Oozie的workflow和coordinate的使用（HA）

约定不等于承诺〃 2022-04-16 04:07 238阅读 0赞

<workflow-app name="[WF-DEF-NAME]" xmlns="uri:oozie:workflow:0.1">
        ...
        <decision name="[NODE-NAME]">
            <switch>
                <case to="[NODE_NAME]">[PREDICATE]</case>
                ...
                <case to="[NODE_NAME]">[PREDICATE]</case>
                <default to="[NODE_NAME]"/>
            </switch>
        </decision>
        ...
    </workflow-app>

demo

<workflow-app name="foo-wf" xmlns="uri:oozie:workflow:0.1">
        ...
        <decision name="mydecision">
            <switch>
                <case to="reconsolidatejob">
                  ${fs:fileSize(secondjobOutputDir) gt 10 * GB}
                </case> <case to="rexpandjob">
                  ${fs:fileSize(secondjobOutputDir) lt 100 * MB}
                </case>
                <case to="recomputejob">
                  ${ hadoop:counters('secondjob')[RECORDS][REDUCE_OUT] lt 1000000 }
                </case>
                <default to="end"/>
            </switch>
        </decision>
        ...
    </workflow-app>

选择节点

<workflow-app name="[WF-DEF-NAME]" xmlns="uri:oozie:workflow:0.1">
        ...
        <fork name="[FORK-NODE-NAME]">
            <path start="[NODE-NAME]" />
            ...
            <path start="[NODE-NAME]" />
        </fork>
        ...
        <join name="[JOIN-NODE-NAME]" to="[NODE-NAME]" />
        ...
    </workflow-app>

demo

<workflow-app name="sample-wf" xmlns="uri:oozie:workflow:0.1">
        ...
        <fork name="forking">
            <path start="firstparalleljob"/>
            <path start="secondparalleljob"/>
        </fork>
        <action name="firstparallejob">
            <map-reduce>
                <job-tracker>foo:8021</job-tracker>
                <name-node>bar:8020</name-node>
                <job-xml>job1.xml</job-xml>
            </map-reduce>
            <ok to="joining"/>
            <error to="kill"/>
        </action>
        <action name="secondparalleljob">
            <map-reduce>
                <job-tracker>foo:8021</job-tracker>
                <name-node>bar:8020</name-node>
                <job-xml>job2.xml</job-xml>
            </map-reduce>
            <ok to="joining"/>
            <error to="kill"/>
        </action>
        <join name="joining" to="nextaction"/>
        ...
    </workflow-app>

### 任务节点 ###

<workflow-app name="[WF-DEF-NAME]" xmlns="uri:oozie:workflow:0.5">
        ...
        <action name="[NODE-NAME]">
            <fs>
                <delete path='[PATH]'/>
                ...
                <mkdir path='[PATH]'/>
                ...
                <move source='[SOURCE-PATH]' target='[TARGET-PATH]'/>
                ...
                <chmod path='[PATH]' permissions='[PERMISSIONS]' dir-files='false' />
                ...
                <touchz path='[PATH]' />
                ...
                <chgrp path='[PATH]' group='[GROUP]' dir-files='false' />
            </fs>
            <ok to="[NODE-NAME]"/>
            <error to="[NODE-NAME]"/>
        </action>
        ...
    </workflow-app>

demo

<workflow-app name="sample-wf" xmlns="uri:oozie:workflow:0.5">
        ...
        <action name="hdfscommands">
             <fs>
                <delete path='hdfs://foo:8020/usr/tucu/temp-data'/>
                <mkdir path='archives/${wf:id()}'/>
                <move source='${jobInput}' target='archives/${wf:id()}/processed-input'/>
                <chmod path='${jobOutput}' permissions='-rwxrw-rw-' dir-files='true'><recursive/></chmod>
                <chgrp path='${jobOutput}' group='testgroup' dir-files='true'><recursive/></chgrp>
            </fs>
            <ok to="myotherjob"/>
            <error to="errorcleanup"/>
        </action>
        ...
    </workflow-app>

Fs (HDFS) action

<workflow-app name="[WF-DEF-NAME]" xmlns="uri:oozie:workflow:0.1">
        ...
        <action name="[NODE-NAME]">
            <ssh>
                <host>[USER]@[HOST]</host>
                <command>[SHELL]</command>
                <args>[ARGUMENTS]</args>
                ...
                <capture-output/>
            </ssh>
            <ok to="[NODE-NAME]"/>
            <error to="[NODE-NAME]"/>
        </action>
        ...
    </workflow-app>

demo

<workflow-app name="sample-wf" xmlns="uri:oozie:workflow:0.1">
        ...
        <action name="myssjob">
            <ssh>
                <host>foo@bar.com<host>
                <command>uploaddata</command>
                <args>jdbc:derby://bar.com:1527/myDB</args>
                <args>hdfs://foobar.com:8020/usr/tucu/myData</args>
            </ssh>
            <ok to="myotherjob"/>
            <error to="errorcleanup"/>
        </action>
        ...
    </workflow-app>

Ssh Action

<workflow-app name="[WF-DEF-NAME]" xmlns="uri:oozie:workflow:0.1">
        ...
        <action name="[NODE-NAME]">
            <sub-workflow>
                <app-path>[WF-APPLICATION-PATH]</app-path>
                <propagate-configuration/>
                <configuration>
                    <property>
                        <name>[PROPERTY-NAME]</name>
                        <value>[PROPERTY-VALUE]</value>
                    </property>
                    ...
                </configuration>
            </sub-workflow>
            <ok to="[NODE-NAME]"/>
            <error to="[NODE-NAME]"/>
        </action>
        ...
    </workflow-app>

demo

<workflow-app name="sample-wf" xmlns="uri:oozie:workflow:0.1">
        ...
        <action name="a">
            <sub-workflow>
                <app-path>child-wf</app-path>
                <configuration>
                    <property>
                        <name>input.dir</name>
                        <value>${wf:id()}/second-mr-output</value>
                    </property>
                </configuration>
            </sub-workflow>
            <ok to="end"/>
            <error to="kill"/>
        </action>
        ...
    </workflow-app>

Sub-workflow Action

<workflow-app name="[WF-DEF-NAME]" xmlns="uri:oozie:workflow:0.1">
        ...
        <action name="[NODE-NAME]">
            <java>
                <job-tracker>[JOB-TRACKER]</job-tracker>
                <name-node>[NAME-NODE]</name-node>
                <prepare>
                   <delete path="[PATH]"/>
                   ...
                   <mkdir path="[PATH]"/>
                   ...
                </prepare>
                <job-xml>[JOB-XML]</job-xml>
                <configuration>
                    <property>
                        <name>[PROPERTY-NAME]</name>
                        <value>[PROPERTY-VALUE]</value>
                    </property>
                    ...
                </configuration>
                <main-class>[MAIN-CLASS]</main-class>
                <java-opts>[JAVA-STARTUP-OPTS]</java-opts>
                <arg>ARGUMENT</arg>
                ...
                <file>[FILE-PATH]</file>
                ...
                <archive>[FILE-PATH]</archive>
                ...
                <capture-output />
            </java>
            <ok to="[NODE-NAME]"/>
            <error to="[NODE-NAME]"/>
        </action>
        ...
    </workflow-app>

