- Oozie概述
- Oozie是一个用于管理和协调Hadoop作业的工作流调度系统。它允许用户将多个MapReduce、Pig、Hive等任务组合成一个有顺序的工作流，并且可以按照设定的时间间隔或特定的事件触发这些工作流的执行。
- 例如，一个数据处理的场景可能包括从数据源抽取数据（使用自定义的脚本或工具），然后用Hive进行数据清洗和转换，最后用MapReduce进行数据分析。Oozie可以将这些分散的任务编排成一个完整的工作流。
- 作业编排
- 工作流定义
- Oozie使用XML格式来定义工作流。在工作流定义中，用户可以指定作业的类型（如MapReduce、Pig、Hive等）、作业之间的依赖关系和执行顺序。
- 例如，以下是一个简单的包含两个MapReduce作业的工作流定义的部分代码片段：
<workflow-app xmlns="uri:oozie:workflow:0.5" name="my - workflow"><start to="mr - job1"/><action name="mr - job1"><map - reduce><job - tracker>${jobTracker}</job - tracker><name - node>${nameNode}</name - node><configuration><property><name>mapred.mapper.class</name><value>com.example.MyMapper</value></property></configuration></map - reduce><ok to="mr - job2"/><error to="fail"/></action><action name="mr - job2">...</action><end name="end"/><kill name="fail"><message>Workflow failed</message></kill>
</workflow - app>
- 在这个例子中，工作流从`mr - job1`开始，当`mr - job1`执行成功（`<ok to="mr - job2"/>`）后，会触发`mr - job2`的执行。如果`mr - job1`出错，工作流会跳转到`fail`节点。
- 参数传递
- Oozie允许在工作流中传递参数。这些参数可以在工作流定义文件中定义，也可以在启动工作流时通过命令行或其他方式传入。
- 例如，在工作流定义中可以使用
${parameter_name}的形式来引用参数。在启动工作流时，可以使用-Dparameter_name=value这样的参数来传递具体的值。这对于在不同环境（如开发环境和生产环境）中运行相同的工作流但使用不同的配置参数非常有用。
- 作业调度
- 基于时间的调度
- Oozie支持基于时间的调度策略。用户可以设置工作流在特定的时间点或者按照一定的时间间隔（如每天、每周等）执行。
- 例如，通过配置cron表达式来指定工作流的执行时间。如果要让一个工作流每天凌晨2点执行，可以在调度配置中设置类似于
0 0 2 * *?的cron表达式。
- 事件触发调度
- 除了时间触发，Oozie还可以根据事件来触发工作流。事件可以是文件系统中的文件到达、数据仓库中的数据更新等。
- 例如，当一个新的数据文件被上传到HDFS的特定目录时，可以触发一个数据处理的工作流。这需要配置合适的文件系统监控机制与Oozie集成来实现这种事件驱动的调度。
- Oozie的优势
- 提高作业管理效率
- 它将多个复杂的作业组合成一个工作流，使得作业的管理更加集中。管理员可以在一个界面或者通过一组命令来管理整个数据处理流程，而不是分别管理每个单独的作业。
- 可重复性和可靠性
- 一旦工作流定义完成，就可以按照相同的步骤和配置反复执行。而且Oozie会监控工作流中每个作业的执行情况，在出现故障时可以根据预先定义的策略（如重试机制）来尝试恢复工作流的执行。
- 与其他工具的集成
- 与Hadoop生态系统集成
- Oozie与Hadoop紧密集成，可以很好地调度MapReduce、Hive、Pig等任务。例如，它可以利用Hadoop的集群资源来执行工作流中的各个作业，并且可以与Hadoop的安全机制（如Kerberos）协同工作，保证数据处理的安全性。
- 与监控工具集成
- 可以与一些监控工具（如Ganglia、Nagios等）集成，以便更好地监控工作流的执行情况。例如，通过与Ganglia集成，可以实时获取工作流中各个作业占用的资源（如CPU、内存等）情况，从而及时发现性能问题或者资源瓶颈。
