[源码解析]Oozie来龙去脉之内部执行 目录 [源码解析]Oozie来龙去脉之内部执行 0x00 摘要 0x01 Oozie阶段 1.1 ActionStartXCommand 1.2 HiveActionExecutor 0x2 旧版本LauncherMapper 0x3 新版本Yarn Application Master 3. 1 YARN简介 3.2 ApplicationMaster 3.3 LauncherAM 0x4 Hive on Yarn 0x5 Tez计算框架 5.1 DA

执行Oozie调度Hive导数脚本抛java.io.IOException: output.properties data exceeds its limit [2048] 原因分析 shell脚本中一次提交的hql-mr作业量太大,其中包含的信息超过oozie launcher一次容许的最大值2K(2K是默认值) 解决办法 1)修改oozie-site.xml:<property> <name>oozie.action.max.output.data</name> &

Oozie执行Sqoop,传入参数(注意,在使用--query时,参数中一定不要带有空格,否则出错)1. 新建一个workflow 2. 拖入一个sqoop 3. sqoop抽取命令如下(建议先在命令行试下,因为oozie的错误提示很委婉,基本看不出错误原因) sqoop import --connect jdbc:mysql://localhost:3306/spider_new --username root --password 1234qwer --target-dir /user/fe

在使用oozie调用sqoop时,报了下边这个错 Launcher AM execution failed java.io.IOException: output.properties data exceeds its limit [] at org.apache.oozie.action.hadoop.LocalFsOperations.getLocalFileContentAsString(LocalFsOperations.java:) at org.apache.oozie.action

本文主要针对使用CDH平台的HUE时候碰到两类问题,最终问题并没有得到很好的解决,只是提供了一种绕行方式,欢迎知道的朋友补充. ## **NO 1: HUE执行jar包** > 第一种报错 org.apache.oozie.action.hadoop.LauncherException: IO error at org.apache.oozie.action.hadoop.LauncherAM.setRecoveryId(LauncherAM.java:487) at org.apache.oo

近半年做了很多应急响应项目,针对黑客入侵.但疲于没有时间来总结一些常用的东西,寄希望用这篇博文分享一些安全工程师在处理应急响应时常见的套路,因为方面众多可能有些杂碎. 个人认为入侵响应的核心无外乎四个字,顺藤摸瓜.我们常常需要找到比较关键的信息后通过一些指令查询或者分析日志,逐步分析黑客的具体步骤. 入侵后需要被关注的Linux系统日志 var/log/cron 记录crontab命令是否被正确的执行,一般会被黑客删除 var/log/lastlog 记录登录的用户,可以使用命令lastlog查

Spark是现在应用最广泛的分布式计算框架,oozie支持在它的调度中执行spark.在我的日常工作中,一部分工作就是基于oozie维护好每天的spark离线任务,合理的设计工作流并分配适合的参数对于spark的稳定运行十分重要. Spark Action 这个Action允许执行spark任务,需要用户指定job-tracker以及name-node.先看看语法规则: 语法规则 <workflow-app name="[WF-DEF-NAME]" xmlns="uri

工作中发现在oozie中使用sqoop与在shell中直接调度sqoop性能上有很大的差异.为了更深入的探索其中的缘由,开始了oozie的源码分析之路.今天第一天阅读源码,由于没有编译成功,不能运行测试用例,直接使用sublime肉眼阅读,还是挺费劲的. 虽然流程还不是顺畅,但是大体上的内容还算是了解了. 我这里使用的是oozie4.2的版本,之前稍微看过4.3版本的,源码上还是有一定的差异的. 看上面的图,大致理解oozie的过程是: oozie cli提交任务 oozie server创建一

在大数据的当下,各种spark和hadoop的框架层出不穷.各种高端的计算框架,分布式任务如乱花般迷眼.你是否有这种困惑!--有了许多的分布式任务,但是每天需要固定时间跑任务,自己写个调度,既不稳定,又没有可靠的通知. 想要了解Oozie的基础知识,可以参考这里 那么你应该是在找--Oozie. Oozie是一款支持分布式任务调度的开源框架,它支持很多的分布式任务,比如map reduce,spark,sqoop,pig甚至shell等等.你可以以各种方式调度它们,把它们组成工作流.每个工作流节

