工作流调度器azkaban

为什么需要工作流调度系统

一个完整的数据分析系统通常都是由大量任务单元组成：

shell脚本程序，java程序，mapreduce程序、hive脚本等

各任务单元之间存在时间先后及前后依赖关系

为了很好地组织起这样的复杂执行计划，需要一个工作流调度系统来调度执行

例如，我们可能有这样一个需求，某个业务系统每天产生20G原始数据，我们每天都要对其进行处理，处理步骤如下所示：

1、通过Hadoop先将原始数据同步到HDFS上；

2、借助MapReduce计算框架对原始数据进行转换，生成的数据以分区表的形式存储到多张Hive表中；

3、需要对Hive中多个表的数据进行JOIN处理，得到一个明细数据Hive大表；

4、将明细数据进行复杂的统计分析，得到结果报表信息；

5、需要将统计分析得到的结果数据同步到业务系统中，供业务调用使用。

工作流调度实现方式

简单的任务调度：直接使用linux的crontab来定义；

复杂的任务调度：开发调度平台

或使用现成的开源调度系统，比如ooize、azkaban等

常见工作流调度系统

市面上目前有许多工作流调度器

在hadoop领域，常见的工作流调度器有Oozie, Azkaban,Cascading,Hamake等

各种调度工具特性对比

特性	Hamake	Oozie	Azkaban	Cascading
工作流描述语言	XML	XML (xPDL based)	text file with key/value pairs	Java API
依赖机制	data-driven	explicit	explicit	explicit
是否要web容器	No	Yes	Yes	No
进度跟踪	console/log messages	web page	web page	Java API
Hadoop job调度支持	no	yes	yes	yes
运行模式	command line utility	daemon	daemon	API
Pig支持	yes	yes	yes	yes
事件通知	no	no	no	yes
需要安装	no	yes	yes	no
支持的hadoop版本	0.18+	0.20+	currently unknown	0.18+
重试支持	no	workflownode evel	yes	yes
运行任意命令	yes	yes	yes	yes
Amazon EMR支持	yes	no	currently unknown	yes

Azkaban与Oozie对比

对市面上最流行的两种调度器，给出以下详细对比，以供技术选型参考。总体来说，ooize相比azkaban是一个重量级的任务调度系统，功能全面，但配置使用也更复杂。如果可以不在意某些功能的缺失，轻量级调度器azkaban是很不错的候选对象。

详情如下：

功能

两者均可以调度mapreduce,pig,java,脚本工作流任务

两者均可以定时执行工作流任务

工作流定义

Azkaban使用Properties文件定义工作流

Oozie使用XML文件定义工作流

工作流传参

Azkaban支持直接传参，例如${input}

Oozie支持参数和EL表达式，例如${fs:dirSize(myInputDir)}

定时执行

Azkaban的定时执行任务是基于时间的

Oozie的定时执行任务基于时间和输入数据

资源管理

Azkaban有较严格的权限控制，如用户对工作流进行读/写/执行等操作

Oozie暂无严格的权限控制

工作流执行

Azkaban有两种运行模式，分别是solo server mode(executor server和web server部署在同一台节点)和multi server mode(executor server和web server可以部署在不同节点)

Oozie作为工作流服务器运行，支持多用户和多工作流

工作流管理

Azkaban支持浏览器以及ajax方式操作工作流

Oozie支持命令行、HTTP REST、Java API、浏览器操作工作流

Azkaban介绍

Azkaban是由Linkedin开源的一个批量工作流任务调度器。用于在一个工作流内以一个特定的顺序运行一组工作和流程。Azkaban定义了一种KV文件格式来建立任务之间的依赖关系，并提供一个易于使用的web用户界面维护和跟踪你的工作流。

它有如下功能特点：

² Web用户界面

² 方便上传工作流

² 方便设置任务之间的关系

² 调度工作流

² 认证/授权(权限的工作)

² 能够杀死并重新启动工作流

² 模块化和可插拔的插件机制

² 项目工作区

² 工作流和任务的日志记录和审计

Azkaban安装部署

准备工作

Azkaban Web服务器

azkaban-web-server-2.5.0.tar.gz

Azkaban执行服务器

azkaban-executor-server-2.5.0.tar.gz

MySQL

目前azkaban只支持 mysql,需安装mysql服务器,本文档中默认已安装好mysql服务器,并建立了 root用户,密码 root.

