高效批量工作流导入及脚本上线，利用DolphinScheduler接口轻松实现

实现了批量生成DolphinScheduler的任务，当导入时发现只能逐个导入，因此通过接口实现会更方便。

DolphinScheduler接口文档

DolphinScheduler是有接口文档的，地址是

http://IP:12345/dolphinscheduler/swagger-ui/index.html?language=zh_CN&lang=cn

不过这文档写的比较简略，自己需要研究研究。

token：所有的接口都需要用到token

在安全中心-令牌管理 创建一个token 。记住这个token，后面所有的接口都需要用到 。

header：根据上面的token组成请求要用的header

token = ''
headers = {
    'Accept': 'application/json',
    'token': token
}

项目ID project_id 可以在查看项目工作流时，在url中找到。

DolphinScheduler导入任务接口

导入任务的接口是

import_url = 'http://IP:12345/dolphinscheduler/projects/{project_id}/process-definition/import'

知道接口 就可以导入了。

def import_job(file_path):
# 打开文件并读取为二进制数据
    with open(file_path, 'rb') as file:
        files = {'file': file}
        # 导入工作流
        response = requests.post(import_url, headers=headers, files=files)
        print(response.status_code)
        if response.status_code != 200:
            print('上传失败  '+file_path)

需要注意的是，导入任务时 只支持二进制。

file_path 是工作流文件，具体实现 可以工作流中导出一个作为参考。
重复使用上述方法，就可以实现批量导入任务。

工作流上线

使用上述方法批量完成任务上传后，依旧有问题，逐个上线工作量也是个不小的工作量，因此继续使用接口。

经过研究发现，上线工作流需要先获取工作流的调度ID 。

获取工作流列表 - > 获取工作流code -> 获取所有工作流的调度ID -> 工作流上线

• 获取工作流列表
  这是接口地址

  jobs_url = 'http://IP:12345/dolphinscheduler/projects/{project_id}/process-definition'

  不过这个要分页查询，稍微有一点点麻烦

  def get_jobs_list():
    # 分页查询
    # 初始化分页参数
    pageNo = 1
    pageSize = 10
    url = f'{jobs_url}?pageSize=10&pageNo=1&searchVal='
    # 构建完整的URL
    # 存储所有结果
    all_items = list()
    while True:
        # 构建完整的URL
        url = f'{jobs_url}?pageSize={pageSize}&pageNo={pageNo}&searchVal='
  
        # 发送GET请求
        response = requests.get(url, headers=headers)
  
        # 检查响应状态码
        if response.status_code == 200:
            # 请求成功，处理响应数据
            items = response.content.decode()
            total = json.loads(items)["data"]["total"]
            item = json.loads(items)["data"]["totalList"]
            # 将当前页的数据添加到结果列表中
            for i in item:
                all_items.append(i)
  
            # 如果当前页没有数据，退出循环
            if pageNo * pageSize > total:
                break
            if not items:
                break
            # 增加页码
            pageNo += 1
        else:
            # 请求失败，打印错误信息
            print('请求失败:', response.status_code, response.text)
            break
  
    return all_items

all_items 是所有工作流的具体内容，需要提取一下

 all_jobs = get_jobs_list()
        job_codes = [job['code'] for job in all_jobs]

这样就是所有的工作流code。

• 获取调度ID
  下面是调度ID的接口，因为不想分页，直接一页1000个。

  schedules_url = 'http://36.133.140.132:12345/dolphinscheduler/projects/{project_id}/schedules?pageSize=1000&pageNo=1&processDefinitionCode='

  使用这个接口就能拿到所有的调度ID

  def schedule_id(job_code):
    url = schedules_url+str(job_code)
    response = requests.get(url, headers=headers)
    if response.status_code == 200:
        data = response.content.decode()
        js = json.loads(data)
        if len(js['data']['totalList'])>0 and js['data']['totalList'][0]['releaseState']=='OFFLINE':
            return js['data']['totalList'][0]['id']
    else:return ''

  这里过滤了已经上线的调度ID 。

• 上线
  万事俱备 终于可以上线了

  online_url = 'http://36.133.140.132:12345/dolphinscheduler/projects/{project_id}/schedules/{scheduler_id}/online'

  具体实现：

  def online_job(scheduler_id):
    url = online_url.format(scheduler_id=scheduler_id)
    response = requests.post(url, headers=headers)
    if response.status_code == 200:
        print('success')
    else:
        print('online job failed')

  到此 就可以实现导入-批量全自动了。

打完收工，祝你不加班。

原文链接：https://blog.csdn.net/weixin_45399602/article/details/143226396

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