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 Definition Language)来描述workflow的DAG。在workflow中定义了
- 控制流节点(Control Flow Nodes)
- 动作节点(Action Nodes)
其中,控制流节点定义了流程的开始和结束(start、end),以及控制流程的执行路径(Execution Path),如decision、fork、join等;而动作节点包括Hadoop任务、SSH、HTTP、eMail和Oozie子流程等。控制流节点示例如下:
<workflow-app xmlns='uri:oozie:workflow:0.2' name="ooziedemo-wf">
<start to="timeCheck"/>
...
<kill name="fail">
<message>Failed, error message[${wf:errorMessage(wf:lastErrorNode())}]
</message>
</kill>
<end name="end"/>
</workflow-app>
<!-- or -->
<workflow-app xmlns='uri:oozie:workflow:0.2' name="ooziedemo-wf">
<start ../>
<fork name="forking">
<path start="sqoopMerge1"/>
<path start="sqoopMerge2"/>
</fork>
<join name="joining" to="end"/>
<end ../>
</workflow-app>
其中,fork、join是成对出现,表示了工作流的并发执行,最后汇聚到一个node。从Oozie的工作流调度机制可以看出,Oozie没有能力表达复杂的DAG,比如:嵌套的依赖关系。此外,Oozie工作流可以参数化,比如:在工作流定义中使用像${inputDir}之类的变量,然后通过job.properties配置对应参数,在启动时将这些配置参数传入工作流:
oozie job -oozie http://<host>:11000/oozie/ -config job.properties -run
2. Workflow
Action Node定义了基本的工作任务节点。(以下介绍版本基于Oozie 4.1.0)
MapReduce
一般地,我用java action启动MapReduce任务,对于任务的动态变化参数,在workflow的configuration进行配置,然后在job.properties指定参数值。
<action name="Data Clean">
<java>
<job-tracker>${jobTracker}</job-tracker>
<name-node>${nameNode}</name-node>
<configuration>
<property>
<name>mapred.reduce.tasks</name>
<value>${reducerNum}</value>
</property>
<property>
<name>mapreduce.job.queuename</name>
<value>${queueName}</value>
</property>
</configuration>
<main-class>...</main-class>
<java-opts>-Xms256m -Xmx512m</java-opts>
<arg>..</arg>
<arg>${nameNode}/user/${wf:user()}/xx</arg>
...
<arg>${cleanDate}</arg>
<capture-output />
</java>
<ok to="end" />
<error to="fail" />
</action>
其中, ${wf:user()}
为workflow的内置参数,表示当前用户名。一般地,使用该参数,为了保证写权限(毕竟没有写文件到其他用户文件夹的权限)。
Spark
Oozie支持Spark action,不过支持的不是特别好。提交spark任务时,需要加载spark-assembly jar。
<action name="Spark Data Clean">
<spark xmlns="uri:oozie:spark-action:0.1">
<job-tracker>${jobTracker}</job-tracker>
<name-node>${nameNode}</name-node>
<configuration>
<property>
<name>mapred.job.queue.name</name>
<value>${queueName}</value>
</property>
</configuration>
<master>yarn-cluster</master>
<mode>cluster</mode>
<name>etl${cleanDate}</name>
<class>...</class>
<jar>/<hdfs>/<path>/lib/xxx.jar</jar>
<spark-opts>
--num-executors ${executors} --driver-memory 4g --executor-memory 4g --executor-cores 5 --queue=${queueName}
</spark-opts>
<arg>..</arg>
</spark>
<ok to="end" />
<error to="fail" />
</action>
Pig
Oozie内置pig action,其中<script>
为pig脚本所在的HDFS路径,param
为pig脚本中的参数。Oozie调度pig任务略坑,先随机指定一台机器,然后将pig脚本dist到该机器,然后执行。但是,因为集群中不同机器部署的pig版本可能不一致,而导致任务跑失败。
<action name="Pig Data Clean">
<pig>
<job-tracker>${jobTracker}</job-tracker>
<name-node>${nameNode}</name-node>
<configuration>
<property>
<name>mapreduce.job.queuename</name>
<value>${queueName}</value>
</property>
</configuration>
<script>/<hdfs>/<path>/data-clean.pig</script>
<param>CLEANDATE=${cleanDate}</param>
</pig>
<ok to="end"/>
<error to="fail"/>
</action>
在pig脚本中,一般用$
+ 大写字母表示输入参数,示例如下:
A = load '/<hdfs>/<path>/$CLEANDATE' using OrcStorage();
...
E = ...
store E into '/<path>/$CLEANDATE';
实际上,在本地执行带参数的pig脚本时,也是用-param命令:
pig -f test.pig -param CLEANDATE=2016-05-26
Hive
Oozie也可以调度Hive任务,一般使用hive2 action通过beeline连接Hive Server 2,然后执行HiveQL:
<action name="Hive2">
<hive2 xmlns="uri:oozie:hive2-action:0.1">
<job-tracker>${jobTracker}</job-tracker>
<name-node>${nameNode}</name-node>
<configuration>
<property>
<name>mapreduce.job.queuename</name>
<value>${queueName}</value>
</property>
</configuration>
<jdbc-url>jdbc:hive2://host:10000/db-name</jdbc-url>
<script>${NameNode}/<hdfs>/<path>/test.hql</script>
<param>DAYTIME=${dayTime}</param>
</hive2>
<ok to="end"/>
<error to="fail"/>
</action>
其中,param为HiveQL中的输入参数,其对应hql为
alter table db.log_tb
add if not exists partition (day_time=date '${DAYTIME}')
location '${DAYTIME}';
hive命令执行本地hql通过--hivevar
传入参数:
hive -f test.hql --hivevar DAYTIME=2016-05-17
此外,在执行hive2 action时需有如下依赖:
<dependency>
<groupId>org.apache.hive</groupId>
<artifactId>hive-exec</artifactId>
<version>${hive.version}</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.apache.hive</groupId>
<artifactId>hive-beeline</artifactId>
<version>${hive.version}</version>
</dependency>
在job.properties指定oozie.libpath
(对应于依赖jar的目录)。
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