Oozie 官方示例

解压oozie-examples.tar.gz
  将examples/上传到HDFS家目录
    $ bin/hdfs dfs -put /opt/cdh-5.6.3/oozie-4.0.0-cdh5.3.6/examples examples
  试运行自带的wordcount示例examples/apps/map-reduce
    job-with-config-class.properties
    job.properties
    lib
    workflow-with-config-class.xml
    workflow.xml
  修改example下/opt/cdh-5.6.3/oozie-4.0.0-cdh5.3.6/examples/apps/map-reduce/
    job.properties
      nameNode=hdfs://hadoop09-linux-01.ibeifeng.com:8020
      jobTracker=hadoop09-linux-01.ibeifeng.com:8032
  功能: 指定workflow的地址,声明相关变量
    workflow.xml
      引用job.properties相关变量
      配置工作流
  运行一下
    $ bin/oozie job -oozie http://hadoop09-linux-01.ibeifeng.com:11000/oozie -config examples/apps/map-reduce/job.properties -run
  8088端口会出现两个执行进程,其中一个是launch仅仅执行map程序用于封装oozie
  第二个进行执行mr程序
  wf运行流程
    command 提交任务
    oozie读取job.properties
    查找需要运行的wf的地址,将相应变量传递给wf
    读取wf文件
      start 节点
      action 节点
      OK -> end
      error -> kill
    读取依赖的jar包(lib目录)
    sharelib的jar包支持

自定义实现workcount的workflow

测试wordcount程序
  $ bin/yarn jar share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-2.5.0-cdh5.3.6.jar wordcount /input /output
  也可用hadopp示例的wordcount
  oozie根目录下创建application文件夹,并将examples/apps/map-reduce/复制一份到application,用于配置自定义wordcount程序
  上传application文件夹到hdfs(家目录,因为在job.properties下要配置该目录)
  添加,修改applicatio/wc-wf目录下配置文件
    job.properties
      examplesRoot=application/wc-wf
      inputDir=input
      outputDir=output
    workflow.xml
      <delete path="${nameNode}/${outputDir}"/>
      mapreduce.job.queuename=${queueName}
      mapreduce.job.map.class=org.apache.hadoop.wordcount.WCMap
      mapreduce.job.reduce.class=org.apache.hadoop.wordcount.WCReduce
      mapreduce.map.output.key.class=org.apache.hadoop.io.Text
      mapreduce.map.output.value.class=org.apache.hadoop.io.LongWritable
      mapreduce.job.output.key.class=org.apache.hadoop.io.Text
      mapreduce.job.output.value.class=org.apache.hadoop.io.LongWritable
      mapreduce.input.fileinputformat.inputdir=${nameNode}/${inputDir}
      mapreduce.output.fileoutputformat.outputdir=${nameNode}/${outputDir}
  与mr程序中的driver如出一辙
  将复制的application/wc-wf中的lib目录下jar包删除,并把wc.jar放入
  重新上传文件运行
    $ export OOZIE_URL="http://hadoop09-linux-01.ibeifeng.com:11000/oozie"
    $ bin/oozie job -config application/wc-wf/job.properties -run
  oozie 任务被kill
  查看log日志发现 java.io.IOException: mapreduce.job.map.class is incompatible with map compatability mode
  原因没使用 mapred.mapper.new-api = true 与 mapred.reducer.new-api = true

自定义shell的workflow

从example示例中复制一份shell到application,更名为shell-wf
  在shell-wf目录中
  创建一个shell脚本,简单测试
    $HIVE_HOME/bin/hive -e "show databases" >> shell-rs.txt
  依据官网文档修改部分配置
  job.properties
    nameNode=hdfs://hadoop09-linux-01.ibeifeng.com:8020
    jobTracker=hadoop09-linux-01.ibeifeng.com:8032
    queueName=default
    examplesRoot=user/liuwl/application/shell-wf
    EXEC=test.sh
    oozie.wf.application.path=${nameNode}/${examplesRoot}/workflow.xml
  workflow.xml
  exec节点后添加
    <file>${nameNode}/${examplesRoot}/${EXEC}#${EXEC}</file>
    修改ok节点to end节点
  上传shell-wf目录到hdfs
  测试运行
    $ export OOZIE_URL="http://hadoop09-linux-01.ibeifeng.com:11000/oozie"
    $ bin/oozie job -config application/wc-wf/job.properties -run

