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Oozie是什么

简单的说Oozie是一个工作流引擎。只不过它是一个基于Hadoop的工作流引擎，在实际工作中，遇到对数据进行一连串的操作的时候很实用，不需要自己写一些处理代码了，只需要定义好各个action，然后把他们串在一个工作流里面就可以自动执行了。对于大数据的分析工作非常有用

安装Oozie

Oozie分为服务端和客户端，我现在选择host1作为服务端，host2作为客户端。所以在host1上运行

yum install oozie

在host2上运行

yum install oozie-client

配置Oozie

配置Oozie使用的MapReduce版本，MapReduce版本有两个一个是 MRv1 和 YARN。因为我们选择的是YARN，而且我为了方便上手暂时不用SSL，所以切换成不带SSL并且使用YARN

alternatives --set oozie-tomcat-conf /etc/oozie/tomcat-conf.http

设置Oozie使用的数据库

这里提到的数据库是关系型数据库，用来存储Oozie的数据。Oozie自带一个Derby，不过Derby只能拿来实验的玩玩，不能上战场的。这里我选择mysql作为Oozie的数据库我假设你已经安装好了mysql数据库，接下来就是创建Oozie用的数据库

$ mysql -u root -p
Enter password: ******

mysql> create database oozie;
Query OK, 1 row affected (0.03 sec)

mysql>  grant all privileges on oozie.* to 'oozie'@'localhost' identified by 'oozie';
Query OK, 0 rows affected (0.03 sec)

mysql>  grant all privileges on oozie.* to 'oozie'@'%' identified by 'oozie';
Query OK, 0 rows affected (0.03 sec)

编辑 oozie-site.xml 配置mysql的连接属性

<property>
        <name>oozie.service.JPAService.jdbc.driver</name>
        <value>com.mysql.jdbc.Driver</value>
    </property>
    <property>
        <name>oozie.service.JPAService.jdbc.url</name>
        <value>jdbc:mysql://localhost:3306/oozie</value>
    </property>
    <property>
        <name>oozie.service.JPAService.jdbc.username</name>
        <value>oozie</value>
    </property>
    <property>
        <name>oozie.service.JPAService.jdbc.password</name>
        <value>oozie</value>
    </property>

把mysql的jdbc驱动做一个软链到 /var/lib/oozie/

$ sudo yum install mysql-connector-java  
$ ln -s /usr/share/java/mysql-connector-java.jar /var/lib/oozie/mysql-connector-java.jar

第一行，如果你已经装过 mysql-connector-java 可以跳过这步

创建oozie需要的表结构

$ sudo -u oozie /usr/lib/oozie/bin/ooziedb.sh create -run

打开Web控制台

Step1

Oozie使用的是ExtJs，所以得先下载一个ext http://archive.cloudera.com/gplextras/misc/ext-2.2.zip

Step2

解压开 ext-2.2.zip 并拷贝到 /var/lib/oozie.

# unzip ext-2.2.zip 
# mv ext-2.2 /var/lib/oozie/

在HDFS上安装Oozie库

为oozie分配hdfs的权限，编辑所有机器上的 /etc/hadoop/conf/core-site.xml ，增加如下配置

   <property>
      <name>hadoop.proxyuser.oozie.hosts</name>
      <value>*</value>
   </property>
   <property>
      <name>hadoop.proxyuser.oozie.groups</name>
      <value>*</value>
   </property>

并重启hadoop的service(namenode 和 datanode 就行了)

拷贝Oozie的Jars到HDFS，让DistCp, Pig, Hive, and Sqoop 可以调用

$ sudo -u hdfs hadoop fs -mkdir /user/oozie
$ sudo -u hdfs hadoop fs -chown oozie:oozie /user/oozie
$ sudo oozie-setup sharelib create -fs hdfs://mycluster/user/oozie -locallib /usr/lib/oozie/oozie-sharelib-yarn.tar.gz

这里的mycluster请自行替换成你的clusterId

启动Oozie

$ sudo service oozie start

使用Oozie

连接Oozie的方法

连接Oozie有三个方法

用客户端连接

由于我的client端装在了host2上，所以在host2上运行

$ oozie admin -oozie http://host1:11000/oozie -status
System mode: NORMAL

为了方便，不用每次都输入oozie-server所在服务器，我们可以设置环境变量

$ export OOZIE_URL=http://host1:11000/oozie
$ oozie admin -version
Oozie server build version: 4.0.0-cdh5.0.0

