Dolphin 在 CentOS 上的主要应用
在 CentOS 环境中，常见的 “Dolphin” 主要对应两类开源产品：Apache DolphinScheduler（工作流任务调度）与 DolphinDB（分布式时序数据库）。二者在数据处理与数据基础设施中常被组合使用：前者负责任务编排与依赖管理，后者负责高性能时序数据的存储与计算。
Apache DolphinScheduler 在 CentOS 的应用
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典型场景
- 数据研发 ETL 依赖管理：以 DAG 方式编排任务，解决复杂依赖、支持失败重试、从指定节点恢复、暂停/恢复/终止等，适合大规模 ETL/数据管道 的稳定运行与监控。
- 多类型任务编排与对接：内置 Shell、SQL、Spark、Hive、MR、Python、Sub_Process、Procedure、DEPENDENT 等任务类型，可通过 API 与第三方系统集成，覆盖批处理、数据质量、报表生成等日常数据作业。
- 企业级调度管控：支持 多租户、在线资源管理、告警、补数、定时/依赖/手动调度、优先级与失败策略 等，适配从小规模到大规模集群的调度需求。
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部署与运行要点
- 运行环境：JDK 1.8+、关系型数据库 MySQL 5.7+ 或 PostgreSQL 8.2.15+、ZooKeeper 3.4.6+；部署用户建议配置 sudo 免密 与 SSH 免密；资源上传可对接 Hadoop HDFS 或 MinIO（可选）。
- 端口与访问：前端 ApiApplicationServer 默认端口 12345；MasterServer 5678、WorkerServer 1234 为本地端口；浏览器建议使用 Chrome/Chromium。
- 模式选择：提供 Standalone（快速体验）、伪集群（单机多服务）、集群（多 Master/Worker 高可用）等部署模式，便于从验证到生产的平滑升级。
DolphinDB 在 CentOS 的应用
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典型场景
- 量化金融与因子计算：在量化金融领域用于复杂因子计算与回测，例如 WorldQuant 101 Alpha 在 DolphinDB 中的实现模块 wq101alpha，性能相较传统 Python 实现平均提升约 250 倍、中位数约 15.5 倍，并支持 批流一体 的计算模式。
- 高性能时序数据场景：面向需要快速写入与即时分析的场景，如 物联网时序数据、工业监控、金融行情 等，提供高效的分布式存储与计算能力。
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部署与运行要点
- 系统要求：支持 Linux x86/ARM/龙芯 等平台，推荐 CentOS 7 稳定版；依赖 gcc 4.8.5+；建议 Linux 内核 2.6.19+。
- 存储与文件系统：推荐 XFS（支持动态调整 inode）；元数据与 redo log 建议配 SSD（RAID1 提升可靠性），数据实体按成本与性能选择 多 SSD 或多 HDD 并行；遇到 “磁盘空间充足但写入失败” 可检查并调大 inode 配额。
选型与组合建议
- 以 任务编排/依赖管理/多作业类型调度 为主，选用 Apache DolphinScheduler；以 高性能时序数据写入与即时分析 为主，选用 DolphinDB。
- 在 CentOS 上构建数据平台时，常用组合是：用 DolphinScheduler 编排 Spark/Hive/Python/Shell 等作业，读写 DolphinDB 中的时序数据，实现从数据接入、处理到分析的一体化流水线。
