1、安装DolphinScheduler
2、创建租户信息
注意：租户名称就是Linux的执行命令的用户名称，所以不能出错

3、根据实际情况确定是否需要创建工作组，存在一个default默认工作组，是当前的所有机器，可以通过组信息来确定定特定的机器执行某个任务，比如DataX插件执行同步任务，可以只在某个机器上安装DataX，之后通过组信息来确定某个安装了同步插件的机器执行同步任务，这样可以降低每台机子上安装的插件个数，但可能会存在，某个机子宕机，任务不能执行的风险

4、环境管理
默认使用 ./dolphinscheduler/conf/env/dolphinscheduler_env.sh文件配置的环境变量信息，可以通过此处指定某个命令使用特定的环境配置信息
5、告警信息（需要在群里面设置告警机器人）

6、创建数据源（可以通过测试连接判断是否设置正确）

#添加超时时间，HIVE执行时间过长，容易报Read time out
{
    "hive.metastore.client.socket.timeout":"1800","hive.server.write.socket.timeout":"1800","hive.server.thrift.socket.timeout":"1800","hive.client.thrift.socket.timeou":"1800"}

7、新建项目

8、点击新建项目，进入流程配置
9、同步Mysql表数据到Hive
注意：
1、Hive语句不需要分号结尾，换行就是一句
2、Mysql需要分号结尾
3、sql类型，SELECT为查询，其余的为费查询
4、租户选择能执行hive语句的租户
5、选择的执行任务组的服务器需要安装DataX
（一）、新增Hive表

#创建普通表
CREATE TABLE IF NOT EXISTS veh_can_signal_mapping
(
    id              STRING COMMENT '记录唯一标识id',
    code            STRING COMMENT '原始信号code',
    target_code     STRING COMMENT '展示信号code',
    version_id      STRING COMMENT '协议版本id',
    model_id        STRING,
    effective_value STRING COMMENT '生效有效值'
)
row format delimited
fields terminated by '\t' #列分割符，跟写入文件时的分割符一致
lines terminated by '\n' #行分割符，跟写入文件时的分割符一致
stored as textfile

#创建分区表
CREATE TABLE IF NOT EXISTS t_veh_data_distinct_unzip
(
    company_id STRING,
    vehicle_id STRING,
    timestamp  BIGINT,
    value      STRING,
    bucket_id  STRING COMMENT '为数据迁移准备，正常情况下可以为空'
) 
PARTITIONED BY(dt         STRING COMMENT '日期-yyyyMMdd')
row format delimited
fields terminated by '\t' #列分割符，跟写入文件时的分割符一致
lines terminated by '\n' #行分割符，跟写入文件时的分割符一致
stored as textfile

10、执行

通过甘特图查看执行进度

查看状态和日志

11、新增同步任务，清除历史数据（建表也可以在这个流水线上，加上IF NOT EXISTS就可以）
选择SQL

TRUNCATE TABLE veh_can_signal_mapping
INSERT OVERWRITE TABLE	t_veh_data_daily;
#分区表覆盖可以使用${bdp.system.bizdate}参数可以换成具体的值
INSERT OVERWRITE TABLE	t_veh_data_daily PARTITION(dt='${bdp.system.bizdate}')

选择DataX
没有Hive数据源，所以需要使用自定义模板

可以参看阿里云的最佳实践编写JSON，DataX是阿里云开源的数据同步工具，阿里云使用的是商业版，但语法很多类似

{
    
	"job": {
    
		"content": [{
    
			"reader": {
    
				"name": "mysqlreader",
				"parameter": {
    
					"connection": [{
    
						"jdbcUrl": ["jdbc:mysql://${ip}:${port}/${sid}?useSSL=false"],
						"querySql": ["select id,code,target_code,version_id,model_id,CASE WHEN effective_value IS NULL OR effective_value = '' THEN 'null' ELSE effective_value END effective_value from veh_can_signal_mapping WHERE del_flag = '0' AND target_code IS NOT NULL AND target_code!=''"]
					}],
					"password": "${password}",
					"username": "${username}"
				}
			},
			"writer": {
    
				"name": "hdfswriter",
				"parameter": {
    
					"defaultFS": "hdfs://${hdfs_ip}:${hdfs_port}",
					"fileType": "text",
					"path": "/data/hadoop/dfs/vehicle_hive.db/veh_can_signal_mapping",
					"fileName": "veh_can_signal_mapping",
					"column": [{
    
						"name": "id",
						"type": "STRING"
					}, {
    
						"name": "code",
						"type": "STRING"
					}, {
    
						"name": "traget_code",
						"type": "STRING"
					},{
    
						"name": "version_id",
						"type": "STRING"
					}, {
    
						"name": "model_id",
						"type": "STRING"
					}, {
    
						"name": "effective_value",
						"type": "STRING"
					}],
					"writeMode": "append",
					"fieldDelimiter": "\t",
					"encoding": "utf-8"
				}
			}
		}],
		"setting": {
    
			"speed": {
    
				"channel": "1"
			}
		}
	}
}

12、多种工作流模板