用浏览器访问

打开浏览器访问 http://host1:11000/oozie 工作流引擎 Oozie 安装结合HUE使用

用HUE访问

上节课我们讲了HUE的使用，现在可以在hue里面配置上Oozie的参数。用HUE来使用Oozie。编辑 /etc/hue/conf/hue.init 找到 oozie_url 这个属性，修改为真实地址

[liboozie]
  # The URL where the Oozie service runs on. This is required in order for
  # users to submit jobs. Empty value disables the config check.
  oozie_url=http://host1:11000/oozie

重启hue服务访问hue中的oozie模块工作流引擎 Oozie 安装结合HUE使用

点击 Workflow 可以看到工作流界面工作流引擎 Oozie 安装结合HUE使用

Oozie的3个概念

Oozie有3个主要概念

workflow 工作流
coordinator 多个workflow可以组成一个coordinator，可以把前几个workflow的输出作为后一个workflow的输入，也可以定义workflow的触发条件，来做定时触发
bundle 是对一堆coordinator的抽象

以下这幅图解释了Oozie组件之间的关系工作流引擎 Oozie 安装结合HUE使用

hPDL

oozie采用一种叫 hPDL的xml规范来定义工作流。
这是一个wordcount版本的hPDL的xml例子

<workflow-app name='wordcount-wf' xmlns="uri:oozie:workflow:0.1">
    <start to='wordcount'/>
    <action name='wordcount'>
        <map-reduce>
            <job-tracker>${jobTracker}</job-tracker>
            <name-node>${nameNode}</name-node>
            <configuration>
                <property>
                    <name>mapred.mapper.class</name>
                    <value>org.myorg.WordCount.Map</value>
                </property>
                <property>
                    <name>mapred.reducer.class</name>
                    <value>org.myorg.WordCount.Reduce</value>
                </property>
                <property>
                    <name>mapred.input.dir</name>
                    <value>${inputDir}</value>
                </property>
                <property>
                    <name>mapred.output.dir</name>
                    <value>${outputDir}</value>
                </property>
            </configuration>
        </map-reduce>
        <ok to='end'/>
        <error to='end'/>
    </action>
    <kill name='kill'>
        <message>Something went wrong: ${wf:errorCode('wordcount')}</message>
    </kill/>
    <end name='end'/>
</workflow-app>

这个例子可以用以下这幅图表示
工作流引擎 Oozie 安装结合HUE使用

一个oozie job的组成

一个oozie 的 job 一般由以下文件组成

job.properties 记录了job的属性
workflow.xml 使用hPDL 定义任务的流程和分支
class 文件，用来执行具体的任务

任务启动的命令一般长这样子

$ oozie job -oozie http://localhost:11000/oozie -config examples/apps/map-reduce/job.properties -run

可以看到任务开始是通过调用 oozie job 命令并传入oozie服务器地址和 job.properties 的路径开始。job.properties 是一个任务的执行入口

做个MapReduce例子

这里使用官方提供的例子。

Step1

在 host1 上下载oozie包

wget http://apache.fayea.com/oozie/4.1.0/oozie-4.1.0.tar.gz

解压开，里面有一个 examples文件夹，我们将这个文件夹拷贝到别的地方，并改名为 oozie-examples 进入这个文件夹，然后修改pom.xml，在plugins里面增加一个plugin

<plugin>
<groupId>org.apache.maven.plugins</groupId>
<artifactId>maven-surefire-plugin</artifactId>
<version>2.5</version>
<configuration>
<skipTests>false</skipTests>
<testFailureIgnore>true</testFailureIgnore>
<forkMode>once</forkMode>
</configuration>
</plugin>

然后运行 mvn package 可以看到 target 文件夹下有 oozie-examples-4.1.0.jar

Step2

编辑 oozie-examples/src/main/apps/map-reduce/job.properties修改 namenode为hdfs 的namenode地址，因为我们是搭成ha模式，所以写成 hdfs://mycluster 。修改 jobTracker为 resoucemanager 所在的地址，这边为 host1:8032 改完后的 job.properties 长这样

nameNode=hdfs://mycluster
jobTracker=host1:8032
queueName=default
examplesRoot=examples

oozie.wf.application.path=${nameNode}/user/${user.name}/${examplesRoot}/apps/map-reduce
outputDir=map-reduce

这里的 user.name 就是你运行oozie的linux 用户名，我用的是root，所以最后的路径会变成 hdfs://mycluster/user/root/examples/apps/map-reduce

