Dolphin調度任務是通過多種機制來判斷任務的成功與否的。以下是具體分析：

1. 通過API獲取應用狀態(tài)

   • 檢查YARN API響應：Dolphin調度器使用YARN API來獲取應用狀態(tài)，如果返回的狀態(tài)碼不是200，表示應用已被清理或不存在。
   • 處理非200狀態(tài)碼：當API返回404或其他非200狀態(tài)碼時，說明應用不存在，Dolphin調度器會將任務標記為失敗。

2. 判斷shell腳本執(zhí)行結果

   • Shell腳本錯誤處理：在Dolphin調度器執(zhí)行的shell任務中，如果出現spark-submit報錯但任務狀態(tài)顯示成功，可能是因為Dolphin僅根據shell腳本的exitCode判斷任務成功與否，而忽略了可能的內部錯誤。
   • 添加set-e選項：為了確保任務鏈式執(zhí)行，可以在需要確保任務鏈式執(zhí)行時添加set-e選項，這樣任何錯誤都會停止執(zhí)行并使任務標記為失敗。

3. 使用REST API獲取任務狀態(tài)

   • REST API調用：DolphinScheduler提供了REST API來獲取任務狀態(tài)，用戶可以通過API來獲取任務的詳細信息，包括是否成功完成。
   • API請求示例：使用DolphinScheduler REST API，可以向系統(tǒng)發(fā)送請求來獲取任務狀態(tài)，例如GET /api/dolphin/jobs/{jobName}，其中{jobName}是任務的名稱。

4. 記錄和日志分析

   • 記錄失敗任務信息：Dolphin調度器會在任務執(zhí)行過程中遇到異常情況導致失敗時記錄失敗的任務信息，并提供相應的日志信息供用戶查看和分析。
   • 更新任務狀態(tài)：及時處理任務失敗非常重要，因為這樣可以及時發(fā)現問題并采取相應的措施進行修復，確保整個任務流程正常運行。

此外，對于Dolphin調度任務的判斷，還有以下一些需要注意的方面：

• 在部署Dolphin調度器之前，需要確保已經正確配置了YARN API和其他必要的依賴項。
• 對于涉及外部服務的調度任務，如使用Spark或Hadoop的作業(yè)，需要確保這些服務能夠正常訪問和運行。
• 對于重試機制的設計，需要根據實際的業(yè)務需求和場景來設定合理的重試次數和條件，以避免過度重試導致的資源浪費。

Dolphin調度任務的判斷是通過多種機制來實現的，包括API狀態(tài)檢查、shell腳本的錯誤處理、REST API的使用以及日志記錄和分析等。這些機制共同工作，以確保任務能夠正確地被調度和執(zhí)行，同時提供了及時的信息反饋來幫助用戶識別和解決問題。