Dolphinscheduler: Wanted: Who is using DolphinScheduler

Created on 15 Apr 2019 · 104Comments · Source: apache/dolphinscheduler

Who is using DolphinScheduler

Sincerely thank everyone who constantly keeps on using and supporting DolphinScheduler. We will try our best to make DolphinScheduler better and make the DolphinScheduler community and ecology more prosperous.

The original intention of this issue

We’d like to listen to the community to make DolphinScheduler better.
We want to attract more partners to contribute to DolphinScheduler.
Learn more about the practical use scenarios of DolphinScheduler to facilitate the next step of planning.

What we expect from you

Please submit a comment in this issue to include the following infomation:

your company, school or organization, and homepage
your city and country.
your contact info: blog, email, twitter (at least one).
for what business scenario do you use DolphinScheduler.

You can refer to the following sample answer:

* Orgnizatioin: Analysys , https://www.analysys.cn
* Location: Beijing, China
* Contact: [email protected]
* Purpose: As a visual DAG workflow task scheduling commonly used in data processing, it is used in multiple products years ago.

Thanks again for your participation ! Your support is the motivation for us to move forward.
DolphinScheduler Community

谁在使用DolphinScheduler

诚挚地感谢每一位持续关注并使用DolphinScheduler的朋友。我们会持续投入，力图把DolphinScheduler做得更好，让DolphinScheduler社区和生态更加繁荣。

此Issue的出发点

聆听社区的声音，让DolphinScheduler更好
吸引更多的伙伴来参与贡献
更多的了解DolphinScheduler的实际使用场景，以方便下一步的规划

我们期待您能提供

在此提交一条评论, 评论内容包括:

您所在公司、学校或组织和首页
您所在的城市、国家
您的联系方式: 微博、邮箱、微信 (至少一个)
您将DolphinScheduler用于哪些业务场景

您可以参考下面的样例来提供您的信息：

* 组织：易观 , https://www.analysys.cn
* 地点：中国北京
* 联系方式：[email protected]
* 场景：作为一个数据处理中常用的可视化DAG工作流任务调度长期使用在多个线上产品中

再次感谢你的参与!!! 您的支持是我们前进的强大动力！！
DolphinScheduler 社区

FAQ

Source

boandai

👍4

Most helpful comment

Organization: xthk
Location: Chengdu, China
Contact: [email protected]
Scenario: Used to Scheduling Data Warehouse ETL tasks.

组织：心田花开
地点：中国成都
联系方式：[email protected]
场景：使用DolphinScheduler，调度数仓ETL任务

ShaoZeMing on 19 Nov 2020

🚀2 👍2

All 104 comments

Organization: IdeaWin
Location: Xi'an, China
Contact: [email protected]
Scenario: used for cloud computing platform, process scheduling and scheduling of tasks

组织：IdeaWin
地点：中国西安
联系方式：[email protected]
场景：用于云计算平台，进行任务的流程编排和调度

lyf198972 on 15 Apr 2019

👍1

Organization: Aisino
Location: Hefei, China
Contact: [email protected]
Scenario: Visual management and scheduling for various tasks of the big data platform

组织：Aisino
地点：中国合肥
联系方式：[email protected]
场景：用于大数据平台各类任务的可视化管理与调度

zhanghaicheng1 on 15 Apr 2019

👍1

Organization: DataBuring
Location: Beijing, China
Contact: [email protected]
Scenario: for big data platform ETL processing

组织：DataBuring
地点：中国北京
联系方式：[email protected]
场景：用于大数据平台ETL处理

yangqinlong on 16 Apr 2019

👍1

Visual management and scheduling for various tasks of big data platform

用于大数据平台各类任务的可视化管理与调度

allantaylor81 on 18 Apr 2019

Organization: chinasoft
Location: Beijing, China
Contact: [email protected]
Scenario: Visual scheduling and task processing for high-concurrency environments in big data platforms

组织：chinasoft
地点：中国北京
联系方式：[email protected]
场景：用于大数据平台高并发环境的可视化调度及任务处理

livionlj on 18 Apr 2019

👍2

Visual Management and Scheduling for Various Tasks of Big Data Platform
Brother company is a school?

