Oozie4.3 一 简介 1 官网 http://oozie.apache.org/ Apache Oozie Workflow Scheduler for Hadoop Hadoop生态的工作流调度器 Overview Oozie is a workflow scheduler system to manage Apache Hadoop jobs. Oozie Workflow jobs are Directed Acyclical Graphs (DAGs) of actions. Oo…

概括 Azkaban是一个非常轻量的开源调度框架,适合二次开发,但是无法直接用于生产环境,存在致命缺陷(比如AzkabanWebServer是单点,1年多时间没有修复),在一些情景下的行为简单粗暴(比如重启AzkabanExecutorServer会导致该server上正在运行的所有流程fail),很多时候需要人工干预,要达到生产环境的可靠性级别,至少大量二次开发,并且官方代码更新很快,合并代码有很大冲突风险,适合于一些对可靠性要求不高可以快速上手的小公司,不建议使用: Oozie作为apach…

官方文档如下: http://oozie.apache.org/docs/5.0.0/AG_OozieUpgrade.html 这里写的比较简单,大概过程如下:1 下载5.0代码并编译:2 解压5.0包并替换oozie-site.xml:3 停掉所有的流程:4 按照官方文档说的升级DB:5 重新启动oozie:6 恢复所有的流程: 这时升级就完成了,如果你足够细心的话,会发现还有一点小问题,Job DAG显示不出来,在5.0里oozie的Job DAG图片实现改为使用graphviz,需要安装…

命令行 $ oozie help 1 导出环境变量 $ export OOZIE_URL=http://oozie_server:11000/oozie 否则都需要增加 -oozie 参数,比如 $ oozie jobs -oozie http://oozie_server:11000/oozie 2 查看全部流程 $ oozie jobs 3 操作一个流程 $ oozie jobInvalid sub-command: Missing required option: [-suspend su…

oozie默认使用的spark是1.6,一直没有升级,如果想用最新的2.4,需要自己手工升级 首先看当前使用的spark版本的jar # oozie admin -oozie http://$oozie_server:11000/oozie -shareliblist # oozie admin -oozie http://$oozie_server:11000/oozie -shareliblist spark 升级: 1 手工修改hdfs上的sharelib目录,同时还要拷贝原有的oozie…

核心枚举 public enum ServerState { LOOKING, FOLLOWING, LEADING, OBSERVING; } zookeeper服务器状态:刚启动LOOKING,follower是FOLLOWING,leader是LEADING,observer是OBSERVING: public enum LearnerType { PARTICIPANT, OBSERVER; } 简单来说,zookeeper启动的核心类是QuorumPeerMain,启动之后会加载配置,…

impala2.12 官方:http://impala.apache.org/ 一 简介 Apache Impala is the open source, native analytic database for Apache Hadoop. Impala is shipped by Cloudera, MapR, Oracle, and Amazon. impala是hadoop上的开源分析性数据库:C++和java语言开发: Do BI-style Queries on Hadoop Im…

tpc 官方:http://www.tpc.org/ 一 简介 The TPC is a non-profit corporation founded to define transaction processing and database benchmarks and to disseminate objective, verifiable TPC performance data to the industry. TPC(The Transaction Processing Perform…

对文件进行词频统计,是一个大数据领域的hello word级别的应用,来看下实现有多简单: 1 Linux单机处理 egrep -o "\b[[:alpha:]]+\b" test_word.log|sort|uniq -c|sort -rn|head -10 2 Spark分布式处理(Scala) val sparkConf = new SparkConf() val sc = new SparkContext(sparkConf) sc.textFile("test_wo…

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…