在安装好Azkaban后,熟悉Azkaban的用法花了较长时间,也踩了一些坑,接下来将详细描述Azkaban的使用过程. 目录 一.界面介绍 二.Projects 1. 创建Command类型单一Job示例 1)创建一个Project,填写名称和描述 2)点击Create Project之后 3)创建Job 4)打包Job资源文件并上传 2. 创建Command类型多Job工作流 1)创建Project 2)上传文件 3)执行一次 4)指定定时任务 一.界面介绍 首页有6个菜单: Project…

转载自:Azkaban学习之路 (一)Azkaban的基础介绍 目录 一.为什么需要工作流调度器 二.工作流调度实现方式 三.常见工作流调度系统 四.各种调度工具对比 五.Azkaban 与 Oozie 对比 1. 功能 2. 工作流定义 3. 工作流传参 4. 定时执行 5. 资源管理 6. 工作流执行 7. 工作流管理 六.Azkaban 介绍 七.Azkaban调度的任务类型 一.为什么需要工作流调度器 1. 一个完整的数据分析系统通常都是由大量任务单元组成: Shell 脚本程序,Jav…

Azkaban是什么?(一) Azkaban的功能特点(二) Azkaban的架构(三) Hadoop工作流引擎之Azkaban与Oozie对比(四) 不多说,直接上干货! http://www.cnblogs.com/zlslch/category/938837.html 准备这四个 Azkaban 2.5安装 系统时区设置 安装和配置mysql Azkaban Web Server 安装 Azkaban Executor Server安装 启动验证 Azkaban web server插件安…

大数据时代之hadoop(一):hadoop安装 大数据时代之hadoop(二):hadoop脚本解析 大数据时代之hadoop(三):hadoop数据流(生命周期) 大数据时代之hadoop(四):hadoop 分布式文件系统(HDFS) hadoop的核心分为两块,一是分布式存储系统-hdfs,这个我已经在上一章节大致讲了一下,还有一个就是hadoop的计算框架-mapreduce. mapreduce事实上就是一个移动式的基于key-value形式的分布式计算框架. 其计算分为两个阶段,m…

Azkaban是一个批量工作流任务调度器,使用Java语言开发.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使用job配置文件建立任务之间的依赖关系,并提供一个易于使用的web用户界面维护和跟踪你的工作流. 目录 一.Azkaban优点 二.Azkaban安装模式 三.Azkaban安装 1. 准备 2. 下载源码 3. 编译源码 4. 配置数据库 5. 配置web-server 6. 配置exec-server 四.Azkaban启动 一.Azkaban优点 提供功能清…

ignite分布式计算 在ignite中,有传统的MapReduce模型的分布式计算,也有基于分布式存储的并置计算,当数据分散到不同的节点上时,根据提供的并置键,计算会传播到数据所在的节点进行计算,再结合数据并置,相关联的数据存储在相同节点,这样可以避免在计算过程中涉及到大量的数据移动,有效保证计算的性能. ignite分布式计算的主要特点如下: 特性 描述 自动部署 计算用到的类可以自动传播,而不需要在每个节点都部署相关的类,这个可以通过配置peerClassLoadingEnabled选项开…

一.环境及软件 安装环境: 安装目录: /usr/local/ae/ankaban Hadoop 安装目录 export HADOOP_HOME=/usr/local/ae/hadoop-1.2.1 azkaban-executor-2.5.0安装目录:/usr/local/ae/azkaban/azkaban-executor-2.5.0 安装软件: azkaban-jobtype-2.5.0.tar.gz Azkaban jobtype plugin source:github.com/az…

一.前言 最近试着参照官方文档搭建 Azkaban,发现文档很多地方有坑,所以在此记录一下. 二.环境及软件 安装环境: 系统环境: ubuntu-12.04.2-server-amd64 安装目录: /usr/local/ae/ankaban JDK 安装目录: export JAVA_HOME=/usr/local/ae/jdk1.7.0_51 Hadoop 安装目录 export HADOOP_HOME=/usr/local/ae/hadoop-1.2.1 Mysql 版本:mysql-s…

大数据中的数据量非常巨大,达到了PB级别.而且这庞大的数据之中,不仅仅包括结构化数据(如数字.符号等数据),还包括非结构化数据(如文本.图像.声音.视频等数据).这使得大数据的存储,管理和处理很难利用传统的关系型数据库去完成.在大数据之中,有价值的信息往往深藏其中.这就需要对大数据的处理速度要非常快,才能短时间之内就能从大量的复杂数据之中获取到有价值的信息.在大数据的大量复杂的数据之中,通常不仅仅包含真实的数据,一些虚假的数据也混杂其中.这就需要在大数据的处理中将虚假的数据剔除,利用真实的数据来…

上一篇:Hadoop的安装(日志四) 1,算法的原理解释: 如下图所示,G就是传说中的谷歌矩阵,这个矩阵是n*n型号的,n表示共计有n个网页. 如矩阵中所示: 11位置处的元素,是表示第一个网页指向的第一个网页的比例值. 12元素,第二个网页指向第一个网页的比例值. 所谓的比例值,这个名称是我给取的,意思就是指向的链接占据所有链接的比例,例如,1网页指向了2,3,4网页,那么其1指向2网页的比例值就为1/3. 按照上面的原理,解析所有的链接,便得到了一个Google矩阵. Google论文中有:…