oozie-工作流例子

Fork and Join Example

The following workflow definition example executes 4 Map-Reduce jobs in 3 steps, 1 job, 2 jobs in parallel and 1 job.

The output of the jobs in the previous step are use as input for the next jobs.

Required workflow job parameters:

jobtracker : JobTracker HOST:PORT
namenode : NameNode HOST:PORT
input : input directory
output : output directory
<workflow-app name='example-forkjoinwf' xmlns="uri:oozie:workflow:0.1">
<start to='firstjob' />
<action name="firstjob">
<map-reduce>
<job-tracker>${jobtracker}</job-tracker>
<name-node>${namenode}</name-node>
<configuration>
<property>
<name>mapred.mapper.class</name>
<value>org.apache.hadoop.example.IdMapper</value>
</property>
<property>
<name>mapred.reducer.class</name>
<value>org.apache.hadoop.example.IdReducer</value>
</property>
<property>
<name>mapred.map.tasks</name>
<value>1</value>
</property>
<property>
<name>mapred.input.dir</name>
<value>${input}</value>
</property>
<property>
<name>mapred.output.dir</name>
<value>/usr/foo/${wf:id()}/temp1</value>
</property>
</configuration>
</map-reduce>
<ok to="fork" />
<error to="kill" />
</action>
<fork name='fork'>
<path start='secondjob' />
<path start='thirdjob' />
</fork>
<action name="secondjob">
<map-reduce>
<job-tracker>${jobtracker}</job-tracker>
<name-node>${namenode}</name-node>
<configuration>
<property>
<name>mapred.mapper.class</name>
<value>org.apache.hadoop.example.IdMapper</value>
</property>
<property>
<name>mapred.reducer.class</name>
<value>org.apache.hadoop.example.IdReducer</value>
</property>
<property>
<name>mapred.map.tasks</name>
<value>1</value>
</property>
<property>
<name>mapred.input.dir</name>
<value>/usr/foo/${wf:id()}/temp1</value>
</property>
<property>
<name>mapred.output.dir</name>
<value>/usr/foo/${wf:id()}/temp2</value>
</property>
</configuration>
</map-reduce>
<ok to="join" />
<error to="kill" />
</action>
<action name="thirdjob">
<map-reduce>
<job-tracker>${jobtracker}</job-tracker>
<name-node>${namenode}</name-node>
<configuration>
<property>
<name>mapred.mapper.class</name>
<value>org.apache.hadoop.example.IdMapper</value>
</property>
<property>
<name>mapred.reducer.class</name>
<value>org.apache.hadoop.example.IdReducer</value>
</property>
<property>
<name>mapred.map.tasks</name>
<value>1</value>
</property>
<property>
<name>mapred.input.dir</name>
<value>/usr/foo/${wf:id()}/temp1</value>
</property>
<property>
<name>mapred.output.dir</name>
<value>/usr/foo/${wf:id()}/temp3</value>
</property>
</configuration>
</map-reduce>
<ok to="join" />
<error to="kill" />
</action>
<join name='join' to='finalejob'/>
<action name="finaljob">
<map-reduce>
<job-tracker>${jobtracker}</job-tracker>
<name-node>${namenode}</name-node>
<configuration>
<property>
<name>mapred.mapper.class</name>
<value>org.apache.hadoop.example.IdMapper</value>
</property>
<property>
<name>mapred.reducer.class</name>
<value>org.apache.hadoop.example.IdReducer</value>
</property>
<property>
<name>mapred.map.tasks</name>
<value>1</value>
</property>
<property>
<name>mapred.input.dir</name>
<value>/usr/foo/${wf:id()}/temp2,/usr/foo/${wf:id()}/temp3
</value>
</property>
<property>
<name>mapred.output.dir</name>
<value>${output}</value>
</property>
</configuration>
</map-reduce>
<ok to="end" />
<ok to="kill" />
</action>
<kill name="kill">
<message>Map/Reduce failed, error message[${wf:errorMessage()}]</message>
</kill>
<end name='end'/>
</workflow-app>
### Oozie 的容器化部署 #### 使用 Docker 部署 Oozie 为了实现 Oozie 的容器化,Docker 提供了一个轻量级的虚拟化解决方案。通过创建自定义镜像来封装 Oozie 及其依赖项,可以在任何支持 Docker 的环境中运行。 ```dockerfile FROM openjdk:8-jdk-alpine LABEL maintainer="admin@example.com" ENV OOZIE_VERSION=5.2.0 \ HADOOP_VERSION=3.2.1 RUN apk add --no-cache bash tini curl && \ mkdir /oozie && \ cd /oozie && \ curl -fsSL https://archive.apache.org/dist/oozie/${OOZIE_VERSION}/apache-oozie-${OOZIE_VERSION}-distribution.tar.gz | tar xvz --strip-components=1 && \ rm -rf share/doc/* && \ sed -i 's|${name-node}|hdfs://namenode:8020|g' conf/hadoop-config.xml && \ sed -i 's|${job-tracker}|resourcemanager:8032|g' conf/hadoop-config.xml COPY entrypoint.sh / ENTRYPOINT ["/sbin/tini", "--", "/entrypoint.sh"] CMD ["catalina.sh", "run"] ``` 此 `Dockerfile` 创建了一个基于 OpenJDK 8 的基础映像,并安装了必要的软件包以及特定版本的 Apache Oozie 和 Hadoop[^1]。 #### 将 Oozie 应用于 Kubernetes 中 一旦有了可用的 Docker 映像之后,在生产环境中通常会考虑使用更高级别的调度框架如 Kubernetes 来管理这些容器实例。下面是一个简单的 YAML 文件例子,它描述了如何配置一个名为 oozie-deployment 的 Deployment 资源对象: ```yaml apiVersion: apps/v1 kind: Deployment metadata: name: oozie-deployment spec: replicas: 1 selector: matchLabels: app: oozie-server template: metadata: labels: app: oozie-server spec: containers: - name: oozie-container image: my-docker-repo/my-oozie-image:latest ports: - containerPort: 11000 protocol: TCP --- apiVersion: v1 kind: Service metadata: name: oozie-service spec: type: NodePort selector: app: oozie-server ports: - port: 11000 targetPort: 11000 nodePort: 30001 ``` 上述清单文件定义了一组 Pod 实例(由副本控制器控制),每个 Pod 运行着之前构建好的 Oozie 容器;同时还暴露了一个服务端口以便外部访问该应用的服务接口。 #### 整合云服务平台资源 考虑到现代数据中心架构越来越倾向于采用混合或多云端策略,因此有必要探讨一下怎样让 Oozie 更好地适应这种趋势。对于 AWS 用户来说,可以通过 CloudFormation 模板自动化整个基础设施搭建过程,包括但不限于 VPC 设置、安全组规则制定等前置条件准备;而 Batch 或 SageMaker 则可用于执行批处理任务或是训练机器学习模型等工作流组件[^2]。 另外值得注意的是 PaaS 平台所提供的便捷特性——它们往往已经集成了多种常用中间件和服务选项,使得开发者能够专注于业务逻辑本身而不必过多关心底层细节问题。例如 Heroku 支持一键式部署流程简化操作难度;Azure DevOps Server 不仅能帮助团队高效协作完成 CI/CD 流水线建设工作,还提供了丰富的 API 接口方便二次开发定制需求[^3]。
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