公司的服务器怎么个事，服务器是什么东西
通俗讲：服务器=公司里专门“干活/提供服务”的电脑。和你笔记本一样也是计算机，但更稳定、一直开机、通常在机房/云上，给内部同事或系统用。
一张脑内地图
你电脑 →（VPN / 跳板机）→ 登录服务器 → 运行脚本/任务
服务器再去连：数据库、存储（HDFS/MinIO/NAS）、消息（Kafka/Redis）、计算集群（Spark/YARN/K8s）、调度器（DolphinScheduler）
服务器都有哪些“形态”
物理机（裸金属）：真正的一台大电脑（机房里的铁盒子）。
虚拟机（VM）：在物理机上“切”出来的多台逻辑机器（常见：KVM/VMware）。
容器：更轻量的运行环境（Docker/K8s 里跑的一个进程组）。
云服务器：公有云提供的 VM/容器（本质还是上面几种）。
常见“角色”
应用/任务节点：跑你的脚本、DolphinScheduler 的 worker、API 等。
数据库：MySQL/Postgres/ClickHouse，用来存表、查 SQL。
大数据计算：Spark/YARN/Presto/Flink，做分布式算子。
存储：HDFS、MinIO、NAS（共享盘）。
消息与缓存：Kafka、RabbitMQ、Redis。
监控与日志：Prometheus/Grafana、ELK（Elastic+Kibana）。
你如何跟它打交道（跟你现在工作强相关）
进得去：先连 VPN，再过 跳板机/堡垒机，再
ssh user@host到目标服务器。身份与权限：
系统层：Linux 用户/组、
sudo、目录读写（ls -l看权限）。应用层：Dolphin 权限、数据库账户、对象存储桶权限等。
跑任务的几种方式：
DolphinScheduler：你点“运行”，它会在 某个 worker 节点 以指定 Linux 用户拉起你的 SQL/Shell/Spark 任务。日志在
/data/dolphinscheduler/.../logs/...（你截图里那种路径）。SQL 节点：只需要能连上对应 数据库，不需要 Spark。
Spark 节点：需要机器上有
JAVA_HOME、SPARK_HOME、集群配置（YARN/K8s/Standalone）。如果你用的是 Spark 任务类型而那台机器没装/没配好 Spark，就会跑不起来。
怎么看“到底在哪台机、什么环境”（30 秒自检）：
hostname -f # 我在哪台主机 whoami # 我是谁 pwd # 我在哪个目录 cat /etc/os-release # 系统版本 java -version # 有没有 Java（跑 Spark 必备） spark-submit --version # 有没有 Spark（若报错=可能未装/未入 PATH） which python && python -V echo $PATH传文件/拿日志：
scp/rsync，或挂载共享盘。会话别掉线：长任务用
tmux/screen，即使断网也不丢进程。资源自查：
htop、free -h、df -h、nproc、ulimit -a。
为啥“我数据源是 SQL，却有人让装 Spark？”
只有当你选择了 Spark/Flink 这类“分布式计算节点” 才需要装并配置它们。
纯 SQL 节点 不需要 Spark，但需要能连上对应 数据库实例（host、port、账号、库、表权限）。
很多公司的“公共脚本”/模板可能默认用 Spark，如果你套用了，就会依赖 Spark 环境（即便只是在里头做了点简单转换）。
环境与权限的三层理解
OS 层：能不能登录、能不能读写某个目录、能不能
sudo。网络层：能不能从这台机连到那台库（端口是否放行、是否需要走代理）。
应用层：Dolphin 的项目/任务可见性、数据库的
SELECT/INSERT权限、对象存储桶的读写策略。
你在公司常会遇到的坑
以为“服务器=一台机器”，实际是一片集群（登上登录机≠跑任务的执行机）。
环境不一致：登录机有
python3.10，worker 节点只有3.8；你本地能跑，线上不行。路径/权限：把输出写到你没权限的目录，任务就“成功但没数据”。
没用虚拟环境：系统 Python 被全员共享，依赖打架。
日志看错地方：Dolphin 的“任务成功”只是 Shell 返回码 0；SQL 本身如果没查到数据、或者你用
sleep(...)之类规避了错误，调度也会判成功。
速查：你现在就能用的小命令
# 1) 我现在这台机有哪些关键信息 hostname -f && whoami && pwd && date # 2) 看任务日志（按你的习惯路径） ls -ltr /data/dolphinscheduler/dpsdata/worker-server/logs | tail tail -n 200 <具体日志文件> # 3) 确认有没有 Spark / Java（仅当你跑 Spark 任务才需要） java -version spark-submit --version # 4) 资源与磁盘 htop # 或 top free -h df -h