Ooize任务调度框架浅析

作者: 心_的方向 | 来源:发表于2016-11-21 20:48 被阅读2861次

为什么需要任务调度框架

在进行数据处理的时候,需要进行数据采集、数据清洗、数据分析等操作,每一个过程都可能涉及到多个步骤,有的需要顺序执行,有的可以并行执行。如何方便,有效的管理这些任务的执行顺序和依赖关系,这就是任务调度框架的作用。

常见的几种任务调度框架

  1. Azkaban
    是有Linkedin开源的一个批量工作流任务调度器,用于在一个工作流内以一个特定的顺序运行一组工作和流程。Azkaban定义了一种键值对文件格式来建立任务之间的依赖关系,并提供友好的web界面维护和查看工作流。特点:方便的设置任务流;能够杀死并重新启动工作流;工作流和任务的日志记录。
  2. Zeus
    是阿里公司开源的任务调度框架。其特点是:方便Hive任务的调试运行;Hive元数据的可视化查询与数据预览。
  3. Linux crontab
    是linux的定时任务工具,也可以用来作为简单的任务调度框架。
  4. Ooize
    由Cloudera公司贡献给Apache的,能够提供Hadoop MapReduce和Pig Jobs的任务调度。因为内部的web框架用到了Tomcat,所以需要部署到Java Servlet容器中运行。


    2.png

    Ooize中定义了控制流节点(Control Flow Nodes)和动作节点(Action Nodes),都是基于XML定义的,其中控制流节点用来定义流程的开始、结束和执行路径,如decision(判断)、fork(分叉)、join(合并)等;动作节点包括mapreduce、shell、hive等。
    ** 三大功能 **


    1.png
    workflow:顺序执行流程节点,支持fork,join
    coordinator:定时触发一个workflow
    bundle job:用来绑定多个coordinator或者多个workflow

Oozie的安装部署

  1. 下载解压
$ tar zxvf oozie-4.0.0-cdh5.3.6.tar.gz -C /opt/modules/cdh/
3.png
  1. 在core-site.xml配置hadoop的代理用户
    <property>
        <name>hadoop.proxyuser.wulei.hosts</name>
        <value>*</value>
    </property>
    <property>
        <name>hadoop.proxyuser.wulei.groups</name>
        <value>*</value>
    </property>

配置完成后,需要重启hadoop集群

  1. 解压oozie目录下的hadooplibs,会生成一个oozie-4.0.0-cdh5.3.6目录,目录下面是hadoop相关的jar包和oozie中web需要的文件


    4.png
  2. 在oozie目录下面,创建目录libext,并拷贝oozie-4.0.0-cdh5.3.6/hadooplibs/hadooplib-2.5.0-cdh5.3.6.oozie-4.0.0-cdh5.3.6下的jar包到该目录下
[wulei@bigdata-00 oozie-4.0.0-cdh5.3.6]$ mkdir libext
[wulei@bigdata-00 oozie-4.0.0-cdh5.3.6]$ cp -r oozie-4.0.0-cdh5.3.6/hadooplibs/hadooplib-2.5.0-cdh5.3.6.oozie-4.0.0-cdh5.3.6/* libext/
  1. 拷贝ExtJS到libext目录下,这是一个web前端框架,oozie的web界面需要
    [wulei@bigdata-00 oozie-4.0.0-cdh5.3.6]$ cp /opt/softwares/ext-2.2.zip libext/
  2. 创建sharelib库,会把job运行所需要的依赖上传至hdfs上
[wulei@bigdata-00 oozie-4.0.0-cdh5.3.6]$ bin/oozie-setup.sh sharelib create -fs hdfs://bigdata-00:8020 -locallib oozie-sharelib-4.0.0-cdh5.3.6-yarn.tar.gz
5.png
  1. 开始前的准备工作
  • 打包
$ bin/oozie-setup.sh prepare-war
6.png
  • 初始化数据库


    7.png
  1. 启动oozie
    [wulei@bigdata-00 oozie-4.0.0-cdh5.3.6]$ bin/oozied.sh start
    查看jps中是否有一个Bootstrap进程
    8.png
    web界面查看
    9.png
  2. 测试example
    解压测试包:$ tar zxvf oozie-examples.tar.gz
    将examples上传至hdfs家目录下
    10.png
    运行mapreduce案例,配置job.properties文件
    11.png
    在oozie中指定hadoop的配置文件目录
    12.png
    重启oozie后,运行
[wulei@bigdata-00 oozie-4.0.0-cdh5.3.6]$ bin/oozie job -oozie http://bigdata-00:11000/oozie -config examples/apps/map-reduce/job.properties -run

ozzie的web界面查看


13.png

yarn的web界面观察mapreduce任务执行进度,可以发现运行一个workflow,会生成两个mapreduce任务。launcher任务用来对workflow进行封装,只有map任务;action任务用来执行action节点上的任务。


14.png

总结wrokflow在oozie中的运行流程

  1. 提交任务后,oozie中首先从指定的路径中读取job.properties
  2. 查找需要运行的workflow的路径(在hdfs上),将相应的变量传递给workflow
  3. 读取workflow.xml文件中的节点定义,然后执行控制流节点和动作节点
  4. 在hdfs读取运行任务所依赖的jar包

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