一、概述

  1.azkaban是什么

    通过官方文档:https://azkaban.github.io/

  Azkaban is a batch workflow job scheduler created at LinkedIn to run Hadoop jobs. Azkaban resolves the ordering through job dependencies and provides an easy to use web user interface to maintain and track your workflows.

    中文翻译:

  Azkaban是在LinkedIn上创建的批处理工作流作业调度程序,用于运行Hadoop作业。Azkaban通过作业依赖性解决了排序问题,并提供易于使用的Web用户界面来维护和跟踪您的工作流程。

  2.为什么需要工作流调度系统 

  l 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

  l 各任务单元之间存在时间先后及前后依赖关系

  l 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;

  3.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

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

与oozie的详细对比

    oozie暂不展开

二、安装与配置

  1.准备 

    目前azkaban只支持 mysql,需安装mysql服务器,并且需要特定的表结构进行存储(这里不像hive会自动创建,需要手动运行SQL脚本)   

    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

    

  以上的文件是通过自己用gradle构建而来,具体参考这里

  2.安装

    在家目录(与apps/同级)下建立专门的文件夹

[hadoop@mini1 ~]$ mkdir azkaban

    解压

[hadoop@mini1 ~]$ tar -zxvf azkaban-web-server-2.5..tar.gz -C azkaban
[hadoop@mini1 ~]$ tar -zxvf azkaban-executor-server-2.5..tar.gz -C azkaban
[hadoop@mini1 ~]$ tar -zxvf azkaban-sql-script-2.5..tar.gz -C azkaban

    重命名(方便管理,可自定义)

[hadoop@mini1 azkaban]$ mv azkaban-web-2.5./ server
[hadoop@mini1 azkaban]$ mv azkaban-executor-2.5./ executor

    导入Mysql脚本

[hadoop@mini1 azkaban]$ mysql -uroot -pZcc170821#
mysql> create database azkaban;
Query OK, 1 row affected (0.01 sec) mysql> use azkaban;
Database changed
mysql> source /home/hadoop/azkaban/azkaban-2.5.0/create-all-sql-2.5.0.sql;

    配置SSL(azkaban需要https访问)

参考地址: http://docs.codehaus.org/display/JETTY/How+to+configure+SSL
命令: keytool -keystore keystore -alias jetty -genkey -keyalg RSA
运行此命令后,会提示输入当前生成 keystor的密码及相应信息,输入的密码请劳记,信息如下:
 
输入keystore密码: 123456(纯粹为了方便记忆这里)
再次输入新密码:
# 以下可以不填(直接enter),这样就是Unknown,当然也可以自定义填入
您的名字与姓氏是什么?
  [Unknown]: 
您的组织单位名称是什么?
  [Unknown]: 
您的组织名称是什么?
  [Unknown]: 
您所在的城市或区域名称是什么?
  [Unknown]: 
您所在的州或省份名称是什么?
  [Unknown]: 
该单位的两字母国家代码是什么
  [Unknown]:  CN
CN=Unknown, OU=Unknown, O=Unknown, L=Unknown, ST=Unknown, C=CN 正确吗?
  [否]:  y
 
输入<jetty>的主密码
        (如果和 keystore 密码相同,按回车): 
再次输入新密码:
完成上述工作后,将在当前目录生成 keystore 证书文件,将keystore 
考贝到 azkaban web服务器根目录中.如:cp keystore server/

    统一时区 

  拷贝该时区文件,覆盖系统本地时区配置(最好3台机器都统一)

cp /usr/share/zoneinfo/Asia/Shanghai /etc/localtime 

  //如果文件不存在,通过tzselect 命令生成即可

    如果用ntp做时间同步,参考:https://www.cnblogs.com/zwingblog/p/6110588.html

    简单的时间同步:

sudo date -s '2018-02-26 19:41:58'
hwclock -w

    web服务器配置

      进入web服务器目录,修改conf/azkaban.properties,下面红色的即为本次需要调整的,按需调整!