复杂DAG图设计(其实也就是顺序,并发执行多个job)

		  |----> hive  action -->|
  start --> MR action       --> shell action --> end
       |----> spark action -->|
一个简单的workflow: 先执行mraction 运行wordcount程序,然后使用shellaction 移动output下的part文件
复制一份上面的wc-wf文件夹
创建一个shel脚本
#!/bin/bash
HADOOP_HOME=/opt/cdh-5.6.3/hadoop-2.5.0-cdh5.3.6
$HADOOP_HOME/bin/hdfs dfs -mv /output/p* /
修改job.properties与workflow.xml
nameNode=hdfs://hadoop09-linux-01.ibeifeng.com:8020
jobTracker=hadoop09-linux-01.ibeifeng.com:8032
queueName=default
examplesRoot=user/liuwl/application/dag-wf
oozie.wf.application.path=${nameNode}/${examplesRoot}/workflow.xml
inputDir=input
outputDir=output
EXEC=oozie.sh
=====================================================================
添加
<action name="shell-node">
<shell xmlns="uri:oozie:shell-action:0.2">
<job-tracker>${jobTracker}</job-tracker>
<name-node>${nameNode}</name-node>
<configuration>
<property>
<name>mapred.job.queue.name</name>
<value>${queueName}</value>
</property>
</configuration>
<exec>${EXEC}</exec>
     <file>${nameNode}/${examplesRoot}/${EXEC}#${EXEC}</file>
</shell>
<ok to="end"/>
<error to="fail"/>
</action>
修改mr-node节点下OK节点为shell-node
  测试运行
    $ export OOZIE_URL="http://hadoop09-linux-01.ibeifeng.com:11000/oozie"
    $ bin/oozie job -config application/dag-wf/job.properties -run

coordinator的编写

基于时间的任务调度(起始时间,终止时间,频率)
  关于时区
    CST 中国标准时间(China Standard Time)
    UTC 协调世界时,又称世界标准时间
    GMT 格林日志标准时间
  OOZIE默认UTC与GMT本地时间相同,需要改为CST
  使用date -R查看 是否为+0800
  如果不是
    cp /usr/zoneinfo/Asia/Shanghai /etc/localtime # ln -sf ... 或创建软连接
    然后修改一下clock文件
    vi /etc/sysconfig/clock
    ZONE="Asia/Shanghai"
    修改oozie的时区
      oozie.site.xml
      oozie.processing.timezone=GMT+0800
    修改ext中js文件
    oozie-server/webapps/oozie/oozie-console.js
    查找GMT并修改为GMT+0800
    重启oozie,清缓存查看页面
    拷贝官方示例中的cron并修改
    其中
      job.properties
        nameNode=hdfs://hadoop09-linux-01.ibeifeng.com:8020
        jobTracker=hadoop09-linux-01.ibeifeng.com:8032
        queueName=default
        examplesRoot=user/liuwl/application/cron-wf
        oozie.coord.application.path=${nameNode}/${examplesRoot}
        start=2016-11-23T17:15+0800
        end=2016-11-23T17:20+0800
        workflowAppUri=${nameNode}/${examplesRoot}
      coordinator.xml
        <coordinator-app name="cron-coord" frequency="${coord:minutes(1)}"
        start="${start}" end="${end}" timezone="GMT+0800" xmlns="uri:oozie:coordinator:0.2">
    执行顺序
      job.properties-->coordinator.xml(完成时间封装)-->workflow.xml(运行)
  上传并测试运行
      $ export OOZIE_URL="http://hadoop09-linux-01.ibeifeng.com:11000/oozie"
      $ bin/oozie job -config application/cron-wf/job.properties -run
  问题,运行后报错,提示频率值太小,修改
  oozie-site.xml添加下
  oozie.service.coord.check.maximum.frequency=false
  再测试一个使用linux crontb格式的coordinator,改一下coordinator.xml如frequency="*/2 * * * *"

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