Step3

根据上面配置的路径，我们在hdfs上先建立出 /user/root/examples/apps/map-reduce/ 目录

hdfs dfs -mkdir -p /user/root/examples/apps/map-reduce

然后把 src/main/apps/map-reduce/workflow.xml 传到 /user/root/examples/apps/map-reduce 下面

hdfs dfs -put oozie-examples/src/main/apps/map-reduce/workflow.xml /user/root/examples/apps/map-reduce/

在 /user/root/examples/apps/map-reduce/ 里面建立 lib 文件夹，并把打包好的 oozie-examples-4.1.0.jar 上传到这个目录下

hdfs dfs -mkdir /user/root/examples/apps/map-reduce/lib
hdfs dfs -put oozie-examples/target/oozie-examples-4.1.0.jar /user/root/examples/apps/map-reduce/lib

在hdfs上建立 /examples 文件夹

sudo -u hdfs hdfs dfs -mkdir /examples

把examples 文件夹里面的 src\main\apps 文件夹传到这个文件夹底下

hdfs dfs -put examples/src/main/apps /examples

建立输出跟输入文件夹并上传测试数据

hdfs dfs -mkdir -p /user/root/examples/input-data/text
hdfs dfs -mkdir -p /user/root/examples/output-data
hdfs dfs -put oozie-examples/src/main/data/data.txt /user/root/examples/input-data/text

Step4

运行这个任务

oozie job -oozie http://host1:11000/oozie -config oozie-examples/src/main/apps/map-reduce/job.properties -run

任务创建成功后会返回一个job号比如 job: 0000017-150302164219871-oozie-oozi-W
然后你可以采用之前提供的 3 个连接oozie 的方法去查询任务状态，这里我采用HUE去查询的情况，点击最上面的 Workflow -> 仪表盘 -> Workflow 工作流引擎 Oozie 安装结合HUE使用

会看到有一个任务正在运行工作流引擎 Oozie 安装结合HUE使用

点击后，可以实时的看任务状态，完成后会变成SUCCESS 工作流引擎 Oozie 安装结合HUE使用

这时候去看下结果 /user/root/examples/output-data/map-reduce/part-00000

0To be or not to be, that is the question;
42Whether 'tis nobler in the mind to suffer
84The slings and arrows of outrageous fortune,
129Or to take arms against a sea of troubles,
172And by opposing, end them. To die, to sleep;
217No more; and by a sleep to say we end
255The heart-ache and the thousand natural shocks
302That flesh is heir to ? 'tis a consummation
346Devoutly to be wish'd. To die, to sleep;
387To sleep, perchance to dream. Ay, there's the rub,
438For in that sleep of death what dreams may come,
487When we have shuffled off this mortal coil,
531Must give us pause. There's the respect
571That makes calamity of so long life,
608For who would bear the whips and scorns of time,
657Th'oppressor's wrong, the proud man's contumely,
706The pangs of despised love, the law's delay,
751The insolence of office, and the spurns
791That patient merit of th'unworthy takes,
832When he himself might his quietus make
871With a bare bodkin? who would fardels bear,
915To grunt and sweat under a weary life,
954But that the dread of something after death,
999The undiscovered country from whose bourn
1041No traveller returns, puzzles the will,
1081And makes us rather bear those ills we have
1125Than fly to others that we know not of?
1165Thus conscience does make cowards of us all,
1210And thus the native hue of resolution
1248Is sicklied o'er with the pale cast of thought,
1296And enterprises of great pitch and moment
1338With this regard their currents turn awry,
1381And lose the name of action.

