在大数据编排领域，Apache DolphinScheduler（DS）以其强大的工作流管理能力脱颖而出，尤其是在与 Apache Spark 集成并运行在 Kubernetes（K8s）上时。这种设置实现了可扩展、高容错的任务调度和执行，非常适合涉及 ETL 作业、机器学习工作流或实时分析的数据管道。
在本全面指南中，我们将逐步介绍如何在 Kubernetes 上部署 DolphinScheduler 与 Spark 的集群模式。我们将涵盖架构规划、节点标签、Docker 镜像构建、NFS 设置用于共享存储、基于 Helm 的部署以及 Spark 任务配置。本教程假设您已经有一个基本的 K8s 集群在运行，并能访问 PostgreSQL 数据库和对象存储（例如，兼容 S3 的存储如华为 OBS 或 MinIO）。
为什么选择这种设置？
- 可扩展性：利用 K8s 实现动态资源分配。
- 效率：在集群模式下运行 Spark 作业，以获得计算密集型节点上的更好性能。
- 可靠性：使用 ZooKeeper 进行协调，并用 NFS 持久化日志。
- 成本效益：将控制平面（调度）与计算平面（执行）分离。
无论您是 DevOps 工程师、数据工程师还是架构师，本指南都能帮助您部署生产就绪的环境。让我们开始吧！
