\",\"timeout\":30}" + "]"; } private String buildTaskRelations() { return "[" + "{\"name\":\"\",\"preTaskCode\":0,\"postTaskCode\":1001}," + "{\"name\":\"\",\"preTaskCode\":1001,\"postTaskCode\":1002}," + "{\"name\":\"\",\"preTaskCode\":1002,\"postTaskCode\":1003}" + "]"; }}
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工作流管理操作 API
除了创建工作流，DolphinScheduler 还提供了完整的管理 API：
查询工作流列表
@GetMapping()public Result queryProcessDefinitionListPaging( @RequestAttribute(value = Constants.SESSION_USER) User loginUser, @PathVariable long projectCode, @RequestParam(value = "searchVal", required = false) String searchVal, @RequestParam(value = "pageNo") Integer pageNo, @RequestParam(value = "pageSize") Integer pageSize)
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更新工作流定义
@PutMapping(value = "/{code}")public Result updateProcessDefinition( @RequestAttribute(value = Constants.SESSION_USER) User loginUser, @PathVariable long projectCode, @RequestParam(value = "name", required = true) String name, @PathVariable(value = "code", required = true) long code, // ... 其他参数与创建API类似 @RequestParam(value = "releaseState", required = false) ReleaseState releaseState)
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发布/下线工作流
@PostMapping(value = "/release")public Result releaseProcessDefinition( @RequestAttribute(value = Constants.SESSION_USER) User loginUser, @PathVariable long projectCode, @RequestParam(value = "code") long code, @RequestParam(value = "releaseState") ReleaseState releaseState)
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批量操作支持
对于大规模工作流管理场景，DolphinScheduler 提供了批量操作 API：
// 批量复制工作流@PostMapping(value = "/batch-copy")public Result copyProcessDefinition( @RequestAttribute(value = Constants.SESSION_USER) User loginUser, @PathVariable long projectCode, @RequestParam(value = "codes", required = true) String codes, @RequestParam(value = "targetProjectCode", required = true) long targetProjectCode) // 批量移动工作流 @PostMapping(value = "/batch-move")public Result moveProcessDefinition( @RequestAttribute(value = Constants.SESSION_USER) User loginUser, @PathVariable long projectCode, @RequestParam(value = "codes", required = true) String codes, @RequestParam(value = "targetProjectCode", required = true) long targetProjectCode) // 批量删除工作流@DeleteMapping(value = "/batch-delete")public Result batchDeleteProcessDefinition( @RequestAttribute(value = Constants.SESSION_USER) User loginUser, @PathVariable long projectCode, @RequestParam(value = "codes", required = true) String codes)
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工作流版本管理
DolphinScheduler 支持工作流版本控制，每次修改都会生成新的版本：
版本查询 API 示例：
@GetMapping(value = "/{code}/versions")public Result queryProcessDefinitionVersions( @RequestAttribute(value = Constants.SESSION_USER) User loginUser, @PathVariable long projectCode, @RequestParam(value = "pageNo") int pageNo, @RequestParam(value = "pageSize") int pageSize, @PathVariable(value = "code") long code)
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错误处理与状态码
编程式创建工作流时，需要正确处理各种异常情况：
最佳实践建议
参数验证: 在调用 API 前验证所有必填参数，特别是 JSON 格式的任务定义和关系数据
异常重试: 对于网络超时等临时性错误，实现重试机制
版本控制: 重要变更前备份当前工作流版本
权限管理: 确保 API 调用具有足够的项目操作权限
性能优化: 批量操作时合理设置分页大小，避免一次性加载过多数据
通过编程式 API 管理 DolphinScheduler 工作流，可以实现高度自动化的数据流水线部署和管理，大大提升数据工程团队的效率和运维质量。
企业系统集成方案
DolphinScheduler 作为现代化的数据调度平台，提供了丰富的 API 接口和灵活的扩展机制，能够与企业现有系统实现深度集成。通过 RESTful API、Webhook 回调、插件扩展等多种方式，DolphinScheduler 可以与企业的监控系统、消息通知系统、数据平台等无缝对接。
API 认证与授权机制
DolphinScheduler 提供了完善的认证和授权体系，支持多种集成方式：
Access Token 认证企业系统可以通过 Access Token 与 DolphinScheduler API 进行安全交互：
// 生成Access Token示例POST /access-tokensContent-Type: application/x-www-form-urlencoded userId=1001&expireTime=2024-12-31 23:59:59 // 使用Token调用APIGET /projects/1001/process-definitionAuthorization: Bearer {access_token}
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多租户支持
DolphinScheduler 支持多租户架构，不同企业部门可以独立管理自己的工作流：
工作流调度集成
程序化工作流触发企业系统可以通过 API 动态触发工作流执行：
// 启动工作流实例POST /projects/{projectCode}/executors/start-process-instanceContent-Type: application/x-www-form-urlencoded processDefinitionCode=12345&scheduleTime=2024-01-15 10:00:00&failureStrategy=END&warningType=ALL&workerGroup=default&timeout=3600
