1.7-1.12 MapReduce Wordflow

一、案例运行MapReduce Workflow

1、准备examples

[root@hadoop-senior oozie-4.0.0-cdh5.3.6]# pwd
/opt/cdh-5.3.6/oozie-4.0.0-cdh5.3.6

[root@hadoop-senior oozie-4.0.0-cdh5.3.6]# tar zxf oozie-examples.tar.gz    //此压缩包默认存在

[root@hadoop-senior oozie-4.0.0-cdh5.3.6]# cd examples/

[root@hadoop-senior examples]# ls
apps  input-data  src

2、将examples目录上传到hdfs

##上传
[root@hadoop-senior oozie-4.0.0-cdh5.3.6]# /opt/cdh-5.3.6/hadoop-2.5.0-cdh5.3.6/bin/hdfs dfs -put examples examples

##查看
[root@hadoop-senior hadoop-2.5.0-cdh5.3.6]# bin/hdfs dfs -ls /user/root |grep examples
drwxr-xr-x   - root supergroup          0 2019-05-10 14:01 /user/root/examples

3、修改配置

##先启动yarn、historyserver
[root@hadoop-senior hadoop-2.5.0-cdh5.3.6]# sbin/yarn-daemon.sh start resourcemanager

[root@hadoop-senior hadoop-2.5.0-cdh5.3.6]# sbin/yarn-daemon.sh start nodemanager

[root@hadoop-senior hadoop-2.5.0-cdh5.3.6]# sbin/mr-jobhistory-daemon.sh start historyserver

##看一下hdfs上examples里的目录结构
[root@hadoop-senior hadoop-2.5.0-cdh5.3.6]# bin/hdfs dfs -ls /user/root/examples/apps/map-reduce
Found 5 items
-rw-r--r--   1 root supergroup       1028 2019-05-10 14:01 /user/root/examples/apps/map-reduce/job-with-config-class.properties
-rw-r--r--   1 root supergroup       1012 2019-05-10 14:01 /user/root/examples/apps/map-reduce/job.properties
drwxr-xr-x   - root supergroup          0 2019-05-10 14:01 /user/root/examples/apps/map-reduce/lib
-rw-r--r--   1 root supergroup       2274 2019-05-10 14:01 /user/root/examples/apps/map-reduce/workflow-with-config-class.xml
-rw-r--r--   1 root supergroup       2559 2019-05-10 14:01 /user/root/examples/apps/map-reduce/workflow.xml

说明：workflow.xml文件必须在hdfs上； job.properties文件在本地有也可以

####修改 job.properties

nameNode=hdfs://hadoop-senior.ibeifeng.com:8020
jobTracker=hadoop-senior.ibeifeng.com:8032
queueName=default
examplesRoot=examples

oozie.coord.application.path=${nameNode}/user/${user.name}/${examplesRoot}/apps/map-reduce/workflow.xml

outputDir=map-reduce

##更新一下hdfs的文件内容，不更新应该也可以
[root@hadoop-senior oozie-4.0.0-cdh5.3.6]# /opt/cdh-5.3.6/hadoop-2.5.0-cdh5.3.6/bin/hdfs dfs -rm  examples/apps/map-reduce/job.properties

[root@hadoop-senior oozie-4.0.0-cdh5.3.6]# /opt/cdh-5.3.6/hadoop-2.5.0-cdh5.3.6/bin/hdfs dfs -put examples/apps/map-reduce/job.properties examples/apps/map-reduce/

4、

##
 [root@hadoop-senior oozie-4.0.0-cdh5.3.6]# bin/oozie help

##运行一个MapReduce job
[root@hadoop-senior oozie-4.0.0-cdh5.3.6]# bin/oozie job -oozie http://localhost:11000/oozie -config examples/apps/map-reduce/job.properties -run
job: 0000000-190510134749297-oozie-root-W