用于大数据平台各类任务的可视化管理与调度
兄弟公司是育学园？

boandai on 18 Apr 2019

Organization: shulidata
Location: Hangzhou, China
Contact: liqun.[email protected]
Scenario: for big data platform ETL processing

组织：shulidata
地点：中国杭州
联系方式：liqun.[email protected]
场景：用于大数据平台ETL处理

chyun on 19 Apr 2019

🎉1

Organization: Shenzhen Carbon Atom
Location: Shenzhen, China
Contact: [email protected]
Scenario: Distributed ETL development for big data platforms, hope to support components such as hive, spark, and support DAG management.

组织：深圳碳原子
地点：中国深圳
联系方式：[email protected]
场景：用于大数据平台的分布式ETL开发，希望支持hive，spark等组件，支持DAG管理。

XyJan on 19 Apr 2019

🎉1

Organization: No
Location: Dalian, Liaoning, China
Contact: [email protected]
Scenario: Visual management and scheduling for tasks.

组织：暂无
地点：中国辽宁大连
联系方式：[email protected]
场景：用于任务的可视化管理与调度。

yangning83 on 19 Apr 2019

👍1

Organization: Zhongda University
Location: Guangzhou, China
Contact: [email protected]
Scenario: Visual management and scheduling of tasks for the operation and maintenance platform.

组织：中大
地点：中国广州
联系方式：[email protected]
场景：用于运维平台的任务的可视化管理与调度。

roy110 on 22 Apr 2019

👍1

Organization: geton
Location: Shanghai, China
Contact: [email protected]
Scenario: Visual management and scheduling for various tasks

组织：geton
地点：中国上海
联系方式：[email protected]
场景：用于各类任务的可视化管理与调度

pczhouhua on 22 Apr 2019

👍1

Organization: cttc
Location: Harbin, China
Contact: [email protected]
Scenario: Visual management and scheduling for various tasks

组织：cttc
地点：中国哈尔滨
联系方式：[email protected]
场景：用于各类任务的可视化管理与调度

kevin5210 on 23 Apr 2019

👍1

Organization: qutke
Location: Xiamen, China
Contact: [email protected]
Scenario: Task scheduling and visual management for the data platform.

组织：qutke
地点：中国厦门
联系方式：[email protected]
场景：用于数据平台的任务调度和可视化管理。

linzhaoyang6688 on 23 Apr 2019

👍1

Organization: giantstone
Location: Changsha, China
Contact: [email protected]
Scenario: for big data platform ETL processing

组织：giantstone
地点：中国长沙
联系方式：[email protected]
场景：用于大数据平台ETL处理

wuliyong225 on 24 Apr 2019

👍1

Organization: Micro Technology
Location: Nanjing, Jiangsu, China
Contact: [email protected]
Scenario: Visual management and scheduling for tasks

组织：微未科技
地点：中国江苏南京
联系方式：[email protected]
场景：用于任务的可视化管理与调度

wefuture-icon on 25 Apr 2019

👍1

Organization: Chinsoft
Location: Beijing
Contact: [email protected]
Scenario: Distributed ETL development for big data platforms, hope to support components such as hive, spark, and support DAG management.

组织：Chinsoft
地点：北京
联系方式：[email protected]
场景：用于大数据平台的分布式ETL开发，希望支持hive，spark等组件，支持DAG管理。

Huangxy2018 on 26 Apr 2019

👍1

Organization: Jiangsu Tianchuang
Location: Suzhou, Jiangsu
Contact: [email protected]
Scenario: ETL development and management for large-scale video stream processing.

组织：江苏天创
地点：江苏苏州
联系方式：[email protected]
场景：用于大规模视频流处理的ETL开发，管理。

bobzhangfw on 28 Apr 2019

👍1

Organization: Individual
Location: Beijing
Contact: [email protected]
Scenario: Distributed etl scheduling system research

组织：个人
地点：北京
联系方式：[email protected]
场景：分布式etl调度系统调研

vblvbl on 29 Apr 2019

👍1

Organization: Individual
Location: Beijing
Contact: [email protected]
Scenario: Distributed etl scheduling system research

组织：个人
地点：北京
联系方式：[email protected]
场景：分布式etl调度系统调研

Stanfan on 30 Apr 2019

👍1

Organization: Individual
Location: Beijing
Contact: [email protected]
Scenario: Personal research distributed big data scheduling