#Azkaban Personalization Settings
azkaban.name=Test                           #服务器UI名称,用于服务器上方显示的名字
azkaban.label=My Local Azkaban                               #描述
azkaban.color=#FF3601                                                 #UI颜色
azkaban.default.servlet.path=/index                         #
web.resource.dir=web/                                                 #默认根web目录
default.timezone.id=Asia/Shanghai                           #默认时区,已改为亚洲/上海 默认为美国
 
#Azkaban UserManager class
user.manager.class=azkaban.user.XmlUserManager   #用户权限管理默认类
user.manager.xml.file=conf/azkaban-users.xml              #用户配置,具体配置参加下文
 
#Loader for projects
executor.global.properties=conf/global.properties    # global配置文件所在位置
azkaban.project.dir=projects                                                #
 
database.type=mysql                                                              #数据库类型
mysql.port=3306                                                                       #端口号
mysql.host=hadoop03                                                   #数据库连接IP
mysql.database=azkaban                                                       #数据库实例名
mysql.user=root                                                                 #数据库用户名
mysql.password=root                                                          #数据库密码

mysql.numconnections=100                                                  #最大连接数
 

# Velocity dev mode
velocity.dev.mode=false
# Jetty服务器属性.
jetty.maxThreads=                                                               #最大线程数
jetty.ssl.port=                                                                   #Jetty SSL端口
jetty.port=                                                                         #Jetty端口
jetty.keystore=keystore                                                          #SSL文件名
jetty.password=123456                                                             #SSL文件密码
jetty.keypassword=123456
                                                      #Jetty主密码 与 keystore文件相同
jetty.truststore=keystore                                                                #SSL文件名
jetty.trustpassword=123456                                                   # SSL文件密码
 
# 执行服务器属性
executor.port=                                                               #执行服务器端口
 
# 邮件设置
mail.sender=xxxxxxxx@.com                                       #发送邮箱
mail.host=smtp..com                                                       #发送邮箱smtp地址
mail.user=xxxxxxxx                                       #发送邮件时显示的名称
mail.password=**********                                                 #邮箱密码
job.failure.email=xxxxxxxx@.com                              #任务失败时发送邮件的地址
job.success.email=xxxxxxxx@.com                            #任务成功时发送邮件的地址
lockdown.create.projects=false                                           #
cache.directory=cache                                                            #缓存目录

    再修改azkaban-users.xml,配置web页面的用户

<azkaban-users>
        <user username="azkaban" password="azkaban" roles="admin" groups="azkaban" />
        <user username="metrics" password="metrics" roles="metrics"/>
        <user username="admin" password="admin" roles="admin,metrics" />
        <role name="admin" permissions="ADMIN" />
        <role name="metrics" permissions="METRICS"/>
</azkaban-users>

    executor执行服务器配置    

      进入执行服务器安装目录conf,修改azkaban.properties

#Azkaban
default.timezone.id=Asia/Shanghai                                              #时区
 
# Azkaban JobTypes 插件配置
azkaban.jobtype.plugin.dir=plugins/jobtypes                   #jobtype 插件所在位置
 
#Loader for projects
executor.global.properties=conf/global.properties
azkaban.project.dir=projects
 
#数据库设置
database.type=mysql                                                                       #数据库类型(目前只支持mysql)
mysql.port=3306                                                                                #数据库端口号
mysql.host=192.168.20.200                                                           #数据库IP地址
mysql.database=azkaban                                                                #数据库实例名
mysql.user=azkaban                                                                         #数据库用户名
mysql.password=oracle                                                                   #数据库密码

mysql.numconnections=100                                                           #最大连接数
 
# 执行服务器配置
executor.maxThreads=50                                                                #最大线程数
executor.port=12321                                                               #端口号(如修改,请与web服务中一致)
executor.flow.threads=30                                                                #线程数

    3.启动

    都需要在根目录启动:

      web服务器

bin/azkaban-web-start.sh

  //启动后敲一个回车也是可以自动到后台

    启动到后台:

nohub bin/azkaban-web-start.sh 1>/tmp/az.out 2>/tmp/azerr.out &

      执行服务器

bin/azkaban-executor-start.sh

      访问:

https://服务器IP地址:8443 

    //输入上面配置的web用户即可!