demo

<workflow-app name="sample-wf" xmlns="uri:oozie:workflow:0.1">
        ...
        <action name="myfirstjavajob">
            <java>
                <job-tracker>foo:8021</job-tracker>
                <name-node>bar:8020</name-node>
                <prepare>
                    <delete path="${jobOutput}"/>
                </prepare>
                <configuration>
                    <property>
                        <name>mapred.queue.name</name>
                        <value>default</value>
                    </property>
                </configuration>
                <main-class>org.apache.oozie.MyFirstMainClass</main-class>
                <java-opts>-Dblah</java-opts>
                <arg>argument1</arg>
                <arg>argument2</arg>
            </java>
            <ok to="myotherjob"/>
            <error to="errorcleanup"/>
        </action>
        ...
    </workflow-app>

java action

<workflow-app name="[WF-DEF-NAME]" xmlns="uri:oozie:workflow:0.5">
        ...
        <action name="[NODE-NAME]">
            <map-reduce>
                <job-tracker>[JOB-TRACKER]</job-tracker>
                <name-node>[NAME-NODE]</name-node>
                <prepare>
                    <delete path="[PATH]"/>
                    ...
                    <mkdir path="[PATH]"/>
                    ...
                </prepare>
                <streaming>
                    <mapper>[MAPPER-PROCESS]</mapper>
                    <reducer>[REDUCER-PROCESS]</reducer>
                    <record-reader>[RECORD-READER-CLASS]</record-reader>
                    <record-reader-mapping>[NAME=VALUE]</record-reader-mapping>
                    ...
                    <env>[NAME=VALUE]</env>
                    ...
                </streaming>
                
                <pipes>
                    <map>[MAPPER]</map>
                    <reduce>[REDUCER]</reducer>
                    <inputformat>[INPUTFORMAT]</inputformat>
                    <partitioner>[PARTITIONER]</partitioner>
                    <writer>[OUTPUTFORMAT]</writer>
                    <program>[EXECUTABLE]</program>
                </pipes>
                <job-xml>[JOB-XML-FILE]</job-xml>
                <configuration>
                    <property>
                        <name>[PROPERTY-NAME]</name>
                        <value>[PROPERTY-VALUE]</value>
                    </property>
                    ...
                </configuration>
                <config-class>com.example.MyConfigClass</config-class>
                <file>[FILE-PATH]</file>
                ...
                <archive>[FILE-PATH]</archive>
                ...
            </map-reduce>        <ok to="[NODE-NAME]"/>
            <error to="[NODE-NAME]"/>
        </action>
        ...
    </workflow-app>

demo

<workflow-app name="foo-wf" xmlns="uri:oozie:workflow:0.1">
        ...
        <action name="myfirstHadoopJob">
            <map-reduce>
                <job-tracker>foo:8021</job-tracker>
                <name-node>bar:8020</name-node>
                <prepare>
                    <delete path="hdfs://foo:8020/usr/tucu/output-data"/>
                </prepare>
                <job-xml>/myfirstjob.xml</job-xml>
                <configuration>
                    <property>
                        <name>mapred.input.dir</name>
                        <value>/usr/tucu/input-data</value>
                    </property>
                    <property>
                        <name>mapred.output.dir</name>
                        <value>/usr/tucu/input-data</value>
                    </property>
                    <property>
                        <name>mapred.reduce.tasks</name>
                        <value>${firstJobReducers}</value>
                    </property>
                    <property>
                        <name>oozie.action.external.stats.write</name>
                        <value>true</value>
                    </property>
                </configuration>
            </map-reduce>
            <ok to="myNextAction"/>
            <error to="errorCleanup"/>
        </action>
        ...
    </workflow-app>

<workflow-app name="sample-wf" xmlns="uri:oozie:workflow:0.1">
        ...
        <action name="firstjob">
            <map-reduce>
                <job-tracker>foo:8021</job-tracker>
                <name-node>bar:8020</name-node>
                <prepare>
                    <delete path="${output}"/>
                </prepare>
                <streaming>
                    <mapper>/bin/bash testarchive/bin/mapper.sh testfile</mapper>
                    <reducer>/bin/bash testarchive/bin/reducer.sh</reducer>
                </streaming>
                <configuration>
                    <property>
                        <name>mapred.input.dir</name>
                        <value>${input}</value>
                    </property>
                    <property>
                        <name>mapred.output.dir</name>
                        <value>${output}</value>
                    </property>
                    <property>
                        <name>stream.num.map.output.key.fields</name>
                        <value>3</value>
                    </property>
                </configuration>
                <file>/users/blabla/testfile.sh#testfile</file>
                <archive>/users/blabla/testarchive.jar#testarchive</archive>
            </map-reduce>
            <ok to="end"/>
            <error to="kill"/>
        </action>
      ...
    </workflow-app>

<workflow-app name="sample-wf" xmlns="uri:oozie:workflow:0.1">
        ...
        <action name="firstjob">
            <map-reduce>
                <job-tracker>foo:8021</job-tracker>
                <name-node>bar:8020</name-node>
                <prepare>
                    <delete path="${output}"/>
                </prepare>
                <pipes>
                    <program>bin/wordcount-simple#wordcount-simple</program>
                </pipes>
                <configuration>
                    <property>
                        <name>mapred.input.dir</name>
                        <value>${input}</value>
                    </property>
                    <property>
                        <name>mapred.output.dir</name>
                        <value>${output}</value>
                    </property>
                </configuration>
                <archive>/users/blabla/testarchive.jar#testarchive</archive>
            </map-reduce>
            <ok to="end"/>
            <error to="kill"/>
        </action>
      ...
    </workflow-app>

mr action

1、Oozie中工作流的定义  
Oozie中的工作流workflow包含控制流节点和Action节点。通过workflow.xml定义，通过schema进行约束。  
Workflow的控制流节点包括：start、decision、fork、join、kill、end节点。  
Action是执行或计算的任务，如 MapReduce job、Pig job、a shell command。跑的一个MapReduce任务就是一个MapReduce Action。Action节点有2个转移：ok和error。  
Workflow的Action节点包括：MapReduce Action、Pig Action、Fs（HDFS）Action、Ssh Action、Sub-workflow Action、Java Action。Oozie的Workflow里面运行MapReduce、Hive、Sqoop或Shell脚本。  
Action Extensions包括：Email Action、Shell Action、Hive Action、Hive 2 Action、Sqoop Action、Ssh Action、DistCp Action、Writing a Custom Action Executor。  
Workflow的定义语言是基于XML的，叫做hPDL（Hadoop Process Defination Language）。节点名字范式：\[a-zA-Z\]\[\\-\_a-zA-Z0-9\]\*=，长度小于20个字符。  
job.properties：用于指向workflow.xml文件所在的HDFS位置。  
workflow.xml：包含start、action、kill、end。  
lib 目录：存放依赖的jar包。

2、MapReduce Action  
目的：使用Ooize调度MapReduce程序。  
方式：将以前Java MapReduce程序中的Driver部分写到workflow.xml中的configuration里面。  
示例：用Oozie安装包中自带的examples例子跑wordcount程序。  
（1）在hdfs上创建wordcount输入文件夹，并向文件夹中上传wordcount要统计的文件。  
hadoop-2.5.0-cdh5.3.6\]$ bin/hdfs dfs -mkdir -p mapreduce/wordcount/input  
hadoop-2.5.0-cdh5.3.6\]$ bin/hdfs dfs -put /opt/datas/wc.input mapreduce/wordcount/input  
（2）执行wordcount的jar包，指定输入输出路径。  
hadoop-2.5.0-cdh5.3.6\]$ bin/yarn jar share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-2.5.0-cdh5.3.6.jar wordcount mapreduce/wordcount/input mapreduce/wordcount/output  
（3）将oozie自带的examples例子拷贝到新建的目录下，作为mapreduce action的示例。  
oozie-4.0.0-cdh5.3.6\]$ mkdir oozie-apps  
oozie-4.0.0-cdh5.3.6\]$ cd oozie-apps/  
oozie-apps\]$ cp -r ../examples/apps/map-reduce/ .  
oozie-apps\]$ mv map-reduce/ mr-wordcount-wf  
（4）编辑配置文件/opt/cdh-5.3.6/oozie-4.0.0-cdh5.3.6/oozie-apps/mr-wordcount-wf/workflow.xml。