组织:个人
地点:北京
联系方式:[email protected]
场景:个人研究分布式大数据调度组建

y1170328179s on 30 Apr 2019

👍1

Organization: 哗啦啦
Location: Beijing
Contact: [email protected]
Scenario: Big Data Platform Task Scheduling Tool

组织:哗啦啦
地点:北京
联系方式:[email protected]
场景:大数据平台任务调度工具

zhangpeng1990618 on 30 Apr 2019

👍1

Organization: Individual
Location: Hangzhou
Contact: [email protected]
Scenario: Initial application for big data platform ETL

组织：个人
地点：杭州
联系方式：[email protected]
场景：用于大数据平台ETL初步应用

ylgkger on 30 Apr 2019

👍1

Organization: Individual
Location: Wuhan
Contact: hank.[email protected]
Scenario: Used in the cloud computing platform to perform task scheduling and scheduling learning and research.

组织：个人
地点：武汉
联系方式：hank.[email protected]
场景：用于云计算平台，进行任务的流程编排和调度学习和研究。

echmi on 5 May 2019

👍1

Organization: alpcontrol
Location: Qingdao, China
Contact: [email protected]
Scenario: used by common ETL scheduling platforms

组织：alpcontrol
地点：中国青岛
联系方式： [email protected]
场景：用于常见ETL调度平台使用

zhangshun0530 on 5 May 2019

👍1

Organization: Individual
Location: Beijing, China
Contact: [email protected]
Scenario: User AI platform back-end task scheduling

组织：个人
地点：中国北京
联系方式： [email protected]
场景：用户AI平台后端任务调度

thiszyq on 6 May 2019

👍1

Organization: xueqiu
Location: Beijing, China
Contact: [email protected]
Scenario: Data task and ETL scheduling platform use

组织：雪球
地点：中国北京
联系方式： [email protected]
场景：数据任务和ETL调度平台使用

free-souls on 6 May 2019

👍4 👀1

Organization: Individual
Location: Beijing
Contact: [email protected]
Scenario: used for big data platform data tasks and ETL scheduling platform

组织：个人
地点：北京
联系方式：[email protected]
场景：用于大数据平台数据任务和ETL调度平台使用

zuiaiyuhuashi on 8 May 2019

👍1

Organization: Water droplet mutual aid - data development
Location: Beijing
Contact: [email protected]
Scenario: used for big data platform data tasks and ETL scheduling platform

组织：水滴互助-数据研发
地点：北京
联系方式：[email protected]
场景：用于大数据平台数据任务和ETL调度平台使用

clforzhx on 9 May 2019

👍1

Organization: Hangzhou Digital Technology
Location: Hangzhou, China
Contact: [email protected]
Scenario: used for big data AI computing platform, process scheduling and scheduling of tasks

组织：杭州数澜科技
地点：中国杭州
联系方式：[email protected]
场景：用于大数据AI计算平台，进行任务的流程编排和调度

leiliang163 on 14 May 2019

👍1

Organization: ebupt
Location: Hangzhou, China
Contact: [email protected]
Scenario: Visual Management and Scheduling for Various Tasks of Big Data Platform

组织：ebupt
地点：中国杭州
联系方式：[email protected]
场景：用于大数据平台各类任务的可视化管理与调度

xiaoyou0254 on 15 May 2019

👍1

Organization: Individual
Location: Shanghai, China
Contact: [email protected]
Scenario: Selection for big data platform ETL processing, comparison

组织：个人
地点：中国上海
联系方式：[email protected]
场景：用于大数据平台ETL处理的选型，对比

minghai1984 on 22 May 2019

👍1

Organization: Global Tesco
Location: Shenzhen, China
Contact: [email protected]
Scenario: Visual Management and Scheduling for Various Tasks of Big Data Platform

组织：环球易购
地点：中国深圳
联系方式：[email protected]
场景：用于大数据平台各类任务的可视化管理与调度

chongchongzi on 23 May 2019

👍1

Organization: Company sf
Location: Chengdu, China
Contact: [email protected]
Scenario: The target is applied to the scheduling system and data development of the company's big data product line.