workflow.xml解析

我们把刚刚这个例子里面的workflow.xml打开看下

<workflow-app xmlns="uri:oozie:workflow:0.2" name="map-reduce-wf">
    <start to="mr-node"/>
    <action name="mr-node">
        <map-reduce>
            <job-tracker>${jobTracker}</job-tracker>
            <name-node>${nameNode}</name-node>
            <prepare>
                <delete path="${nameNode}/user/${wf:user()}/${examplesRoot}/output-data/${outputDir}"/>
            </prepare>
            <configuration>
                <property>
                    <name>mapred.job.queue.name</name>
                    <value>${queueName}</value>
                </property>
                <property>
                    <name>mapred.mapper.class</name>
                    <value>org.apache.oozie.example.SampleMapper</value>
                </property>
                <property>
                    <name>mapred.reducer.class</name>
                    <value>org.apache.oozie.example.SampleReducer</value>
                </property>
                <property>
                    <name>mapred.map.tasks</name>
                    <value>1</value>
                </property>
                <property>
                    <name>mapred.input.dir</name>
                    <value>/user/${wf:user()}/${examplesRoot}/input-data/text</value>
                </property>
                <property>
                    <name>mapred.output.dir</name>
                    <value>/user/${wf:user()}/${examplesRoot}/output-data/${outputDir}</value>
                </property>
            </configuration>
        </map-reduce>
        <ok to="end"/>
        <error to="fail"/>
    </action>
    <kill name="fail">
        <message>Map/Reduce failed, error message[${wf:errorMessage(wf:lastErrorNode())}]</message>
    </kill>
    <end name="end"/>
</workflow-app>

最重要的就是里面的action 节点。中间那段action 可以有支持几种类型的action

Map-Reduce Action
Pig Action
Fs(HDFS) Action
Java Action
Email Action
Shell Action
Hive Action
Sqoop Action
Ssh Action
DistCp Action
自定义Action
sub-workflow (这个可以嵌套另外一个workflow.xml文件的路径)

具体见 http://oozie.apache.org/docs/4.1.0/WorkflowFunctionalSpec.html#a3.2_Workflow_Action_Nodes

这个简单的map-reduce 其实什么也没干，只是把文本一行的读取并打印出来。接下来我要把这个例子改成我们熟悉的WordCount例子

WordCount例子

Step1

先改一下我们的Mapper 和 Reducer 代码修改SampleMapper为

package org.apache.oozie.example;

import java.io.IOException;
import java.util.StringTokenizer;

import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;


public class SampleMapper extends Mapper<LongWritable, Text, Text, IntWritable> {

    private final static IntWritable one = new IntWritable(1);
    private Text word = new Text();


    public void map(LongWritable key, Text value, Context context)
            throws IOException, InterruptedException {

        String line = value.toString();
        StringTokenizer tokenizer = new StringTokenizer(line);

        while (tokenizer.hasMoreTokens()) {
            word.set(tokenizer.nextToken());
            context.write(word, one);
        }
    }

}

然后再把Reducer修改为

package org.apache.oozie.example;

import java.io.IOException;

import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;

public class SampleReducer extends Reducer<Text, IntWritable, Text, IntWritable> {

    public void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values, Context context)
            throws IOException, InterruptedException {

        int sum = 0;

        for (IntWritable val : values) {
            sum += val.get();
        }

        context.write(key, new IntWritable(sum));
    }

}

改好后用 mvn clean package 打包好，还是上传到 /user/root/examples/apps/map-reduce/lib 覆盖之前的那份jar

这边说一点题外话，关于MapReduce的old API跟new API的区别，这个跟我们这次的教程没关系，如果不感兴趣的同学可以直接跳过下面这一段

MapReduce 的 old API 跟 new API 区别

mapreduce 分为 old api 和 new api ， new api废弃了 org.apache.hadoop.mapred 包下的 Mapper 和 Reducer，新增了org.apache.hadoop.mapreduce包，如果你手头有用旧api写的mp(mapreduce)任务可以通过以下几个改动修改为新的mp写法

将implements Mapper/Reducer 改为 extends Mapper/Reducer，因为new API 里 Mapper 和 Reducer不是接口，并且包的位置变成 org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper
OutputCollector 改为 Context
map方法改成 map(LongWritable key, Text value, Context context) reduce 方法改成

具体见 Hadoop WordCount with new map reduce api

Step2

我们把之前的 src/main/apps/map-reduce/workflow.xml 修改一下成为这样

<workflow-app xmlns="uri:oozie:workflow:0.2" name="map-reduce-wf">
    <start to="mr-node"/>
    <action name="mr-node">
        <map-reduce>
            <job-tracker>${jobTracker}</job-tracker>
            <name-node>${nameNode}</name-node>
            <prepare>
                <delete path="${nameNode}/user/${wf:user()}/${examplesRoot}/output-data/${outputDir}"/>
            </prepare>
            <configuration>

                <property>
                <name>mapred.mapper.new-api</name>
                <value>true</value>
                </property>
                <property>
                <name>mapred.reducer.new-api</name>
                <value>true</value>
                </property>

                <property>
                <name>mapred.output.key.class</name>
                <value>org.apache.hadoop.io.Text</value>
                </property>
                <property>
                <name>mapred.output.value.class</name>
                <value>org.apache.hadoop.io.IntWritable</value>
                </property>