##
[root@hadoop-senior hadoop-2.5.0-cdh5.3.6]# bin/hdfs dfs -ls /user/root/examples/output-data/map-reduce
Found 2 items
-rw-r--r--   1 root supergroup          0 2019-05-10 16:27 /user/root/examples/output-data/map-reduce/_SUCCESS
-rw-r--r--   1 root supergroup       1547 2019-05-10 16:27 /user/root/examples/output-data/map-reduce/part-00000

oozie其实就是一个MapReduce，可以在yarn的web页面中看见，在oozie的页面中也可以看见；

##用命令行查看命令运行结果
[root@hadoop-senior oozie-4.0.0-cdh5.3.6]# bin/oozie job -oozie http://localhost:11000/oozie -info 0000000-190510134749297-oozie-root-W

二、自定义Workflow

1、关于workflow

工作流引擎Oozie（驭象者），用于管理Hadoop任务（支持MapReduce、Spark、Pig、Hive），把这些任务以DAG（有向无环图）方式串接起来。

Oozie任务流包括：coordinator、workflow；workflow描述任务执行顺序的DAG，而coordinator则用于定时任务触发，相当于workflow的定时管理器，其触发条件包括两类：
     1.  数据文件生成
     2.  时间条件

workflow定义语言是基于XML的，它被称为hPDL(Hadoop过程定义语言)。

workflow节点：
    控制流节点（Control Flow Nodes）
    动作节点（Action Nodes）

其中，控制流节点定义了流程的开始和结束（start、end），以及控制流程的执行路径（Execution Path），如decision、fork、join等；
而动作节点包括Hadoop任务、SSH、HTTP、eMail和Oozie子流程等。

节点名称和转换必须符合以下模式=[a-zA-Z][\-_a-zA-Z0-0]*=，最多20个字符。

start—>action—(ok)-->end

start—>action—(error)-->end

2、Workflow Action Nodes

Action Computation/Processing Is Always Remote 

Actions Are Asynchronous 

Actions Have 2 Transitions, ok and error

Action Recovery

三、MapReduce action

1、workflow

Oozie中WorkFlow包括job.properties、workflow.xml 、lib 目录（依赖jar包）三部分组成。
job.properties配置文件中包括nameNode、jobTracker、queueName、oozieAppsRoot、oozieDataRoot、oozie.wf.application.path、inputDir、outputDir，
其关键点是指向workflow.xml文件所在的HDFS位置。

##############
job.properties

关键点：指向workflow.xml文件所在的HDFS位置

workflow.xml （该文件需存放在HDFS上）
包含几点：
  *start
  *action
  *MapReduce、Hive、Sqoop、Shell
    ok
    error
  *kill
  *end

lib 目录 （该目录需存放在HDFS上）

依赖jar包

2、MapReduce action

可以将map-reduce操作配置为在启动map reduce作业之前执行文件系统清理和目录创建，MapReduce的输入目录不能存在；

工作流作业将等待Hadoop map/reduce作业完成，然后继续工作流执行路径中的下一个操作。

Hadoop作业的计数器和作业退出状态(=FAILED=、kill或succeed)必须在Hadoop作业结束后对工作流作业可用。

map-reduce操作必须配置所有必要的Hadoop JobConf属性来运行Hadoop map/reduce作业。

四、新API中MapReduce Action

1、准备目录

[root@hadoop-senior oozie-4.0.0-cdh5.3.6]# mkdir -p oozie-apps/mr-wordcount-wf/lib

[root@hadoop-senior oozie-4.0.0-cdh5.3.6]# ls oozie-apps/mr-wordcount-wf/
job.properties  lib  workflow.xml    //job.properties    workflow.xml这两个文件可以从其他地方copy过来再修改

2、job.properties

nameNode=hdfs://hadoop-senior.ibeifeng.com:8020
jobTracker=hadoop-senior.ibeifeng.com:8032
queueName=default
oozieAppsRoot=user/root/oozie-apps
oozieDataRoot=user/root/oozie/datas

oozie.wf.application.path=${nameNode}/${oozieAppsRoot}/mr-wordcount-wf/workflow.xml