组织：公司sf
地点：中国成都
联系方式：[email protected]
场景：目标是应用于公司大数据产品线下的调度系统、数据开发等业务

rihaijin on 25 May 2019

👍1

Orgnizatioin: Hong Kong Telecommunication
Location: Hong Kong
Contact: [email protected]
Purpose: Doing tasks scheduling which is currently used on private cloud platform as a service.

owen800q on 5 Jun 2019

👍1

Organization: gcb
Location: Guangzhou, China
Contact: [email protected]
Scenario: Big Data Dispatch Platform

组织：gcb
地点：中国广州
联系方式：[email protected]
场景：大数据调度平台

kevinxuk on 10 Jun 2019

👍1

Organization: Personal learning
Location: Hangzhou, China
Contact: [email protected]
Scenario: Big Data Scheduling

组织：个人学习
地点：中国杭州
联系方式：[email protected]
场景：大数据调度

sandy27494131 on 11 Jun 2019

👍1

Organization: 嘀嗒行行
Location: Beijing, China
Contact: china.[email protected]
Scenario: Big Data Task Scheduling Platform

组织：嘀嗒出行
地点：中国北京
联系方式：china.[email protected]
场景：大数据任务调度平台

chinashenkai on 18 Jun 2019

👍1

Organization: bywin.cn
Location: Fuzhou, China
Contact: [email protected]
Scenario: Knowledge Mapping Task Scheduling Platform

组织：bywin.cn
地点：中国福州
联系方式：[email protected]
场景：知识图谱任务调度平台

0xqq on 20 Jun 2019

👍1

Organization: UC
Location: Shanghai, China
Contact: [email protected]
Scenario: Used for big data platform task scheduling

组织：UC
地点：中国上海
联系方式：[email protected]
场景：用于大数据平台任务调度

bailgot on 20 Jun 2019

👍1

Organization: sefonsoft
Location: Chengdu, China
Contact: [email protected]
Scenario: Unified Distributed Scheduling Platform

组织：sefonsoft
地点：中国成都
联系方式：[email protected]
场景：统一分布式调度平台

hujiang75277381 on 20 Jun 2019

👍1

Organization: anewayer
Location: Beijing, China
Contact: [email protected]
Scenario: Task scheduling process processing

组织：anewayer
地点：中国北京
联系方式：[email protected]
场景：任务调度流程处理

audience7510 on 20 Jun 2019

👍1

Organization: China Resources Vanguard Logistics
Location: Shenzhen, China
Contact: [email protected]
Scenario: used for data task scheduling process processing

组织：华润万家物流
地点：中国深圳
联系方式：[email protected]
场景：用于数据任务调度流程处理

lzy305 on 20 Jun 2019

👍1

Organization: Individual
Location: Hefei, China
Contact: [email protected]
Scenario: for big data distributed task scheduling

组织：个人
地点：中国合肥
联系方式：[email protected]
场景：用于大数据分布式任务调度

huheng3 on 15 Jul 2019

👍1

Organization: Eastcom North Post
Location: Nanjing
Contact: [email protected]
Scenario: for big data task scheduling

组织：东信北邮
地点：南京
联系方式：[email protected]
场景：用于大数据任务调度

Davidsong1989 on 18 Jul 2019

👍1

Organization: 叽里呱啦
Location: Shanghai, China
Contact: [email protected]
Scenario: for big data distributed task scheduling

组织：叽里呱啦
地点：中国上海
联系方式：[email protected]
场景：用于大数据分布式任务调度

data-yangmengfei on 18 Jul 2019

👍1

Organization: Yun Xuetang
Location: Suzhou, China
Contact: [email protected]
Scenario: for big data distributed task scheduling

组织：云学堂
地点：中国苏州
联系方式：[email protected]
场景：用于大数据分布式任务调度

tzx-xzt on 23 Jul 2019

👍1

Organization: QianliRiCheng
Location: Beijing, China
Contact: [email protected]
Scenario: for big data distributed task scheduling

组织：北京千里日程广告有限公司
地点：中国北京
联系方式：[email protected]
场景：用于大数据分布式任务调度

zhanghuidouble on 8 Aug 2019

👍1

组织：云南群林科技有限公司
地点：云南
联系方式：[email protected]
场景：用于大数据分布式任务调度

cwm3412638 on 9 Aug 2019

👍1

Organization: Individual
Location: GuangZhou, China
Contact: [email protected]
Scenario: Selection for big data platform ETL processing, comparison

