24、Hadoop 开发：数据生命周期管理与开发简化之道

Hadoop 开发：数据生命周期管理与开发简化之道

1. 数据生命周期管理与 Oozie 应用

在数据处理领域，数据生命周期管理至关重要。它涵盖了诸多问题和技术，特别是在处理大量数据时。我们可以借助 Oozie 构建复杂的工作流，实现数据生命周期管理。

1.1 Oozie 触发器

Oozie 有简单的周期性触发器，能在指定时间范围内定期启动。此外，它还有数据集（datasets）功能，可根据新数据的可用性触发。假设外部系统持续将新的推文文件推送到 HDFS，Oozie 可配置为根据目录模式查找新数据，或在 HDFS 上出现就绪文件时触发。默认情况下，MapReduce 作业会在输出目录中写入一个 _SUCCESS 文件，利用此特性，Oozie 能方便地集成 MapReduce 作业的输出。

1.2 构建复杂工作流

为了实现数据生命周期管理，我们需要清晰定义各部分的职责，并运用良好的设计和关注点分离原则。以下是构建的不同工作流：
- 子工作流 1：确保环境（主要是 HDFS 和 Hive 元数据）正确配置。
- 子工作流 2：执行数据验证。
- 主工作流：触发上述两个子工作流，然后通过多步骤摄取管道拉取新数据。
- 协调器 1：每 10 分钟执行上述工作流。
- 协调器 2：摄取对应用管道有用的参考数据。

同时，我们使用 Avro 模式定义所有表，以帮助管理模式演变和随时间变化的数据格式。

graph LR
    classDef process fi