  4.停止

[hadoop@mini1 executor]$ bin/azkaban-executor-shutdown.sh 
[hadoop@mini1 server]$ bin/azkaban-web-shutdown.sh 

三、azkaban实战

  Azkaba内置的任务类型支持command、java

  1、command类型单一job   

    1、创建job描述文件

      vi command.job

          如果报错配置文件不合法,需要修改为UTF-8格式!

#command.job
type=command
command=echo 'hello'   

    2、将job资源文件打包成zip文件

      zip command.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

    

    4.启动job

    

      立刻执行:

        

      定时调度:

      

    5.执行结果

      

      由于是通过shell去执行的,所以在我们的shell的窗口是看不到的,但是可以在details里面看到!

  2.多job类型command

    创建多个有依赖关系的Job描述

    foo.job

# foo.job
type=command
command=echo foo

    bar.job

# bar.job
type=command
dependencies=foo
command=echo bar

    将多个Job打成一个zip包

      foobar.zip

    上传zip包

      同上文上传,新建工程上传即可

    启动工作流

   3.HDFS操作任务

     由于要执行hadoop命令,应该先找出hadoop命令的位置:(hadoop程序请先开启)

[hadoop@mini1 ~]$ which hadoop
~/apps/hadoop-2.6./bin/hadoop

    创建Job描述文件

# fs.job
type=command
command=/home/hadoop/apps/hadoop-2.6./bin/hadoop fs -mkdir /azaz

    添加到压缩包

      fs.zip

    新建项目,上传zip

    启动Job

    4.跑MapReduce程序

    创建Job描述文件

      和上面一样,先找出Hadoop命令的绝对路径

# mrwc.job
type=command
command=/home/hadoop/apps/hadoop-2.6./bin/hadoop jar hadoop-mapreduce-examples-2.6..jar wordcount /wordcount/input /wordcount/azout

   // 如果没有相关的input目录与要统计的文件,请提前建立目录hadoop fs -mkidr -p /xxx

     将mrwc的job文件与相应的Jar打包

      

     新建project,上传zip包

     启动job

    5.hive脚本任务

      1.创建job描述文件与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;

      // 如果缺少相关的目录与数据,请先在HDFS上创建-mkdir -p / -put等

[hadoop@mini1 ~]$ hadoop fs -mkdir -p /aztest/hiveinput
[hadoop@mini1 ~]$ hadoop fs -put user2.dat /aztest/hiveinput

      job描述文件:hivef.job

# hivef.job
type=command
command=/home/hadoop/apps/hive-1.2./bin/hive -f 'test.sql'

    // 同样,先通过which hive定位

    2.将所有资源文件:test.sql和hivef.job打成zip

    3.新建工程,上传zip

    4.执行Job

大数据入门第十二天——azkaban入门的更多相关文章

  1. 大数据入门第十二天——sqoop入门

    一.概述 1.sqoop是什么 从其官网:http://sqoop.apache.org/ Apache Sqoop(TM) is a tool designed for efficiently tr ...

  2. 大数据入门第十二天——flume入门

    一.概述 1.什么是flume 官网的介绍:http://flume.apache.org/ Flume is a distributed, reliable, and available servi ...

  3. 大数据入门第二十天——scala入门(一)入门与配置

    一.概述 1.什么是scala  Scala是一种多范式的编程语言,其设计的初衷是要集成面向对象编程和函数式编程的各种特性.Scala运行于Java平台(Java虚拟机),并兼容现有的Java程序. ...

  4. 大数据入门第二十一天——scala入门(二)并发编程Akka

    一.概述 1.什么是akka Akka基于Actor模型,提供了一个用于构建可扩展的(Scalable).弹性的(Resilient).快速响应的(Responsive)应用程序的平台. 更多入门的基 ...