组织：个人
地点：广州
联系方式：[email protected]
场景：用于大规模视频流处理的ETL开发，管理。

AronChung on 10 Aug 2019

👍1

组织：深圳市环球易购电子商务有限公司
地点：深圳
联系方式：[email protected]
场景：用于分布式任务调度

chongchongzi on 13 Aug 2019

👍1

Organization: himango
Location: Changsha, China
Contact: [email protected]
Scenario: offline computing tasks scheduling

组织：芒果听见
地点：中国长沙
联系方式：[email protected]
场景：离线计算任务调度

xiej23 on 3 Sep 2019

👍1

组织：个人
地点：重庆
联系方式：[email protected]
场景：希望通过任务调度脚本，分析元数据依赖关系

liu295849610 on 12 Sep 2019

👍2

组织：个人
地点：厦门
联系方式：[email protected]
场景：对比与airflow的优劣

hjk0205 on 17 Sep 2019

👍1

组织：杭州大箴
地点：中国杭州
联系方式：[email protected]
场景：大数据平台调度

AmourST on 18 Sep 2019

👍1

组织：美团点评
地点：中国北京
联系方式：[email protected]
场景：大数据平台调度

hnuxbl on 19 Sep 2019

👍1

Organization: xiaobangguihua
Location: BeiJing, China
Contact: [email protected]

组织：小帮规划
地点：中国北京
联系方式：[email protected]
场景：大数据平台调度

iamnotgay on 19 Sep 2019

👍1

组织：平安智慧城市
地点：中国深圳
联系方式：[email protected]
场景：大数据平台调度

feihegao on 20 Sep 2019

👍1

Organization: tianque
Location: Hangzhou
Contact: [email protected]
Scenario: for big data task scheduling

组织：tianque
地点：杭州
联系方式：[email protected]
场景：用于大数据任务调度

wsh66660 on 23 Sep 2019

👍1

Organization: CHANGAN AUTOMOBILE
Location: Chongqing
Contact: yelli.[email protected]
Scenario: batch scheduling

组织：长安汽车
地点：重庆
联系方式：yelli.[email protected]
场景：数据平台调度工具

Eights-Li on 30 Sep 2019

👍1

Organization: Fordeal
Location: Guangzhou, China
Contact: [email protected]
Scenario: Scheduling for all tasks on the data platform

组织：Fordeal
地点：中国广州
联系方式：[email protected]
场景：用于数据平台所有任务的调度处理

elonlo on 18 Oct 2019

👍1

组织：某教育
地点：中国北京
联系方式：[email protected]
场景：项目中的定时任务统一管理并有一个可视化界面

ShiXiaoQiangGitHub on 22 Oct 2019

👍1

Organization: hzing
Location: Hangzhou, China
Contact: [email protected]
Scenario: For data collation and centralized display in projects

组织：杭州盈格信息技术公司
地点：中国杭州
联系方式：[email protected]
场景：项目中用于数据整理和集中显示

Pekaoseya on 5 Nov 2019

👍1

Orgnizatioin: ygsoft
Location: Zhuhai、Wuhan、Beijing, China
Contact: [email protected]
Purpose: Bigdata scheduling platform

nauu on 12 Dec 2019

👍1

Organization: BaiWang Company limited
Location: Beijing, China
Contact: [email protected]
Scenario: Scheduling for all tasks on the data platform

组织：百望股份有限公司
地点：中国北京
联系方式：[email protected]
场景：用于大数据平台所有任务的调度

billwang828 on 18 Dec 2019

👍1

Organization: iQuantex
Location: Beijing, China
Contact: [email protected]
Scenario: Scheduling system for big data management platform

组织：iQuantex
地点：中国北京
联系方式：[email protected]
场景：用于大数据管理平台的调度系统

mojinxiaowei-li on 19 Dec 2019

👍1

组织：华为
地点：中国杭州
联系方式：[email protected]
场景：调研大数据平台的任务调度系统

blackberrier on 24 Dec 2019

👍1

组织：海思瑞格
地点：中国北京
联系方式：[email protected]
场景：大数据任务调度

617001885 on 31 Dec 2019

👍1

组织：Recloud
地点：中国苏州
联系方式：[email protected]
场景：用于大数据平台任务调度

herryhw on 5 Jan 2020

👍1

Organization: pica
Location: shanghai, China
Contact: [email protected]
Scenario: universal scheduling platform for Big Data