<workflow-app xmlns="uri:oozie:workflow:0.5" name="mr-wordcount-wf">  
    <start to="mr-node-wordcount"/>  
    <action name="mr-node-wordcount">  
        <map-reduce>  
            <job-tracker>$\{jobTracker\}</job-tracker>  
            <name-node>$\{nameNode\}</name-node>  
            <prepare>  
                <delete path="$\{nameNode\}/$\{oozieDataRoot\}/$\{outputDir\}"/>  
            </prepare>  
            <configuration>  
                <property>  
                    <name>mapred.mapper.new-api</name>  
                    <value>true</value>  
                </property>  
                <property>  
                    <name>mapred.reducer.new-api</name>  
                    <value>true</value>  
                </property>  
                <property>  
                    <name>mapreduce.job.queuename</name>  
                    <value>$\{queueName\}</value>  
                </property>  
                <property>  
                    <name>mapreduce.job.map.class</name>  
                    <value>com.ibeifeng.hadoop.senior.mapreduce.WordCount$WordCountMapper</value>  
                </property>  
                <property>  
                    <name>mapreduce.job.reduce.class</name>  
                    <value>com.ibeifeng.hadoop.senior.mapreduce.WordCount$WordCountReducer</value>  
                </property>  
                <property>  
                    <name>mapreduce.map.output.key.class</name>  
                    <value>org.apache.hadoop.io.Text</value>  
                </property>  
                <property>  
                    <name>mapreduce.map.output.value.class</name>  
                    <value>org.apache.hadoop.io.IntWritable</value>  
                </property>  
                <property>  
                    <name>mapreduce.job.output.key.class</name>  
                    <value>org.apache.hadoop.io.Text</value>  
                </property>  
                <property>  
                    <name>mapreduce.job.output.value.class</name>  
                    <value>org.apache.hadoop.io.IntWritable</value>  
                </property>  
                <property>  
                    <name>mapreduce.input.fileinputformat.inputdir</name>  
                    <value>$\{nameNode\}/$\{oozieDataRoot\}/$\{inputDir\}</value>  
                </property>  
                <property>  
                    <name>mapreduce.output.fileoutputformat.outputdir</name>  
                    <value>$\{nameNode\}/$\{oozieDataRoot\}/$\{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>  
  
（5）编辑配置文件/opt/cdh-5.3.6/oozie-4.0.0-cdh5.3.6/oozie-apps/mr-wordcount-wf/job.properties。

nameNode=hdfs://hadoop-senior.ibeifeng.com:8020  
jobTracker=hadoop-senior.ibeifeng.com:8032  
queueName=default  
oozieAppsRoot=user/beifeng/oozie-apps  
oozieDataRoot=user/beifeng/oozie/datas

oozie.wf.application.path=$\{nameNode\}/$\{oozieAppsRoot\}/mr-wordcount-wf/workflow.xml  
inputDir=mr-wordcount-wf/input  
outputDir=mr-wordcount-wf/output  
  
（6）将之前编写并打包的mr-wc.jar文件放入mapreduce action例子程序的lib包中。  
$ cd /opt/modules/hadoop-2.5.0/jars/  
jars\]$ cp mr-wc.jar /opt/cdh-5.3.6/oozie-4.0.0-cdh5.3.6/oozie-apps/mr-wordcount-wf/lib  
mr-wordcount-wf\]$ cd lib  
lib\]$ ls mr-wc.jar  
（7）将mapreduce action文件夹上传到hdfs中。  
oozie-4.0.0-cdh5.3.6\]$ /opt/cdh-5.3.6/hadoop-2.5.0-cdh5.3.6/bin/hdfs dfs -put oozie-apps/ oozie-apps  
（8）在hdfs上创建wordcount程序的输入文件夹。  
hadoop-2.5.0-cdh5.3.6\]$ bin/hdfs dfs -mkdir -p oozie/datas/mr-wordcount-wf/input  
（9）将wordcount程序要统计的文件上传到hdfs的输入文件夹中。  
hadoop-2.5.0-cdh5.3.6\]$ bin/hdfs dfs -put /opt/datas/wc.input oozie/datas/mr-wordcount-wf/input  
（10）如果上传错误，删除hdfs上的文件。  
hadoop-2.5.0-cdh5.3.6\]$ bin/hdfs dfs -r oozie/datas/input  
（11）临时设置环境变量，为浏览器中访问oozie的url地址。  
oozie-4.0.0-cdh5.3.6\]$ export OOZIE\_URL=http://hadoop-senior.ibeifeng.com:11000/oozie/  
（12）运行oozie的工作流调度，执行mapreduce action。  
oozie-4.0.0-cdh5.3.6\]$ bin/oozie job -config oozie-apps/mr-wordcount-wf/job.properties -run

3、Hive Action  
官网网址：http://archive.cloudera.com/cdh5/cdh/5/oozie-4.0.0-cdh5.3.6/DG\_HiveActionExtension.html  
（1）编辑配置文件/opt/cdh-5.3.6/oozie-4.0.0-cdh5.3.6/oozie-apps/hive-select/job.properties。

nameNode=hdfs://hadoop-senior.ibeifeng.com:8020  
jobTracker=hadoop-senior.ibeifeng.com:8032  
queueName=default  
oozieAppsRoot=user/beifeng/oozie-apps  
oozieDataRoot=user/beifeng/oozie/datas

oozie.use.system.libpath=true

oozie.wf.application.path=$\{nameNode\}/$\{oozieAppsRoot\}/hive-select

outputDir=hive-select/output  
  
（2）编辑sql脚本/opt/cdh-5.3.6/oozie-4.0.0-cdh5.3.6/oozie-apps/hive-select/select-student.sql。执行时类似于执行shell命令：bin/hive -f select-student.sql。

insert overwrite directory '$\{OUTPUT\}';  
select count(1) cnt from default.student;  
  
（3）编辑配置文件/opt/cdh-5.3.6/oozie-4.0.0-cdh5.3.6/oozie-apps/hive-select/workflow.xml。

<workflow-app xmlns="uri:oozie:workflow:0.5" name="wf-hive-select">  
    <start to="hive-node"/>

<action name="hive-node">  
        <hive xmlns="uri:oozie:hive-action:0.2">  
            <job-tracker>$\{jobTracker\}</job-tracker>  
            <name-node>$\{nameNode\}</name-node>  
            <prepare>  
                <delete path="$\{nameNode\}/$\{oozieDataRoot\}/$\{outputDir\}"/>  
            </prepare>  
            <job-xml>$\{nameNode\}/$\{oozieAppsRoot\}/hive-select/hive-site.xml</job-xml>  
            <configuration>  
                <property>  
                    <name>mapred.job.queue.name</name>  
                    <value>$\{queueName\}</value>  
                </property>  
            </configuration>  
            <script>select-student.sql</script>  
            <param>OUTPUT=$\{nameNode\}/$\{oozieDataRoot\}/$\{outputDir\}</param>  
        </hive>  
        <ok to="end"/>  
        <error to="fail"/>  
    </action>

