原文地址:http://blog.youkuaiyun.com/hblfyla/article/details/74384915
概述
为什么需要工作流调度系统
l 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，java程序，mapreduce程序、hive脚本等
l 各任务单元之间存在时间先后及前后依赖关系
l 为了很好地组织起这样的复杂执行计划，需要一个工作流调度系统来调度执行；
例如，我们可能有这样一个需求，某个业务系统每天产生20G原始数据，我们每天都要对其进行处理，处理步骤如下所示：
1、 通过Hadoop先将原始数据同步到HDFS上；
2、 借助MapReduce计算框架对原始数据进行转换，生成的数据以分区表的形式存储到多张Hive表中；
3、 需要对Hive中多个表的数据进行JOIN处理，得到一个明细数据Hive大表；
4、 将明细数据进行复杂的统计分析，得到结果报表信息；
5、 需要将统计分析得到的结果数据同步到业务系统中，供业务调用使用。
工作流调度实现方式
简单的任务调度：直接使用linux的crontab来定义；
复杂的任务调度：开发调度平台
或使用现成的开源调度系统，比如ooize、azkaban等
常见工作流调度系统
市面上目前有许多工作流调度器
在hadoop领域，常见的工作流调度器有Oozie, Azkaban,Cascading,Hamake等
各种调度工具特性对比
下面的表格对上述四种hadoop工作流调度器的关键特性进行了比较，尽管这些工作流调度器能够解决的需求场景基本一致，但在设计理念，目标用户，应用场景等方面还是存在显著的区别，在做技术选型的时候，可以提供参考
特性 | Hamake | Oozie | Azkaban | Cascading |
工作流描述语言 | XML | XML (xPDL based) | text file with key/value pairs | Java API |
依赖机制 | data-driven | explicit | explicit | explicit |
是否要web容器 | No | Yes | Yes | No |
进度跟踪 | console/log messages | web page | web page | Java API |
Hadoop job调度支持 | no | yes | yes | yes |
运行模式 | command line utility | daemon | daemon | API |
Pig支持 | yes | yes | yes | yes |
事件通知 | no | no | no | yes |
需要安装 | no | yes | yes | no |
支持的hadoop版本 | 0.18+ | 0.20+ | currently unknown | 0.18+ |
重试支持 | no | workflownode evel | yes | yes |
运行任意命令 | yes | yes | yes | yes |
Amazon EMR支持 | yes | no | currently unknown | yes |
Azkaban与Oozie对比
对市面上最流行的两种调度器，给出以下详细对比，以供技术选型参考。总体来说，ooize相比azkaban是一个重量级的任务调度系统，功能全面，但配置使用也更复杂。如果可以不在意某些功能的缺失，轻量级调度器azkaban是很不错的候选对象。
详情如下：
u 功能
两者均可以调度mapreduce,pig,java,脚本工作流任务
两者均可以定时执行工作流任务
u 工作流定义
Azkaban使用Properties文件定义工作流
Oozie使用XML文件定义工作流
u 工作流传参
Azkaban支持直接传参，例如${input}
Oozie支持参数和EL表达式，例如${fs:dirSize(myInputDir)}
u 定时执行
Azkaban的定时执行任务是基于时间的
Oozie的定时执行任务基于时间和输入数据
u 资源管理
Azkaban有较严格的权限控制，如用户对工作流进行读/写/执行等操作
Oozie暂无严格的权限控制
u 工作流执行
Azkaban有两种运行模式，分别是soloserver mode(executor server和web server部署在同一台节点)和multi server mode(executor server和web server可以部署在不同节点)
Oozie作为工作流服务器运行，支持多用户和多工作流
u 工作流管理
Azkaban支持浏览器以及ajax方式操作工作流
Oozie支持命令行、HTTP REST、Java API、浏览器操作工作流
Azkaban介绍
Azkaban是由Linkedin开源的一个批量工作流任务调度器。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定义了一种KV文件格式来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。
它有如下功能特点：
² Web用户界面
² 方便上传工作流
² 方便设置任务之间的关系
² 调度工作流
² 认证/授权(权限的工作)
² 能够杀死并重新启动工作流
² 模块化和可插拔的插件机制
² 项目工作区
² 工作流和任务的日志记录和审计
Azkaban安装部署
准备工作
Azkaban Web服务器
azkaban-web-server-2.5.0.tar.gz
Azkaban执行服务器
azkaban-executor-server-2.5.0.tar.gz
MySQL
目前azkaban只支持 mysql,需安装mysql服务器,本文档中默认已安装好mysql服务器,并建立了 root用户,密码 root.