组织：云鹊医
地点：中国上海
联系方式：[email protected]
场景：大数据通用调度平台

drinkatmoon on 10 Jan 2020

👍1

Organization: che300
Location: nanjing, China
Contact: [email protected]
Scenario: Visual management and scheduling for various tasks

组织：che300
地点：中国南京
联系方式：[email protected]
场景：用于各类任务的可视化管理与调度

coulsonHuang on 7 Feb 2020

👍1

组织：ICBCSZ
地点：中国深圳
联系方式：[email protected]
场景：调研用于数据中台ETL处理

prosperzhong on 14 Feb 2020

👍1

Organization: skycomm
Location: ShenZhen, China
Contact: [email protected]
Scenario: used for data processing platform, process scheduling and scheduling of tasks
组织：深圳天彦
地点：深圳
联系方式：[email protected]
场景：用于数据处理平台，进行任务的流程编排和调度

saifreestyle on 6 Mar 2020

👍1

组织：个人
地点：中国上海
联系方式：[email protected]
场景：调研用于数据仓库ETL处理

dukeshiny on 6 Mar 2020

👍2

组织：e代驾
地点：中国北京
联系方式：[email protected]
场景：调研大数据通用调度平台

feiyalun on 18 Mar 2020

😄1 👍1

组织：东方国信
地点：中国北京
联系方式：[email protected]
场景：参考用作可视化定时同步数据库信息

Nicobaby on 24 Mar 2020

👍1

Organization: OneConnect
Location: Shanghai, China
Contact: [email protected]
Scenario: Visual management and scheduling for various tasks of the big data platform

组织：OneConnect
地点：中国上海
联系方式：[email protected]
场景：用于大数据平台各类任务的可视化管理与调度

phoenixhadoop on 2 Apr 2020

👍1

Organization: shenzhou
Location: guangzhou, China
Contact: [email protected]
Scenario: Visual management and scheduling for various tasks of the big data platform
组织：神州
地点：中国广州
联系方式：[email protected]
场景：用于大数据各类任务的可视化管理与调度

leijrq on 13 Apr 2020

👍1

组织：Three generations Technology
地点：Shenzhen, China
联系方式：[email protected]
场景：It is used for business database synchronization, log processing and ETL visual scheduling of data warehouse in big data platform
组织：三代人科技
地点：中国深圳
联系方式：[email protected]
场景：用于大数据平台的业务库同步，日志处理，数仓的ETl可视化调度

Jops-data on 15 Apr 2020

👍1

Organization: Songxiaocai
Location: hangzhou, China
Contact: [email protected]
Scenario: Visual management and scheduling for various tasks of the big data platform

组织：宋小菜
地点：中国杭州
联系方式：[email protected]
场景：用于大数据各类任务的可视化管理与调度

kylozw on 23 Apr 2020

👍1

Organization: Databuilding
Location: Haikou, China
Contact: [email protected]
Scenario: Big data intelligent development platform task scheduling

组织：数造科技
地点：中国海口
联系方式： [email protected]
场景：大数据智能开发平台任务调度

hanwangabc on 28 Apr 2020

👍1

Organization: XI SHANG BANK
Location: Wuxi, China
Contact: [email protected]
Scenario: Big data etl task scheduling

组织：锡商银行
地点：中国无锡
联系方式： [email protected]
场景：大数据ETL任务调度

chenghm on 28 Apr 2020

👍1

Organization: Karma
Location: Beijing, China
Contact: [email protected]
Scenario: Bigdata ETL scheduling

组织：羯磨科技
地点：中国北京
联系方式： [email protected]
场景：大数据ETL任务调度

sudddenly on 28 Apr 2020

👍1

Organization: 神马专车(IUnicorn)
Location: ChengDu, SiChuan, China
Contact: [email protected]
Scenario: Data Warehouse Scheduling