<kill name="fail">  
        <message>Hive failed, error message\[$\{wf:errorMessage(wf:lastErrorNode())\}\]</message>  
    </kill>  
    <end name="end"/>  
</workflow-app>  
  
（4）将hive action例子程序上传到hdfs中。  
oozie-apps\]$ /opt/cdh-5.3.6/hadoop-2.5.0-cdh5.3.6/bin/hdfs dfs -put hive-select/ /user/beifeng/oozie-apps  
（5）配置环境变量。  
export OOZIE\_URL=http://hadoop-senior.ibeifeng.com:11000/oozie/  
（6）运行oozie工作流调度hive action。  
oozie-4.0.0-cdh5.3.6\]$ bin/oozie job -config oozie-apps/hive-select/job.properties -run  
（7）将/opt/cdh-5.3.6/hive-0.13.1-cdh5.3.6/conf/hive-site.xml配置文件放入hive action文件夹中。  
conf\]$ cp hive-site.xml /opt/cdh-5.3.6/oozie-4.0.0-cdh5.3.6/oozie-apps/hive-select/  
（8）上传错误，删除hdfs上的文件。  
hive-select\]$ /opt/cdh-5.3.6/hadoop-2.5.0-cdh5.3.6/bin/hdfs dfs -rm /user/beifeng/oozie-apps/hive-select/workflow.xml  
（9）将hive-site.xml文件上传hdfs上的指定目录中。  
hive-select\]$ /opt/cdh-5.3.6/hadoop-2.5.0-cdh5.3.6/bin/hdfs dfs -put workflow.xml hive-site.xml /user/beifeng/oozie-apps/hive-select/  
（10）将mysql的jar包放入hive action的lib包中。  
hive-select\]$ mkdir lib  
hive-select\]$ cp /opt/cdh-5.3.6/hive-0.13.1-cdh5.3.6/lib/mysql-connector-java-5.1.27-bin.jar ./lib/  
（11）上传lib包中的mysql jar包到hdfs中。  
hive-select\]$ /opt/cdh-5.3.6/hadoop-2.5.0-cdh5.3.6/bin/hdfs dfs -put lib/ /user/beifeng/oozie-apps/hive-select/  
（12）运行oozie工作流调度hive action程序。  
oozie-4.0.0-cdh5.3.6\]$ bin/oozie job -config oozie-apps/hive-select/job.properties -run  
（13）杀掉oozie正在执行的任务。  
oozie-4.0.0-cdh5.3.6\]$ bin/oozie job -kill 0000001-180717120019494-oozie-beif-W

4、Sqoop Action  
官网网址：http://archive.cloudera.com/cdh5/cdh/5/oozie-4.0.0-cdh5.3.6/DG\_SqoopActionExtension.html  
（1）进入/opt/cdh-5.3.6/oozie-4.0.0-cdh5.3.6/examples/apps目录，将examples中的sqoop例子程序拷贝到自己的目录中。  
apps\]$ cp -r sqoop ../../oozie-apps/  
（2）查看mysql服务是否已启动。  
$ su  
Password:  
\[root@hadoop-senior apps\]\# service mysql status  
MySQL running (1717) \[ OK \]  
\[root@hadoop-senior apps\]\# exit  
$ mysql -uroot -p123456  
（3）编写第一个sqoop action。编辑配置文件/opt/cdh-5.3.6/oozie-4.0.0-cdh5.3.6/oozie-apps/sqoop-import-user/workflow.xml。

<workflow-app xmlns="uri:oozie:workflow:0.5" name="sqoop-wf">  
    <start to="sqoop-node"/>

<action name="sqoop-node">  
        <sqoop xmlns="uri:oozie:sqoop-action:0.3">  
            <job-tracker>$\{jobTracker\}</job-tracker>  
            <name-node>$\{nameNode\}</name-node>  
            <prepare>  
                <delete path="$\{nameNode\}/$\{oozieDataRoot\}/$\{outputDir\}"/>  
            </prepare>  
            <configuration>  
                <property>  
                    <name>mapred.job.queue.name</name>  
                    <value>$\{queueName\}</value>  
                </property>  
            </configuration>  
             <command>import --connect jdbc:mysql://hadoop-senior.ibeifeng.com:3306/test --username root --password 123456 --table my\_user --target-dir /user/beifeng/oozie/datas/sqoop-import-user/output --fields-terminated-by "$$$" --num-mappers 1</command>  
        </sqoop>  
        <ok to="end"/>  
        <error to="fail"/>  
    </action>

<kill name="fail">  
        <message>Sqoop failed, error message\[$\{wf:errorMessage(wf:lastErrorNode())\}\]</message>  
    </kill>  
    <end name="end"/>  
</workflow-app>  
  
（4）编写第一个sqoop action。编辑配置文件/opt/cdh-5.3.6/oozie-4.0.0-cdh5.3.6/oozie-apps/sqoop-import-user/job.properties。

nameNode=hdfs://hadoop-senior.ibeifeng.com:8020  
jobTracker=hadoop-senior.ibeifeng.com:8032  
queueName=default  
oozieAppsRoot=user/beifeng/oozie-apps  
oozieDataRoot=user/beifeng/oozie/datas

oozie.use.system.libpath=true

oozie.wf.application.path=$\{nameNode\}/$\{oozieAppsRoot\}/sqoop-import-user

outputDir=sqoop-import-user/output  
  
（5）将mysql jar包拷贝到sqoop action的lib目录中。  
（6）将sqoop action程序上传hdfs。  
oozie-apps\]$ /opt/cdh-5.3.6/hadoop-2.5.0-cdh5.3.6/bin/hdfs dfs -put sqoop-import-user/ /user/beifeng/oozie-apps  
（7）运行oozie工作流调度sqoop action程序。  
oozie-4.0.0-cdh5.3.6\]$ bin/oozie job -config oozie-apps/sqoop-import-user/job.properties -run  
（8）编写第二个sqoop action程序。编辑配置文件/opt/cdh-5.3.6/oozie-4.0.0-cdh5.3.6/oozie-apps/sqoop-import-user2/workflow.xml。

<workflow-app xmlns="uri:oozie:workflow:0.5" name="sqoop-wf">  
    <start to="sqoop-node"/>

<action name="sqoop-node">  
        <sqoop xmlns="uri:oozie:sqoop-action:0.3">  
            <job-tracker>$\{jobTracker\}</job-tracker>  
            <name-node>$\{nameNode\}</name-node>  
            <prepare>  
                <delete path="$\{nameNode\}/$\{oozieDataRoot\}/$\{outputDir\}"/>  
            </prepare>  
            <configuration>  
                <property>  
                    <name>mapred.job.queue.name</name>  
                    <value>$\{queueName\}</value>  
                </property>  
            </configuration>  
            <command>import --options-file $\{imp-user\}</command>  
        </sqoop>  
        <ok to="end"/>  
        <error to="fail"/>  
    </action>

<kill name="fail">  
        <message>Sqoop failed, error message\[$\{wf:errorMessage(wf:lastErrorNode())\}\]</message>  
    </kill>  
    <end name="end"/>  
</workflow-app>  
  
（9）编辑配置文件/opt/cdh-5.3.6/oozie-4.0.0-cdh5.3.6/oozie-apps/sqoop-import-user2/job.properties。

nameNode=hdfs://hadoop-senior.ibeifeng.com:8020  
jobTracker=hadoop-senior.ibeifeng.com:8032  
queueName=default  
oozieAppsRoot=user/beifeng/oozie-apps  
oozieDataRoot=user/beifeng/oozie/datas

oozie.use.system.libpath=true

oozie.wf.application.path=$\{nameNode\}/$\{oozieAppsRoot\}/sqoop-import-user

outputDir=sqoop-import-user/output

imp-user=$\{nameNode\}/$\{oozieAppsRoot\}/sqoop-import-user/imp-user.sql  
  
（10）编辑sql脚本/opt/cdh-5.3.6/oozie-4.0.0-cdh5.3.6/oozie-apps/sqoop-import-user2/imp-user.sql。执行时类似于执行shell命令：bin/sqoop --option-file imp-user.sql