下载地址:http://azkaban.github.io/downloads.html

安装

将安装文件上传到集群,最好上传到安装 hive、sqoop的机器上,方便命令的执行

在当前用户目录下新建 azkabantools目录,用于存放源安装文件.新建azkaban目录,用于存放azkaban运行程序

azkaban web服务器安装

解压azkaban-web-server-2.5.0.tar.gz

命令: tar –zxvf azkaban-web-server-2.5.0.tar.gz

将解压后的azkaban-web-server-2.5.0 移动到 azkaban目录中,并重新命名 webserver

命令: mv azkaban-web-server-2.5.0 ../azkaban

cd ../azkaban

mv azkaban-web-server-2.5.0 server

azkaban 执行服器安装

解压azkaban-executor-server-2.5.0.tar.gz

命令:tar –zxvf azkaban-executor-server-2.5.0.tar.gz

将解压后的azkaban-executor-server-2.5.0 移动到 azkaban目录中,并重新命名 executor

命令:mv azkaban-executor-server-2.5.0 ../azkaban

cd ../azkaban

mv azkaban-executor-server-2.5.0 executor

azkaban脚本导入

解压: azkaban-sql-script-2.5.0.tar.gz

命令:tar –zxvf azkaban-sql-script-2.5.0.tar.gz

将解压后的mysql 脚本,导入到mysql中:

进入mysql

mysql> create database azkaban;

mysql> use azkaban;

Database changed

mysql> source /home/hadoop/azkaban-2.5.0/create-all-sql-2.5.0.sql;

Azkaban实战

Azkaba内置的任务类型支持command、java

Command类型单一job示例

1、创建job描述文件

vi command.job

#command.job

type=command

command=echo 'hello'

2.将job资源文件打包成zip文件

zip command.job

3.通过azkaban的web管理平台创建project并上传job压缩包

首先创建project

上传zip包

启动执行该job

Command类型多job工作流flow

1、创建有依赖关系的多个job描述

第一个job：foo.job

# foo.job

type=command

command=echo foo

第二个job：bar.job依赖foo.job

# bar.job

type=command

dependencies=foo

command=echo bar

2.将所有job资源文件打到一个zip包中

3.在azkaban的web管理界面创建工程并上传zip包

4.启动工作流flow

HDFS操作任务

1、创建job描述文件

# fs.job

type=command

command=/home/hadoop/apps/hadoop-2.6.1/bin/hadoop fs -mkdir /azaz

2.将job资源文件打包成zip文件

3、通过azkaban的web管理平台创建project并上传job压缩包

4、启动执行该job

MAPREDUCE任务

Mr任务依然可以使用command的job类型来执行

1、创建job描述文件，及mr程序jar包（示例中直接使用hadoop自带的example jar）

# mrwc.job

type=command

command=/home/hadoop/apps/hadoop-2.6.1/bin/hadoop jar hadoop-mapreduce-examples-2.6.1.jar wordcount /wordcount/input /wordcount/azout

2、将所有job资源文件打到一个zip包中

3、在azkaban的web管理界面创建工程并上传zip包

4、启动job

HIVE脚本任务

l 创建job描述文件和hive脚本

Hive脚本： test.sql

use default;

drop table aztest;

create table aztest(id int,name string) row format delimited fields terminated by ',';

load data inpath '/aztest/hiveinput' into table aztest;

create table azres as select * from aztest;

insert overwrite directory '/aztest/hiveoutput' select count(1) from aztest;

Job描述文件：hivef.job

# hivef.job

type=command

command=/home/hadoop/apps/hive/bin/hive -f 'test.sql'

2、将所有job资源文件打到一个zip包中

3、在azkaban的web管理界面创建工程并上传zip包

4、启动job