                <property>
                <name>mapreduce.inputformat.class</name>
                <value>org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.TextInputFormat</value>
                </property>
                <property>
                <name>mapreduce.outputformat.class</name>
                <value>org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.TextOutputFormat</value>
               </property>

                <property>
                    <name>mapred.job.queue.name</name>
                    <value>${queueName}</value>
                </property>
                <property>
                    <name>mapreduce.map.class</name>
                    <value>org.apache.oozie.example.SampleMapper</value>
                </property>
                <property>
                    <name>mapreduce.reduce.class</name>
                    <value>org.apache.oozie.example.SampleReducer</value>
                </property>
                <property>
                    <name>mapred.map.tasks</name>
                    <value>1</value>
                </property>
                <property>
                    <name>mapred.input.dir</name>
                    <value>/user/${wf:user()}/${examplesRoot}/input-data/text</value>
                </property>
                <property>
                    <name>mapred.output.dir</name>
                    <value>/user/${wf:user()}/${examplesRoot}/output-data/${outputDir}</value>
                </property>
            </configuration>
        </map-reduce>
        <ok to="end"/>
        <error to="fail"/>
    </action>
    <kill name="fail">
        <message>Map/Reduce failed, error message[${wf:errorMessage(wf:lastErrorNode())}]</message>
    </kill>
    <end name="end"/>
</workflow-app>

我把中间的action 里面的属性替换了，我说明一下几个重要属性

mapred.mapper.new-api 和 mapred.reducer.new-api 意思是是否要使用new API，我们这边设置为true
mapred.output.key.class 和 mapred.output.value.class 意思是 mapper的输出类型
mapreduce.map.class 和 mapreduce.reduce.class 这两处连属性名都修改了，可能很多人会发现不了，之前是 mapred.mapper.class 和 mapred.reducer.class ，如果你只改了value就会出错，说new API的属性里面没有这两个属性

然后我们把workflow.xml上传到hdfs上

hdfs dfs -put -f oozie-examples/src/main/apps/map-reduce/workflow.xml /user/root/examples/apps/map-reduce/

Step3

我们把素材准备一下，还是之前做 wordcount 用的 file0 和 file1

$ echo "Hello World Bye World" > file0
$ echo "Hello Hadoop Goodbye Hadoop" > file1
$ hdfs dfs -put file* /user/root/examples/input-data/text

顺便把之前的data.txt删掉

hdfs dfs -rm /user/root/examples/input-data/text/data.txt

Step4

我们来运行一下这个job

oozie job -oozie http://host1:11000/oozie -config oozie-examples/src/main/apps/map-reduce/job.properties -run

执行完后到 / user/ root/ examples/ output-data/ map-reduce/ part-r-00000 查看我们的结果

Bye1
Goodbye1
Hadoop2
Hello2
World2

完成！

参考资料

http://www.infoq.com/cn/articles/introductionOozie
http://www.infoq.com/cn/articles/oozieexample
https://github.com/yahoo/oozie/wiki/Oozie-Coord-Use-Cases
https://oozie.apache.org/docs/3.1.3-incubating/CoordinatorFunctionalSpec.html#a2._Definitions
http://oozie.apache.org/docs/4.1.0/DG_Examples.html
https://github.com/jrkinley/oozie-examples
http://codesfusion.blogspot.com/2013/10/hadoop-wordcount-with-new-map-reduce-api.html
https://support.pivotal.io/hc/en-us/articles/203355837-How-to-run-a-Map-Reduce-jar-using-Oozie-workflow

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工作流引擎 Oozie 安装结合HUE使用

ref http://blog.csdn.net/nsrainbow/article/details/43746111

Oozie是什么

安装Oozie

配置Oozie

设置Oozie使用的数据库

打开Web控制台

Step1

Step2

在HDFS上安装Oozie库

启动Oozie

使用Oozie

连接Oozie的方法

用客户端连接

用浏览器访问

用HUE访问

Oozie的3个概念

hPDL

一个oozie job的组成

做个MapReduce例子

Step1

Step2

Step3

Step4

workflow.xml解析

WordCount例子

Step1

MapReduce 的 old API 跟 new API 区别

Step2

Step3

Step4

参考资料

相关文章

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安装Oozie

配置Oozie

设置Oozie使用的数据库

打开Web控制台

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在HDFS上安装Oozie库

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使用Oozie

连接Oozie的方法

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