\--connect  
jdbc:mysql://hadoop-senior.ibeifeng.com:3306/test   
\--username   
root   
\--password   
123456   
\--table   
my\_user   
\--target-dir   
/user/beifeng/oozie/datas/sqoop-import-user/output   
\--fields-terminated-by   
"\\t"   
\--num-mappers   
  
（11）将mysql jar包拷贝到第二个sqoop action的lib目录中。  
（12）上传sqoop action的第二个示例程序。  
oozie-apps\]$ /opt/cdh-5.3.6/hadoop-2.5.0-cdh5.3.6/bin/hdfs dfs -put sqoop-import-user2 oozie-apps/  
（13）运行oozie工作流调度第二个sqoop action程序。  
oozie-4.0.0-cdh5.3.6\]$ bin/oozie job -config oozie-apps/sqoop-import-user2/job.properties -run

5、Shell Action  
官网网址：http://archive.cloudera.com/cdh5/cdh/5/oozie-4.0.0-cdh5.3.6/DG\_ShellActionExtension.html  
（1）进入/opt/cdh-5.3.6/oozie-4.0.0-cdh5.3.6/examples/apps目录中，将examples目录下的shell示例程序拷贝到自己的目录中，并按照需求改名。  
apps\]$ cp -r shell/ ../../oozie-apps/  
oozie-apps\]$ mv shell shell-hive-select/  
（2）编辑配置文件/opt/cdh-5.3.6/oozie-4.0.0-cdh5.3.6/oozie-apps/shell-hive-select/job.properties。

nameNode=hdfs://hadoop-senior.ibeifeng.com:8020  
jobTracker=hadoop-senior.ibeifeng.com:8032  
queueName=default  
oozieAppsRoot=user/beifeng/oozie-apps  
oozieDataRoot=user/beifeng/oozie/datas

oozie.wf.application.path=$\{nameNode\}/$\{oozieAppsRoot\}/shell-hive-select

exec=student-select.sh  
script=student-select.sql  
  
（3）编辑配置文件/opt/cdh-5.3.6/oozie-4.0.0-cdh5.3.6/oozie-apps/shell-hive-select/workflow.xml。

<workflow-app xmlns="uri:oozie:workflow:0.5" name="shell-wf">  
    <start to="shell-node"/>  
    <action name="shell-node">  
        <shell xmlns="uri:oozie:shell-action:0.2">  
            <job-tracker>$\{jobTracker\}</job-tracker>  
            <name-node>$\{nameNode\}</name-node>  
            <configuration>  
                <property>  
                    <name>mapred.job.queue.name</name>  
                    <value>$\{queueName\}</value>  
                </property>  
            </configuration>  
            <exec>$\{exec\}</exec>  
            <file>$\{nameNode\}/$\{oozieAppsRoot\}/shell-hive-select/$\{exec\}\#$\{exec\}</file>  
            <file>$\{nameNode\}/$\{oozieAppsRoot\}/shell-hive-select/$\{script\}\#$\{script\}</file>  
            <capture-output/>  
        </shell>  
        <ok to="end"/>  
        <error to="fail"/>  
    </action>  
    <kill name="fail">  
        <message>Shell action failed, error message\[$\{wf:errorMessage(wf:lastErrorNode())\}\]</message>  
    </kill>  
    <end name="end"/>  
</workflow-app>  
  
（4）编辑shell脚本/opt/cdh-5.3.6/oozie-4.0.0-cdh5.3.6/oozie-apps/shell-hive-select/student-select.sh。

\#!/usr/bin/env bash

\#\# student select  
/opt/cdh-5.3.6/hive-0.13.1-cdh5.3.6/bin/hive -f student-select.sql  
  
（5）编辑sql脚本/opt/cdh-5.3.6/oozie-4.0.0-cdh5.3.6/oozie-apps/shell-hive-select/student-select.sql。

insert overwrite directory '/user/beifeng/oozie/datas/shell-hive-select/output'  
select id, name from default.student;  
  
（6）将shell action程序上传到hdfs中。  
oozie-apps\]$ /opt/cdh-5.3.6/hadoop-2.5.0-cdh5.3.6/bin/hdfs dfs -put shell-hive-select/ oozie-apps/  
（7）运行Oozie工作流调度shell action程序。  
oozie-4.0.0-cdh5.3.6\]$ bin/oozie job -config oozie-apps/shell-hive-select/job.properties -run

6、多个Action的协作  
配置文件workflow.xml中如下配置：

start node  
hive action对输入数据进行分析，将结果存储在hdfs中  
sqoop action将hdfs上的数据导入mysql中，mysql进行数据的前端展示  
kill node  
end node

\------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

Oozie是有web界面提供的，可以直接进行web操作，后期方便又实用，但是这里有个坑，通过添加服务打开的web界面上面显示如下图：

![70][]

具体的解决办法见下图圈住的。必须下载Ext-2.2.zip文件，但是这个文件在官网上是需要付费下载的，而且国内的CSDN都需要付费下载，找了好久才找到。

![70 1][]

下载好的文件安装包之后通过 unzip命令将zip解压到“/var/lib/oozie/目录下（unzip ext-2.2.zip -d /var/lib/oozie/），然后在CM的网页界面配置中启用web控制台，见如下图：

![70 2][]

重启完成之后控制台界面如下图：

地址为：OozieserverIp：11000/oozie/  （OozieserverIp为oozie所在的服务器的ip地址）

![70 3][]

注：在配置任务的时候需要注意时区问题，这里的时区要与自己程序执行的主体所在平台的时区相一致。（Setting—>Timezone）

Oozie的作业有三部分组成，分别是job.properties，workflow.xml，lib文件夹。下面分别介绍

Job.properties  
       从名称也能看出来，这个文件是用来配置作业（job）中用到的各种参数的，总结如下

nameNode                                   hdfs地址

jobTracker                                    jobTracker（ResourceManager）地址

queueName                                 Oozie队列（默认填写default）

examplesRoot                              全局目录（默认填写examples）

oozie.usr.system.libpath               是否加载用户lib目录（true/false）

oozie.libpath                                  用户lib库所在的位置

oozie.wf.application.path               Oozie流程所在hdfs地址（workflow.xml所在的地址）

user.name                                      当前用户

Coordinator：oozie.coord.application.path                          Coordinator.xml地址（没有可以不写）

Bundle：oozie.bundle.application.path                                Bundle.xml地址（没有可以不写）

注：1、这个文件如果是在本地通过命令行进行任务提交的话，这个文件在本地就可以了，当然也可以放在hdfs上，与workflow.xml和lib处于同一层级。

2、nameNode，jobTracker和workflow.xml在hdfs中的位置必须设置。

eg：启动任务

ooziejob -oozie http://oozieServerIp:11000/oozie/-config job.properties-run

一个简单的job.properties文件如下：

Shell节点的job.properties文件：

nameNode=hdfs://cm1:8020

jobTracker=cm1:8032

queueName=default

examplesRoot=examples

oozie.wf.application.path=$\{nameNode\}/user/workflow/oozie/shell

workflow.xml：  
       这个文件是定义任务的整体流程的文件，需要注意的有三点：版本信息，EL函数，节点信息。

先上一个例子：

1.  <workflow-app xmlns="uri:oozie:workflow:0.4" name="$\{sys\_name\}-MonitorPlus-Task-$\{task\_id\}">

2.      <start to=“check-xxx-succ-flag"/>

4.      <decision name=“check-xxx-succ-flag">

5.          <switch>

6.  <case to="check-mr-succ-flag">$\{fs:exists(concat(concat("/xxx/output/xxxList/",

7.       task\_id),"/\_SUCCESS"))\}</case>

8.  <default to=“do-xxx"/>

9.          </switch>

10.     </decision>

11.