设想一下,当你的系统引入了spark或者hadoop以后,基于Spark和Hadoop已经做了一些任务,比如一连串的Map Reduce任务,但是他们之间彼此右前后依赖的顺序,因此你必须要等一个任务执行成功后,再手动执行第二个任务.是不是很烦! 这个时候Oozie乌贼就派上用场了,它可以把多个任务组成一个工作流,自动完成任务的调用. 至于为什么要取这样的名字,我的理解是,乌贼有很多只脚但是只有一个身体,这正像是工作流引擎一样,功能很多,可以做的事情很多,但是都是受到一个调度器控制:它的身体很柔软

继前一篇大体上翻译了Email的Action配置,本篇继续看一下Shell的相关配置. Shell Action Shell Action可以执行Shell脚本命令,工作流会等到shell完全执行完毕后退出,再执行下一个节点.为了运行shell,必须配置job-tracker以及name-node,并且设置exec来执行shell. Shell既可以使用job-xml引用一个配置文件,也可以在shell action内直接配置.shell action中的配置会覆盖job-xml中的配置. EL

Oozie在执行sqoop的时候报错,同样的SQL在sqoop中可用,在oozie中不可用: Caused by: java.sql.SQLSyntaxErrorException: ORA-00918: 未明确定义列 at oracle.jdbc.driver.T4CTTIoer.processError(T4CTTIoer.java:450) at oracle.jdbc.driver.T4CTTIoer.processError(T4CTTIoer.java:399) at oracle.

Sqoop的使用应该是Oozie里面最常用的了,因为很多BI数据分析都是基于业务数据库来做的,因此需要把mysql或者oracle的数据导入到hdfs中再利用mapreduce或者spark进行ETL,生成报表信息. 因此本篇的Sqoop Action其实就是运行一个sqoop的任务而已. 同样action会等到sqoop执行成功后,才会执行下一个action.为了运行sqoop action,需要提供job-tracker,name-node,command或者arg元素. sqoop act

1. Oozie简介 Yahoo开发工作流引擎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: 数据文件生成 时间条件 Oozie定义了一种基于XML的hPDL (Hadoop Process

1. 简介 coordinator是workflow的定时提交器,基于时间条件与数据生成触发(based on time and data triggers).简单点说,coordinator按所定义的时间周期进行轮询,若数据生成条件满足,则触发workflow任务:否则,则等待数据生成或跳过(调度策略由设置的超时时间决定). 2. 详解 coordinator-app <coordinator-app name="coord-demo" frequency="${co

config.xml文件的配置如下: <widget label="资源搜索" icon="assets/images/public_impact_over.png" config="widgets/AdvancedBusiness/AdvancedBusinessWidget.xml" url="widgets/AdvancedBusiness/AdvancedBusinessWidget.swf" /> 源代码

config.xml文件的配置如下: <widget right="20" top="55" config="widgets/MapSwitcher/MapSwitcherWidget.xml" url="widgets/MapSwitcher/MapSwitcherWidget.swf" /> 源代码目录如下: 该模块的源代码原理解析,详细的代码在下载的开源flexviewer自带的: 大概的思路如下:MapSw

系统的GIS功能实现是基于arcgis api for flex,首先附上系统的主界面图,接下来的是对主界面的模块功能详细讲解: 一.GIS环境软件安装 (1)arcgis desktop的安装,要是不想对地图数据进行样式配置或者数据加工的话,这步可以跳过不用安装,详细的安装步骤见这里: (2)arcgis server的安装,这个是必须的,用来发布webgis的地图服务,比如地图基础服务,路径分析的网络服务,地理编码服务等等,详细的安装步骤见这里: (3)arcsde直连创建地理企业数据库,为

开发语言是flex.java,开发平台是myeclise.eclise,后台数据库是oracel或sqlserver,开发接口是arcgis api for flex,提供以下的功能: 1.视频监控: 显示视频监控的位置所在和信息 2.危险隐患管理: 显示危险隐患在地图的位置以及详细信息 3.事故后果模拟: 以某点为中心,假如这个点发生危险品泄漏事故为前提进行模拟,在界面输入一系列的参数值,比如危化品数量,种类,泄漏半径等等. 4.应急资源管理: 5.在线编辑: 利用SDE来实现地图在线编辑功能

郑昀 创建于2014/10/30 最后更新于2014/10/31   一)选型:Shib+Presto 应用场景:即席查询(Ad-hoc Query) 1.1.即席查询的目标 使用者是产品/运营/销售运营的数据分析师: 要求数据分析师掌握查询SQL查询脚本编写技巧,掌握不同业务的数据存储在不同的数据集市里: 不管他们的计算任务是提交给 数据库 还是 Hadoop,计算时间都可能会很长,不可能在线等待: 所以, 使用者提交了一个计算任务(PIG/SQL/Hive SQL),控制台告知任务已排队,给