70416450 on 8 May 2020

👍2

组织：联通大数据有限公司
地点：中国北京
联系方式：[email protected]
场景：用于大数据治理集群作业的可视化复杂的调度和管理

macksonmu on 8 May 2020

👍2 🚀1

*组织：纵腾集团，http://www.zongteng.com.cn/
*地点：中国深圳
*联系方式：[email protected]
*场景：基于物流数仓模型构建大数据ETL任务调度实现数据治理

arlanhon on 9 May 2020

🚀1 👍1

*组织：新东方，http://www.xdf.cn/
*地点：中国北京
*联系方式：[email protected]
*场景：构建大数据ETL任务调度

dailidong on 15 May 2020

👍1

*组织：城市大数据
*地点：中国北京
*联系方式：[email protected]
*场景：构建大数据ETL任务调度

li4112 on 19 May 2020

👍1

组织：浙江霖梓控股有限公司
地点：中国杭州
联系方式：[email protected]
场景：用于大数据平台的业务库同步，日志处理，数仓的ETL可视化调度

Alonzo20 on 26 May 2020

👍1

组织：百望云
地点：中国北京
联系方式：[email protected]
场景：大数据任务调度

Wf675721680 on 26 May 2020

👍1

组织：2Dfire
地点：浙江杭州
联系方式：[email protected]
场景：大数据任务调度管理

CalvinKirs on 2 Jun 2020

👍1

组织：微脉
地点：中国杭州
联系方式：[email protected]
场景：大数据任务调度
公司官网：https://www.myweimai.net/

JinyLeeChina on 16 Jun 2020

👍1

组织：上海二三四五网络科技
地点：中国上海
联系方式：[email protected]
场景：大数据任务调度

lijufeng2016 on 16 Jun 2020

👍1

Organization: NA
Location: Shanghai, China
Contact: [email protected]
Scenario: DevOps for micro service.

地点：中国上海
联系方式：[email protected]
场景：用于微服务快速交付混合测试场景。

caoyj1991 on 27 Jun 2020

👍1

组织：inspur

地点：中国济南

联系方式：[[email protected]]

场景：用于大数据项目，进行任务的流程编排和调度

sandun-zhang on 3 Jul 2020

👍1

Organization: KING SOFT (金山办公)

dailidong on 11 Jul 2020

Organization: Guandata
Location: Hangzhou, China
Contact: [email protected]
Scenario: Used to develop next-gen data process platform

组织：观远数据
地点：中国杭州
联系方式：[email protected]
场景：使用DolphinScheduler和Spark，来构建下一代智能“数据开发平台”

Baoqi on 3 Sep 2020

👍1

Organization: Lenovo
Location: Beijing, China
Contact: [email protected]
Scenario: Used to Scheduling Data Warehouse ETL tasks.
组织：联想
地点：中国北京
联系方式：[email protected]
场景：使用DolphinScheduler，调度数仓ETL任务

ifeng2025 on 16 Sep 2020

👍2 🚀1

组织：IDG CAPITAL
地点：中国北京
联系方式：zc.[email protected]
场景：用于日常定时任务的调度执行

zc0604 on 12 Nov 2020

👍1

Organization: xthk
Location: Chengdu, China
Contact: [email protected]
Scenario: Used to Scheduling Data Warehouse ETL tasks.

组织：心田花开
地点：中国成都
联系方式：[email protected]
场景：使用DolphinScheduler，调度数仓ETL任务

ShaoZeMing on 19 Nov 2020

🚀2 👍2

组织：能链集团
地点：中国北京
联系方式：[email protected]
场景：用于日常定时任务的调度执行

glxfeng on 23 Dec 2020

👍1

组织：诺基亚
地点：中国广州
联系方式：liquan.[email protected]
场景：用于作为大数据任务调度工具使用

shiliquan on 25 Dec 2020

👍1

Organization: BizSeer Technology
Location: Beijing, China
Contact: [email protected]
Scenario: Big data task scheduling

组织：必示科技
地点：中国北京
联系方式： [email protected]
场景：大数据任务调度

chengshiwen on 19 Feb 2021

👍2

Organization: NewTV
Location: Tianjin, China
Contact: liu.[email protected]
Scenario: Big data task scheduling

组织：未来电视
地点：中国天津
联系方式： liu.[email protected]
场景：大数据任务调度

Leaf-star on 22 Feb 2021

👍1

Organization: Tezign
Location: ShangHai, China
Contact: [email protected]
Scenario: used for cloud computing platform, process scheduling and scheduling of tasks
组织：特赞
地点：中国上海
联系方式：[email protected]
场景：用于云计算平台，进行任务的流程编排和调度

data-yangmengfei on 26 Feb 2021

👍1

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