12.     <decision name="check-mr-succ-flag">

13.         <switch>

14.             <case to="end">$\{fs:exists(concat(concat(“/xxx/output/", task\_id),"/\_SUCCESS"))\}</case>

15.             <default to="do-mr"/>

16.         </switch>

17.     </decision>

18.

19.     <action name=“do-xxx" retry-max="3" retry-interval="10">

20.         <java>

21.             <job-tracker>$\{jobTracker\}</job-tracker>

22.             <name-node>$\{namenode\}</name-node>

23.             <configuration>

24.                 <property>

25.                     <name>mapreduce.job.queuename</name>

26.                     <value>$\{queueName\}</value>

27.                 </property>

28.             </configuration>

29.            <main-class>com.xxx.Main</main-class>

30.          </java>

31.        <ok to=”end”/>

32.        <error to=”fail”/>

33.     </action>

34.     <kill name=”fail”>

35.         <message>Map/Reduce failed.error message\[$\{wf:errorMessage(wf:lastErrorNode())\}\]</message>

36.     </kill>

37.     <end name=”end”/>

38. </workflow-app>

版本信息：  
       这个是写在第一行的，如下：

<workflow-app xmlns="uri:oozie:workflow:0.4" name="$\{sys\_name\}-MonitorPlus-Task-$\{task\_id\}">

在xmls属性中定义了workflow的版本为0.4，workflow的版本不能高于oozie兼容的最高版本，可以降低。

EL函数  
       但凡涉及到“$\{ \}”这样的符号基本都是EL函数，花括号中写的是需要的函数信息。当然，如果是在job.properties中设置的常量也可以通过EL函数取出来，例如“$\{nameNode\}”。常用的EL函数有基本的EL函数，workFlow EL函数和HDFSEL函数。分别如下：

![70 4][]

![70 5][]

![70 6][]

节点：  
       Oozie的节点分成两种，流程控制节点和动作节点。所谓的节点实际就是一组标签。两种节点分别如下：

n  流程控制节点

u  <start />——定义workflow的开始

u  <end />——定义workflow的结束

u  <decision />——实现switch功能

<switch><case /><default /></switch>标签连用

u  <sub-workflow>——调用子workflow

u  <kill />——程序出错后跳转到这个节点执行相关操作

u  <fork />——并发执行workflow

u  <join />——并发执行结束（与fork一起使用）

案例;

![70 7][]

![70 8][]

n  动作节点

u  <shell />——表示运行的是shell操作

u  <java />——表示运行的java程序

u  <fs />——表示是对hdfs进行操作

u  <MR />——表示进行的是MR操作

u  <hive />——表示进程的是hive操作

u  <sqoop />——表示进行的是sqoop的相关操作

Workflow.xml综述  
       文件需要被放在HDFS上才能被oozie调度，如果在启动需要调动MR任务，jar包同样需要在hdfs上。最终的目录结构如下：

l    /xxx/oozie/workflow.xml

l  /xxx/oozie/lib

l  /xxx/oozie/lib/mr-1.7-SNAPSHOT-package.jar

l  /xxx/oozie/lib/xxx.mr-1.7-SNAPSHOT-package.jar

Lib文件夹：  
       在workflow工作流定义的同级目录下，需要有一个lib目录，在lib目录中存在java节点MapReduce使用的jar包。需要注意的是，oozie并不是使用指定jar包的名称来启动任务的，而是通过制定主类来启动任务的。在lib包中绝对不能存在某个jar包的不同版本，不能够出现多个相同主类。

Oozie Cli命令：  
       这个是oozie的客户端使用的关于oozie job的命令，总结如下

l  启动任务

oozie job -oozie oozie\_url -config job.properties\_address-run

l  停止任务

oozie job -oozie oozie\_url -kill jobId -oozie-oozi-W

l  提交任务

oozie job -oozie oozie\_url -config job.properties\_address -submit

l  开始任务

oozie job -oozie oozie\_url -config job.properties\_address -startJobId -oozie-oozi-W

l  查看任务执行情况

oozie job -oozieoozie\_url -config job.properties\_address -info jobId -oozie-oozi-W

说明： 所有的命令都是以oozie job -oozie oozie\_url 开头的-config 制定job.properties文件夹的位置，-run 文件启动后会返回一个唯一的jobId，供之后使用。

启动任务，提交任务，开始任务的区别：

提交任务是指将任务提交给oozie但是并不运行，也会返回一个唯一的jobId。 -submit

开始任务是将提交的任务执行。-start

启动任务=提交任务+开始任务

## 自定义实现wordcount的workflow ##

1.  在yarn上测试wordcount程序

$ bin/yarn jar /opt/datas/wd.jar mapreduce.WordCount /input /output

![Image 1][]

1.  生产一个应用目录，并把wordcount的jar包放到应用目录中的lib目录下

$ cd /opt/modules/cdh/oozie-4.0.0-cdh5.3.6/
    $ mkdir my-apps
    $ cp -r examples/apps/map-reduce/ my-apps/
    $ cp /opt/datas/wd.jar my-apps/map-reduce/lib/

1.  修改job.properties文件

# 定义变量
    nameNode=hdfs://bigdata-00:8020
    jobTracker=bigdata-00:8032
    queueName=default
    oozieAppsRoot=user/wulei/my-apps
    oozieDataRoot=user/wulei/oozie/datas
    inputDir=map-reduce/input
    outputDir=map-reduce/output
    # 定义workflow.xml的路径
    oozie.wf.application.path=${nameNode}/${oozieAppsRoot}/map-reduce/workflow.xml

1.  修改workflow.xml文件

<workflow-app xmlns="uri:oozie:workflow:0.5" 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="${nameNode}/${oozieDataRoot}/${outputDir}"/>
                </prepare>
                <configuration>
                    <property>
                        <name>mapred.job.queue.name</name>
                        <value>${queueName}</value>
                    </property>
                    
                    <property>
                        <name>mapreduce.job.map.class</name>
                        <value>mapreduce.WordCount$WordCountMapper</value>
                    </property>
                    <property>
                        <name>mapreduce.job.reduce.class</name>
                        <value>mapreduce.WordCount$WordCountReducer</value>
                    </property>
                    
                    <property>
                        <name>mapreduce.input.fileinputformat.inputdir</name>
                        <value>${nameNode}/${oozieDataRoot}/${inputDir}</value>
                    </property>
                    <property>
                        <name>mapreduce.output.fileoutputformat.outputdir</name>
                        <value>${nameNode}/${oozieDataRoot}/${outputDir}</value>
                    </property>
                    
                    <property>
                        <name>mapred.mapper.new-api</name>
                        <value>true</value>
                    </property>
                    <property>
                        <name>mapred.reducer.new-api</name>
                        <value>true</value>
                    </property>
                    
                    <property>
                        <name>mapreduce.map.output.key.class</name>
                        <value>org.apache.hadoop.io.Text</value>
                    </property>
                    <property>
                        <name>mapreduce.map.output.value.class</name>
                        <value>org.apache.hadoop.io.LongWritable</value>
                    </property>
                    