  5. 大数据入门第二十一天——scala入门(一)并发编程Actor

    注:我们现在学的Scala Actor是scala 2.10.x版本及以前版本的Actor. Scala在2.11.x版本中将Akka加入其中,作为其默认的Actor,老版本的Actor已经废弃 一. ...

  6. 大数据入门第二十天——scala入门(二)scala基础01

    一.基础语法 1.变量类型 // 上表中列出的数据类型都是对象,也就是说scala没有java中的原生类型.在scala是可以对数字等基础类型调用方法的. 2.变量声明——能用val的尽量使用val! ...

  7. 大数据入门第二十天——scala入门(二)scala基础02

    一. 类.对象.继承.特质 1.类 Scala的类与Java.C++的类比起来更简洁 定义: package com.jiangbei //在Scala中,类并不用声明为public. //Scala ...

  8. 大数据入门第十九天——推荐系统与mahout(一)入门与概述

    一.推荐系统概述 为了解决信息过载和用户无明确需求的问题,找到用户感兴趣的物品,才有了个性化推荐系统.其实,解决信息过载的问题,代表性的解决方案是分类目录和搜索引擎,如hao123,电商首页的分类目录 ...

  9. 大数据入门第十七天——storm上游数据源 之kafka详解(一)入门与集群安装

    一.概述 1.kafka是什么 根据标题可以有个概念:kafka是storm的上游数据源之一,也是一对经典的组合,就像郭德纲和于谦 根据官网:http://kafka.apache.org/intro ...

随机推荐

  1. Mongodb的入门(4)mongodb3.6的索引

    Mongodb的索引: 在介绍索引之前,再强调一下nosql数据库和sql数据库的区别: sql数据库:结构化数据,定好了表格后,每一行的内容都是结构化的 mongo:文档数据,表下的数据都可以有自己 ...

  2. webpack学习笔记—优化缓存、合并、懒加载等

    除了前面的webpack基本配置,还可以进一步添加配置,优化合并文件,加快编译速度.下面是生产环境配置文件webpack.production.js,与wenbpack.config.js相比其不需要 ...

  3. javascript获取网页各种高宽及位置总结

    screen对象 获取屏幕的高宽(分辨率) screen.width //屏幕的宽 screen.height //屏幕的高 screen.availWidth //屏幕可用宽度 屏幕的像素高度减去系 ...

  4. MySQL 性能监控4大指标——第二部分

    [编者按]本文作者为 John Matson,主要介绍 mysql 性能监控应该关注的4大指标. 第一部分介绍了前两个指标:查询吞吐量与查询执行性能.本文将继续介绍另两个指标:MySQL 连接与缓冲池 ...

  5. 使用Fiddler模拟客户端http响应

    在客户端开发中,常常需要对一些特殊情况做处理,比如404.503等,又比如服务返回错误数据等.而测试这些情况会比较麻烦,往往都是找开发人员配合修改代码,这样效率不高. 接触到Fiddler之后,这样的 ...

  6. Prometheus Node_exporter 之 Memory Detail Meminfo /proc/meminfo

    1. Memory Active / Inactive type: GraphUnit: bytesLabel: BytesInactive - 最近使用较少的内存, 优先被回收利用 /proc/me ...

  7. php编译安装 报错 make ***[libphp5.la] Error 1解决方法

    报错信息: /usr/bin/ld: cannot find -lltdl collect2: ld returned 1 exit status make: *** [libphp5.la] Err ...

  8. Oracle EBS INV 更新状态

    使用API改变现有物料状态,改成如下:On-Hand, Subinventory, Locator, Lot & Serial.参数使用如下:H, O, S, Z, L.对应如下: 'H' - ...

  9. MySQL 8.0.2: Introducing Window Functions

    July 18, 2017MySQL, SQLDag Wanvik MySQL 8.0.2 introduces SQL window functions, or analytic functions ...

  10. Oracle 导出用户下的所有索引创建语句

    SELECT dbms_lob.substr(dbms_metadata.get_ddl('INDEX', INDEX_NAME))||';'  from dba_indexes where owne ...