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批量任务调度支持批量启动多个工作流，适用于数据补全或批量处理场景：
// 批量启动工作流POST /projects/{projectCode}/executors/batch-start-process-instanceContent-Type: application/x-www-form-urlencoded processDefinitionCodes=1001,1002,1003&failureStrategy=END&warningType=ALL
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实时状态监控集成
工作流状态查询企业监控系统可以实时获取工作流执行状态：
// 查询工作流实例列表GET /projects/{projectCode}/process-instance?pageNo=1&pageSize=20&stateType=RUNNING // 响应示例{ "code": 0, "msg": "success", "data": { "totalList": [ { "id": 1001, "name": "daily_etl", "state": "RUNNING", "startTime": "2024-01-15 09:00:00", "host": "worker-node-1" } ], "total": 1, "currentPage": 1, "totalPage": 1 }}
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任务日志集成支持实时获取任务执行日志，便于故障排查和审计：
// 查看任务日志GET /projects/{projectCode}/log/detail?taskInstanceId=5001&skipLineNum=0&limit=100
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告警通知集成
DolphinScheduler 提供了灵活的告警插件机制，支持多种通知方式：
HTTP Webhook 集成通过 HTTP 告警插件，可以将告警信息推送到企业现有的监控系统：
# HTTP告警配置示例url: https://monitor.company.com/api/alertsrequestType: POSTheaderParams: '{"Content-Type": "application/json", "Authorization": "Bearer {api_key}"}'bodyParams: '{"alert_type": "dolphin_scheduler", "priority": "high"}'contentField: "message"
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自定义告警插件企业可以开发自定义告警插件，实现与内部系统的深度集成：
// 自定义告警插件示例public class CustomAlertPlugin implements AlertChannel { @Override public AlertResult process(AlertInfo alertInfo) { // 与企业内部系统集成逻辑 AlertData data = alertInfo.getAlertData(); Map<String, String> params = alertInfo.getAlertParams(); // 调用企业API发送告警 return sendToEnterpriseSystem(data, params); }}
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数据源集成管理
多数据源支持 DolphinScheduler 支持多种数据源类型，便于与企业现有数据平台集成：
数据源 API 管理通过 API 动态管理数据源连接：
// 创建数据源POST /data-sourcesContent-Type: application/json { "name": "prod_mysql", "type": "MYSQL", "connectionParams": { "host": "mysql.prod.company.com", "port": 3306, "database": "business", "user": "etl_user", "password": "encrypted_password" }}
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资源文件管理集成
统一资源管理支持与企业现有的文件存储系统集成，实现资源文件的统一管理：
资源 API 操作提供完整的资源文件 CRUD 操作 API：
// 上传资源文件POST /resourcesContent-Type: multipart/form-data type=FILE&name=etl_script.py&file=@/path/to/script.py // 在线创建资源POST /resources/online-createContent-Type: application/x-www-form-urlencoded type=FILE&fileName=config.json&suffix=json&content={"key": "value"}
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用户权限集成
LDAP/AD 集成支持与企业现有的 LDAP 或 Active Directory 系统集成，实现统一身份认证：
# LDAP配置示例security: authentication: type: LDAP ldap: urls: ldap://ldap.company.com:389 base-dn: dc=company,dc=com user-dn-pattern: uid={0},ou=people
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权限同步机制通过 API 实现用户权限的自动化同步和管理：
// 查询用户权限GET /users/authed-project?userId=1001 // 授权用户访问项目POST /projects/{projectCode}/grantContent-Type: application/x-www-form-urlencoded userId=1001&permission=READ
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性能监控与度量
系统监控指标 DolphinScheduler 提供丰富的监控指标，便于与企业监控系统集成：
监控数据导出支持通过 API 获取监控数据，便于集成到企业监控平台：
// 获取Master节点状态GET /monitor/masters // 获取Worker节点状态 GET /monitor/workers // 获取数据库状态GET /monitor/databases
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扩展开发指南
自定义任务插件企业可以开发自定义任务插件，扩展 DolphinScheduler 的功能：
// 自定义任务插件示例public class CustomTaskPlugin extends AbstractTask { @Override public AbstractParameters getParameters() { return new CustomParameters(); } @Override public TaskResult execute() { // 调用企业内部服务 return callEnterpriseService(); }}
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SPI 扩展机制 DolphinScheduler 基于 SPI 机制，支持灵活的扩展开发：
通过上述集成方案，企业可以充分利用 DolphinScheduler 的 API 和扩展能力，实现与现有系统的无缝对接，构建统一的数据调度和管理平台。
总结
DolphinScheduler 提供了强大而灵活的 API 体系，支持多种集成方式和扩展开发。通过 RESTful API 和 Java SDK，开发者可以实现工作流的程序化创建、管理和监控，与企业现有系统无缝集成。文章详细介绍了认证授权、错误处理、资源管理、用户权限集成等关键功能，并提供了实际代码示例和最佳实践建议。
通过本文为我们可以看到，DolphinScheduler 的扩展性使其能够适应各种企业环境，通过自定义插件和 SPI 机制，可以进一步扩展其功能，满足特定的业务需求。这些特性使 DolphinScheduler 成为构建现代化数据调度平台的理想选择。
原文链接：https://blog.csdn.net/gitblog_00756/article/details/150755498
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