                    <property>
                        <name>mapreduce.job.output.key.class</name>
                        <value>org.apache.hadoop.io.Text</value>
                    </property>
                    <property>
                        <name>mapreduce.job.output.value.class</name>
                        <value>org.apache.hadoop.io.IntWritable</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>

1.  在hdfs上创建目录，并上传input数据

$ bin/hdfs dfs -mkdir -p /user/wulei/oozie/datas/map-reduce/input
    $ bin/hdfs dfs -put -put /opt/datas/a.txt oozie/datas/map-reduce/input

1.  上传oozie-apps目录

$ bin/hdfs dfs -put /opt/modules/cdh/oozie-4.0.0-cdh5.3.6/my-apps/ my-apps

1.  运行测试

$ bin/oozie job -oozie http://bigdata-00:11000/oozie -config my-apps/map-reduce/job.properties -run

1.  查看测试结果  
    yarn任务执行界面
    
     
    
    ![Image 1][]
    
     
    
    oozie的web界面
    
     
    
    ![Image 1][]
    
     
    
    输出文件目录
    
    ![Image 1][]
    
    自定义实现WorkFlow中shell action

1.  拷贝默认的shell目录来进行修改

$ cp -r ./examples/apps/shell/ my-apps/

1.  定义job.properties

nameNode=hdfs://bigdata-00:8020
    jobTracker=bigdata-00:8032
    queueName=default
    examplesRoot=user/wulei/my-apps/shell
    #定义workflow.xml路劲
    oozie.wf.application.path=${nameNode}/${examplesRoot}/workflow.xml
    #定义一个变量名存储shell文件名
    EXEC=oozie.sh

1.  定义workflow.properties

<workflow-app xmlns="uri:oozie:workflow:0.4" name="shell-wf">
        <start to="shell-node"/>
        <action name="shell-node">
            <shell xmlns="uri:oozie:shell-action:0.2">
                <job-tracker>${jobTracker}</job-tracker>
                <name-node>${nameNode}</name-node>
                <configuration>
                    <property>
                        <name>mapred.job.queue.name</name>
                        <value>${queueName}</value>
                    </property>
                </configuration>
                <exec>${EXEC}</exec>
                
                <file>${nameNode}/${examplesRoot}/${EXEC}#${EXEC}</file> 
            </shell>
            <ok to="end"/>
            <error to="fail"/>
        </action>
        <kill name="fail">
            <message>Shell action failed, error message[${wf:errorMessage(wf:lastErrorNode())}]</message>
        </kill>
        <end name="end"/>
    </workflow-app>

1.  定义要实现的脚本
    
     
    
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2.  上传到hdfs后运行
    
     
    
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3.  查看运行结果
    
     
    
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    ![Image 1][]

## Oozie coordinator调度 ##

当有一个复杂的工作流job，希望每天定时执行，使用crontab方式调用需要编写大量的脚本，还要通过大量的判断来控制每个工作流job的执行顺序问题。Oozie中的Coordinator可以让每个工作流workflow当做一个动作来运行，这样就可以将多个job组织起来，并制定触发时间和频率。它的调度方式有两种：一种是基于时间调度；还有一种是基于数据可用性调度(判断数据是否存在和是否符合标准)。

1.  如果要设置基于时间的调度，需要先配置时区，因为oozie默认使用的是UTC时区，服务器默认使用的是CST，我们把他们修改为GMT +0800（当然也可以是其他时区）  
    查看系统当前时区：
    
     
    
    ![Image 1][]
    
     
    
    如果输出的时区不是+0800,需要进行修改

$ rm -rf /etc/localtime
    $ ln -sf /usr/share/zoneinfo/Asia/Shanghai /etc/localtime

修改oozie时区，在oozie-sitexml添加参数

<property>
            <name>oozie.processing.timezone</name>
            <value>GMT+0800</value>
        </property>

修改oozie/-server/webapps/oozie/oozie-console.js中的时区设置，不然会影响web界面的时间，修改完成后重启生效

function getTimeZone() {
        Ext.state.Manager.setProvider(new Ext.state.CookieProvider());
        return Ext.state.Manager.get("TimezoneId","GMT+0800");
    }

1.  拷贝模板中的coordinator案例  
    `$ cp -r examples/apps/cron-schedule/ my-apps/`
2.  修改job.properties

nameNode=hdfs://bigdata-00:8020
    jobTracker=bigdata-00:8032
    queueName=default
    examplesRoot=user/wulei/my-apps/cron-schedule
    # 定义coordinate路径
    oozie.coord.application.path=${nameNode}/${examplesRoot}
    start=2016-11-13T12:30+0800
    end=2016-11-13T13:30+0800
    # 定义workflow路劲
    workflowAppUri=${nameNode}/${examplesRoot}

1.  修改coorndinate.xml，让这个任务从开始时间到结束时间内每分钟执行一次

<coordinator-app name="cron-coord" frequency="${coord:minutes(1)}" start="${start}" end="${end}" timezone="GMT+0800"
                     xmlns="uri:oozie:coordinator:0.2">
            <action>
            <workflow>
                <app-path>${workflowAppUri}</app-path>
                <configuration>
                    <property>
                        <name>jobTracker</name>
                        <value>${jobTracker}</value>
                    </property>
                    <property>
                        <name>nameNode</name>
                        <value>${nameNode}</value>
                    </property>
                    <property>
                        <name>queueName</name>
                        <value>${queueName}</value>
                    </property>
                </configuration>
            </workflow>
        </action>
    </coordinator-app>

1.  oozie的默认配置中，至少为每5分钟执行一次，所以需要修改默认配置
    
     
    
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2.  上传至hdfs后执行
    
     
    
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3.  查看执行结果
    
     
    
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    ![Image 1][]

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM2ODY0Njcy_size_16_color_FFFFFF_t_70][]

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM2ODY0Njcy_size_16_color_FFFFFF_t_70 1][]

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM2ODY0Njcy_size_16_color_FFFFFF_t_70 2][]

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM2ODY0Njcy_size_16_color_FFFFFF_t_70 3][]

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM2ODY0Njcy_size_16_color_FFFFFF_t_70 4][]

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM2ODY0Njcy_size_16_color_FFFFFF_t_70 5][]

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM2ODY0Njcy_size_16_color_FFFFFF_t_70 6][]

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM2ODY0Njcy_size_16_color_FFFFFF_t_70 7][]

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM2ODY0Njcy_size_16_color_FFFFFF_t_70 8][]

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM2ODY0Njcy_size_16_color_FFFFFF_t_70 9][]

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM2ODY0Njcy_size_16_color_FFFFFF_t_70 10][]

\-------------------------------------------------------------------------------------------

在集群中选择一台服务器作为OozieServer高可用节点

1.安装Mysql驱动

[root@ip-172-31-30-69 ~]# mkdir /usr/share/java
    [root@ip-172-31-30-69 ~]# scp mysql-connector-java-5.1.34.jar /usr/share/java

（可左右滑动）

![1620][]

2.创建MySQL驱动的软链

[root@ip-172-31-30-69 ~]# cd /usr/share/java/
    [root@ip-172-31-30-69 java]# ln -s mysql-connector-java-5.1.34.jar mysql-connector-java.jar

（可左右滑动）

![1620 1][]

3.安装Haproxy并配置oozie server

![1620 2][]