下载地址:http://azkaban.github.io/downloads.html
安装
将安装文件上传到集群,最好上传到安装 hive、sqoop的机器上,方便命令的执行
在当前用户目录下新建 azkabantools目录,用于存放源安装文件.新建azkaban目录,用于存放azkaban运行程序
azkaban web服务器安装
解压azkaban-web-server-2.5.0.tar.gz
命令: tar –zxvf azkaban-web-server-2.5.0.tar.gz
将解压后的azkaban-web-server-2.5.0 移动到 azkaban目录中,并重新命名 webserver
命令: mv azkaban-web-server-2.5.0 ../azkaban
cd ../azkaban
mv azkaban-web-server-2.5.0 server
azkaban 执行服器安装
解压azkaban-executor-server-2.5.0.tar.gz
命令:tar –zxvf azkaban-executor-server-2.5.0.tar.gz
将解压后的azkaban-executor-server-2.5.0 移动到 azkaban目录中,并重新命名 executor
命令:mv azkaban-executor-server-2.5.0 ../azkaban
cd ../azkaban
mv azkaban-executor-server-2.5.0 executor
azkaban脚本导入
解压: azkaban-sql-script-2.5.0.tar.gz
命令:tar –zxvf azkaban-sql-script-2.5.0.tar.gz
将解压后的mysql 脚本,导入到mysql中:
进入mysql
mysql> create database azkaban;
mysql> use azkaban;
Database changed
mysql> source/home/hadoop/azkaban-2.5.0/create-all-sql-2.5.0.sql;
创建SSL配置
参考地址: http://docs.codehaus.org/display/JETTY/How+to+configure+SSL
命令: keytool -keystore keystore -alias jetty -genkey -keyalg RSA
运行此命令后,会提示输入当前生成 keystor的密码及相应信息,输入的密码请劳记,信息如下:
输入keystore密码：
再次输入新密码:
您的名字与姓氏是什么？
[Unknown]：
您的组织单位名称是什么？
[Unknown]：
您的组织名称是什么？
[Unknown]：
您所在的城市或区域名称是什么？
[Unknown]：
您所在的州或省份名称是什么？
[Unknown]：
该单位的两字母国家代码是什么
[Unknown]： CN
CN=Unknown, OU=Unknown, O=Unknown,L=Unknown, ST=Unknown, C=CN 正确吗？
[否]： y
输入<jetty>的主密码
（如果和 keystore 密码相同，按回车）：
再次输入新密码:
完成上述工作后,将在当前目录生成 keystore 证书文件,将keystore 考贝到 azkaban web服务器根目录中.如:cp keystore azkaban/server
配置文件
注：先配置好服务器节点上的时区
1、先生成时区配置文件Asia/Shanghai，用交互式命令 tzselect 即可
2、拷贝该时区文件，覆盖系统本地时区配置
cp /usr/share/zoneinfo/Asia/Shanghai /etc/localtime
azkaban web服务器配置
进入azkaban web服务器安装目录 conf目录
v 修改azkaban.properties文件
命令vi azkaban.properties
内容说明如下:
#Azkaban Personalization Settings azkaban.name=Test #服务器UI名称,用于服务器上方显示的名字 azkaban.label=My Local Azkaban #描述 azkaban.color=#FF3601 #UI颜色 azkaban.default.servlet.path=/index # web.resource.dir=web/ #默认根web目录 default.timezone.id=Asia/Shanghai #默认时区,已改为亚洲/上海 默认为美国
#Azkaban UserManager class user.manager.class=azkaban.user.XmlUserManager #用户权限管理默认类 user.manager.xml.file=conf/azkaban-users.xml #用户配置,具体配置参加下文
#Loader for projects executor.global.properties=conf/global.properties # global配置文件所在位置 azkaban.project.dir=projects #
database.type=mysql #数据库类型 mysql.port=3306 #端口号 mysql.host=localhost #数据库连接IP mysql.database=azkaban #数据库实例名 mysql.user=root #数据库用户名 mysql.password=root #数据库密码 mysql.numconnections=100 #最大连接数
# Velocity dev mode velocity.dev.mode=false # Jetty服务器属性. jetty.maxThreads=25 #最大线程数 jetty.ssl.port=8443 #Jetty SSL端口 jetty.port=8081 #Jetty端口 jetty.keystore=keystore #SSL文件名 jetty.password=123456 #SSL文件密码 jetty.keypassword=123456 #Jetty主密码 与 keystore文件相同 jetty.truststore=keystore #SSL文件名 jetty.trustpassword=123456 # SSL文件密码
# 执行服务器属性 executor.port=12321 #执行服务器端口
# 邮件设置 mail.sender=xxxxxxxx@163.com #发送邮箱 mail.host=smtp.163.com #发送邮箱smtp地址 mail.user=xxxxxxxx #发送邮件时显示的名称 mail.password=********** #邮箱密码 job.failure.email=xxxxxxxx@163.com #任务失败时发送邮件的地址 job.success.email=xxxxxxxx@163.com #任务成功时发送邮件的地址 lockdown.create.projects=false # cache.directory=cache #缓存目录
|