inputDir=mr-wordcount-wf/input
outputDir=mr-wordcount-wf/output

3、workflow.xml

<workflow-app xmlns="uri:oozie:workflow:0.5" name="mr-wordcount-wf">
    <start to="mr-node-wordcount"/>
    <action name="mr-node-wordcount">
        <map-reduce>
            <job-tracker>${jobTracker}</job-tracker>
            <name-node>${nameNode}</name-node>
            <prepare>
                <delete path="${nameNode}/${oozieDataRoot}/${outputDir}"/>
            </prepare>
            <configuration>
                <property>
                    <name>mapred.mapper.new-api</name>
                    <value>true</value>
                </property>
                <property>
                    <name>mapred.reducer.new-api</name>
                    <value>true</value>
                </property>
                <property>
                    <name>mapreduce.job.queuename</name>
                    <value>${queueName}</value>
                </property>
                <property>
                    <name>mapreduce.job.map.class</name>
                    <value>com.ibeifeng.hadoop.senior.mapreduce.WordCount$WordCountMapper</value>
                </property>
                <property>
                    <name>mapreduce.job.reduce.class</name>
                    <value>com.ibeifeng.hadoop.senior.mapreduce.WordCount$WordCountReducer</value>
                </property>

                <property>
                    <name>mapreduce.map.output.key.class</name>
                    <value>org.apache.hadoop.io.Text</value>
                </property>
                <property>
                    <name>mapreduce.map.output.value.class</name>
                    <value>org.apache.hadoop.io.IntWritable</value>
                </property>
                <property>
                    <name>mapreduce.job.output.key.class</name>
                    <value>org.apache.hadoop.io.Text</value>
                </property>
                <property>
                    <name>mapreduce.job.output.value.class</name>
                    <value>org.apache.hadoop.io.IntWritable</value>
                </property>
                <property>
                    <name>mapreduce.input.fileinputformat.inputdir</name>
                    <value>${nameNode}/${oozieDataRoot}/${inputDir}</value>
                </property>
                <property>
                    <name>mapreduce.output.fileoutputformat.outputdir</name>
                    <value>${nameNode}/${oozieDataRoot}/${outputDir}</value>
                </property>
            </configuration>
        </map-reduce>
        <ok to="end"/>
        <error to="fail"/>
    </action>
    <kill name="fail">
        <message>Map/Reduce failed, error message[${wf:errorMessage(wf:lastErrorNode())}]</message>
    </kill>
    <end name="end"/>
</workflow-app>

4、创建hdfs目录和数据，并运行

##
[root@hadoop-senior hadoop-2.5.0-cdh5.3.6]# bin/hdfs dfs -mkdir -p /user/root/oozie/datas/mr-wordcount-wf/input
[root@hadoop-senior hadoop-2.5.0-cdh5.3.6]# bin/hdfs dfs -put /opt/datas/wc.input /user/root/oozie/datas/mr-wordcount-wf/input

##把oozie-apps目录上传到hdfs上
[root@hadoop-senior oozie-4.0.0-cdh5.3.6]# /opt/cdh-5.3.6/hadoop-2.5.0-cdh5.3.6/bin/hdfs dfs -put oozie-apps/ oozie-apps

##执行oozie job
[root@hadoop-senior oozie-4.0.0-cdh5.3.6]# export OOZIE_URL=http://hadoop-senior.ibeifeng.com:11000/oozie/
[root@hadoop-senior oozie-4.0.0-cdh5.3.6]# bin/oozie job -config oozie-apps/mr-wordcount-wf/job.properties -run

此时可以在oozie 和yarn的web上看到job

##运行成功，查看运行结果

[root@hadoop-senior hadoop-2.5.0-cdh5.3.6]# bin/hdfs dfs -text /user/root/oozie/datas/mr-wordcount-wf/output/part-r-00000
hadoop    4
hdfs    1
hive    1
hue    1
mapreduce    1

五、workflow编程要点

如何定义一个WorkFlow：
    *job.properties
        关键点：指向workflow.xml文件所在的HDFS位置
    *workflow.xml
        定义文件
        XML文件
        包含几点
            *start
            *action
                MapReduce、Hive、Sqoop、Shelll
                *ok
                *fail
            *kil1
            *end

    *1ib目录
        依赖的jar包

workflow.xml编写：
    *流程控制节点
    *Action节点

MapReduce Action：
    如何使用ooize调度MapReduce程序
    关键点：
    将以前Java MapReduce程序中的【Driver】部分
             ||
    configuration

##使用新API的配置

<property>
  <name>mapred.mapper.new-api</name>
  <value>true</value>
</property>
<property>
  <name>mapred.reducer.new-api</name>
  <value>true</value>
</property>