DolphinSchedulerAirFlow

穩定性	單點故障	去中心化的多Master和多Worke	是（單一調度程序）
	HA額外要求	不需要(本身就支持HA)	Celery / Dask / Mesos + Load Balancer + DB
	過載處理	任務隊列機制，單個機器上可調度的任務數量可以靈活配置，當任務過多時會緩存在任務隊列中，不會造成機器卡死	任務太多時會卡死服務器
易用性	DAG監控界面	任務狀態、任務類型、重試次數、任務運行機器、可視化變量等關鍵信息一目了然	不能直觀區分任務類型
	可視化流程定義	是（所有流程定義操作都是可視化的，通過拖拽任務來繪制DAG,配置數據源及資源。同時對于第三方系統，提供api方式的操作）	否（通過python代碼來繪制DAG，使用不便，特別是對不會寫代碼的業務人員基本無法使用）
	快速部署	一鍵部署	集群化部署復雜
功能	是否能暫停和恢復	支持暫停（非真暫停），恢復操作	否(只能先將工作流殺死再重新運行)
	是否支持多租戶	支持（DolphinScheduler上的用戶可以通過租戶和hadoop用戶實現多對一或一對一的映射關系，這對大數據作業的調度是非常重要的）	否（只支持多用戶）
	任務類型	支持傳統的shell任務，同時支持大數據平臺任務調度： MR、Spark、SQL(mysql、postgresql、hive、sparksql)、Python、Procedure、Sub_Process	BashOperator、DummyOperator、MySqlOperator、HiveOperator、EmailOperator、HTTPOperator、SqlOperator
	契合度	支持大數據作業spark,hive,mr的調度，同時由于支持多租戶，與大數據業務更加契合	由于不支持多租戶，在大數據平臺業務使用不夠靈活
	任務重跑	支持失敗任務重跑，但是不能指定從任意一個任務開始重跑	可以指定從任意一個任務節點開始重跑
	跳過某些任務/運行節點	是	否
	跨項目依賴	否	否
	項目內依賴	是（在一個項目中前驅依賴可以指定不同工作流中任意一個任務，后繼依賴可以指定一整個工作流，但是無法指定其他工作流中的任意一個任務）	是（將DAG定義在一個腳本中）
擴展性	是否支持自定義任務類型	是	是
	是否支持集群擴展	是(調度器使用分布式調度，整體的調度能力會隨便集群的規模線性增長，Master和Worker支持動態上下線)	是(但是Executor水平擴展復雜)
監控告警	服務狀態監控	是	否
	告警類型	自帶郵件告警，支持分組監控告警	不自帶告警
系統版本	系統版本要求	均7.0以上	暫無
任務遷移	支持任務遷移/Copy	是	否
支持組件命令	支持Python命令	是	是
	支持Hive-SQL命令	是	是
	支持Shell命令	是	是
	支持Http命令	是	是
	支持Sqoop命令	是	否
	支持Spark命令	是	否
	支持Flink命令	是	否
	支持MR命令	是	否
	支持Datax命令	是	否
	支持Hadoop命令	否	否

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的DolphinScheduler对比Airflow的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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