v azkaban 执行服务器executor配置
进入执行服务器安装目录conf,修改azkaban.properties
vi azkaban.properties
#Azkaban default.timezone.id=Asia/Shanghai #时区
# Azkaban JobTypes 插件配置 azkaban.jobtype.plugin.dir=plugins/jobtypes #jobtype 插件所在位置
#Loader for projects executor.global.properties=conf/global.properties azkaban.project.dir=projects
#数据库设置 database.type=mysql #数据库类型(目前只支持mysql) mysql.port=3306 #数据库端口号 mysql.host=192.168.20.200 #数据库IP地址 mysql.database=azkaban #数据库实例名 mysql.user=root #数据库用户名 mysql.password=root #数据库密码 mysql.numconnections=100 #最大连接数
# 执行服务器配置 executor.maxThreads=50 #最大线程数 executor.port=12321 #端口号(如修改,请与web服务中一致) executor.flow.threads=30 #线程数 |
|
v 用户配置
进入azkaban web服务器conf目录,修改azkaban-users.xml
vi azkaban-users.xml 增加 管理员用户
<azkaban-users> <user username="azkaban" password="azkaban" roles="admin" groups="azkaban" /> <user username="metrics" password="metrics" roles="metrics"/> <user username="admin" password="admin" roles="admin,metrics" /> <role name="admin" permissions="ADMIN" /> <role name="metrics" permissions="METRICS"/> </azkaban-users> |
启动
web服务器
在azkaban web服务器目录下执行启动命令
bin/azkaban-web-start.sh
注:在web服务器根目录运行
或者启动到后台
nohup bin/azkaban-web-start.sh 1>/tmp/azstd.out 2>/tmp/azerr.out &
执行服务器
在执行服务器目录下执行启动命令
bin/azkaban-executor-start.sh
注:只能要执行服务器根目录运行
启动完成后,在浏览器(建议使用谷歌浏览器)中输入https://服务器IP地址:8443 ,即可访问azkaban服务了.在登录中输入刚才新的户用名及密码,点击 login.
Azkaban实战
Azkaba内置的任务类型支持command、java
Command类型单一job示例
1、创建job描述文件
vi command.job
#command.job type=command command=echo 'hello' |
2、将job资源文件打包成zip文件
zip command.job
3、通过azkaban的web管理平台创建project并上传job压缩包
首先创建project
上传zip包
4、启动执行该job
Command类型多job工作流flow
1、创建有依赖关系的多个job描述
第一个job：foo.job
# foo.job type=command command=echo foo |
第二个job：bar.job依赖foo.job
# bar.job type=command dependencies=foo command=echo bar |
2、将所有job资源文件打到一个zip包中
3、在azkaban的web管理界面创建工程并上传zip包
4、启动工作流flow
HDFS操作任务
1、创建job描述文件
# fs.job type=command command=/home/hadoop/apps/hadoop-2.6.1/bin/hadoop fs -mkdir /azaz |
2、将job资源文件打包成zip文件
3、通过azkaban的web管理平台创建project并上传job压缩包
4、启动执行该job
MAPREDUCE任务
Mr任务依然可以使用command的job类型来执行
1、创建job描述文件，及mr程序jar包（示例中直接使用hadoop自带的examplejar）
# mrwc.job type=command command=/home/hadoop/apps/hadoop-2.6.1/bin/hadoop jar hadoop-mapreduce-examples-2.6.1.jar wordcount /wordcount/input /wordcount/azout |
2、将所有job资源文件打到一个zip包中
3、在azkaban的web管理界面创建工程并上传zip包
4、启动job
HIVE脚本任务
l 创建job描述文件和hive脚本
Hive脚本： test.sql
use default; drop table aztest; create table aztest(id int,name string) row format delimited fields terminated by ','; load data inpath '/aztest/hiveinput' into table aztest; create table azres as select * from aztest; insert overwrite directory '/aztest/hiveoutput' select count(1) from aztest; |
Job描述文件：hivef.job
# hivef.job type=command command=/home/hadoop/apps/hive/bin/hive -f 'test.sql' |
2、将所有job资源文件打到一个zip包中
3、在azkaban的web管理界面创建工程并上传zip包
4、启动job
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