Haproxy的配置如下：

#---------------------------------------------------------------------
    # Example configuration for a possible web application.  See the
    # full configuration options online.
    #
    #   http://haproxy.1wt.eu/download/1.4/doc/configuration.txt
    #
    #---------------------------------------------------------------------
    #---------------------------------------------------------------------
    # Global settings
    #---------------------------------------------------------------------
    global
        log         127.0.0.1 local2
        chroot      /var/lib/haproxy
        pidfile     /var/run/haproxy.pid
        maxconn     4000
        user        haproxy
        group       haproxy
        daemon
        # turn on stats unix socket
        stats socket /var/lib/haproxy/stats
    #---------------------------------------------------------------------
    # common defaults that all the 'listen' and 'backend' sections will
    # use if not designated in their block
    #---------------------------------------------------------------------
    defaults
        mode                    http
        log                     global
        option                  httplog
        option                  dontlognull
        #option http-server-close
        #option forwardfor       except 127.0.0.0/8
        option                  redispatch
        retries                 3
        timeout http-request    10s
        timeout queue           1m
        timeout connect         10s
        timeout client          1m
        timeout server          1m
        timeout http-keep-alive 10s
        timeout check           10s
        maxconn                 3000
    listen stats
        bind 0.0.0.0:1080
        mode http
        option httplog
        maxconn 5000
        stats refresh 30s
        stats  uri /stats 
    listen ooziebalancer
        bind 0.0.0.0:11001
        mode tcp
        option tcplog
        balance leastconn
        server ip-172-31-30-69.ap-southeast-1.compute.internal ip-172-31-30-69.ap-southeast-1.compute.internal:11000 check
        server ip-172-31-16-68.ap-southeast-1.compute.internal ip-172-31-16-68.ap-southeast-1.compute.internal:11000 check

（可左右滑动）

具体Haproxy的安装及配置这里就不再详细描述，可以参考Fayson前面的文章

《如何使用HAProxy实现Impala的负载均衡》

《如何使用HAProxy实现HiveServer2负载均衡》

《如何使用HAProxy实现Kerberos环境下的Impala负载均衡》

《如何在Kerberos环境下使用Haproxy实现HiveServer2负载均衡》

**3.启用Oozie服务HA**

--------------------

1.使用管理员登录Cloudera Manager的WEB界面，进入oozie服务

![1620 3][]

2.点击“操作”->”启用High Availability”

![1620 4][]

3.进入启用Oozie的HA引导界面

![1620 5][]

4.选择已安装MySQL驱动的节点作为Oozie Server

![1620 6][]

5.点击“继续”，填写Oozie HA时使用的Load Balancer地址（这里就是Haproxy服务所在地址）

ip-172-31-16-68.ap-southeast-1.compute.internal:11002

（可左右滑动）

![1620 7][]

6.点击“继续”，启用Oozie的High Availability

![1620 8][]

7.启用成功

![1620 9][]

点击“完成”，至此已完成Oozie Server的HA配置。

**4.Oozie服务HA测试**

--------------------

1.在Hue中创建一个SparkWorkflow测试工作流

![1620 10][]

2.提交作业

![1620 11][]

3.在Workflow运行的过程中停掉其中一个OozieServer服务

![1620 12][]

![1620 13][]

4.作业运行成功

![1620 14][]

Yarn应用程序显示

![1620 15][]

**5.总结**

--------------------

*  集群的元数据存在在外部数据库MySQL中，在部署Oozie服务的节点需要安装MySQL的JDBC驱动
 *  Oozie启用高可用时需要使用Haproxy或Keepalived等方式实现Oozie服务的高可用，这里使用Haproxy方式实现。
 *  Load Balancer配置为Haproxy服务所在host及监听的11002端口

[70]: /images/20220416/57ccff87285d43898dd29c0321bd4a5a.png
[70 1]: /images/20220416/d83dca92a00544b3840fae9a7aa25888.png
[70 2]: /images/20220416/3ef03508b1ba4c258e9d14a7ff036880.png
[70 3]: /images/20220416/3094454b0abb408e9793eecefd7f8b26.png
[70 4]: /images/20220416/8e9be1c094ff412d81acac6769025f3e.png
[70 5]: /images/20220416/6d136e8e966c4c54aabbf1ac0be31c2b.png
[70 6]: /images/20220416/fe45ef6b9a8244d8b9ef68e9e1100017.png
[70 7]: /images/20220416/1e8dc50817064c12a5590ef68e6fb358.png
[70 8]: /images/20220416/6671cbaa897249f1b91f925f72c5325a.png
[Image 1]: 
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM2ODY0Njcy_size_16_color_FFFFFF_t_70]: /images/20220416/c0e2dabf15104f6a97d788143a923a0e.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM2ODY0Njcy_size_16_color_FFFFFF_t_70 1]: /images/20220416/325f74bc415842f180224fa3cc2e4755.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM2ODY0Njcy_size_16_color_FFFFFF_t_70 2]: /images/20220416/cb1b314df6514fab8d321be60e50a4ba.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM2ODY0Njcy_size_16_color_FFFFFF_t_70 3]: /images/20220416/734acd93ccdb4e20a4d062b33f7623e6.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM2ODY0Njcy_size_16_color_FFFFFF_t_70 4]: /images/20220416/12ea13e63fc046cc823d417df38e8dc1.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM2ODY0Njcy_size_16_color_FFFFFF_t_70 5]: /images/20220416/24d0098e60ca41489d47fe8c69398182.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM2ODY0Njcy_size_16_color_FFFFFF_t_70 6]: /images/20220416/2cd995cb66d5406d8c5bca89531a4c4b.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM2ODY0Njcy_size_16_color_FFFFFF_t_70 7]: /images/20220416/e29f14d471f241ada4d7dd702a5f0825.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM2ODY0Njcy_size_16_color_FFFFFF_t_70 8]: /images/20220416/3b7522f245ec4ae2b476d3de52f920dc.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM2ODY0Njcy_size_16_color_FFFFFF_t_70 9]: /images/20220416/a66e3b326df243ec978cf4d47ce9e0c5.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM2ODY0Njcy_size_16_color_FFFFFF_t_70 10]: /images/20220416/2508df74ac0645c1b09f0b5d74c647b0.png
[1620]: /images/20220416/eae436e31346421a8d16ec51f9f0c4fb.png
[1620 1]: /images/20220416/13298586ea2941a58327eddc8e7b6011.png
[1620 2]: /images/20220416/3e6ff8cb2e8d47a08412445975a43050.png
[1620 3]: /images/20220416/ffb53e0f27b549158680487466848ebe.png
[1620 4]: /images/20220416/1605a22629ca4bde825d10186ec50629.png
[1620 5]: /images/20220416/022c3d3bb540470998309e7fb69f7195.png
[1620 6]: /images/20220416/afa7f3e6771d415287ff86c90176a548.png
[1620 7]: /images/20220416/8e23042d7ae9471f98715e3c0f171c82.png
[1620 8]: /images/20220416/2cd5ea70e04d45bc8ba5bbf81ca48a32.png
[1620 9]: /images/20220416/76f0a26fcda8458da31a27388695b7c9.png
[1620 10]: /images/20220416/6de1ed2fcfb74a81941f926569549209.png
[1620 11]: /images/20220416/a7576fdd7c714d9698bc1384704e81fc.png
[1620 12]: /images/20220416/c41c9f5ad00b49d1b748fdf5c42a981d.png
[1620 13]: /images/20220416/4d166dbb1dd444f5b088fa1072ddb814.png
[1620 14]: /images/20220416/7bd3b5869f6a4ea1a3ec84452e310181.png
[1620 15]: /images/20220416/86704993e3b84edd862c43f7c0406b16.png