1:工作流调度系统的作用: (1):一个完整的数据分析系统通常都是由大量任务单元组成:比如,shell脚本程序,java程序,mapreduce程序.hive脚本等:(2):各任务单元之间存在时间先后及前后依赖关系:(3):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: (4):举例说明工作流调度系统的具体作用: 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: a.通过Hadoop先将原始数据同步到HDFS上: b…

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…

目录 Azkaban概述 工作流调度系统的作用 工作流调度系统的实现 常见工作流调度工具对比 Azkaban简单介绍 安装部署 Azkaban的编译 azkaban单服务模式安装与使用 azkaban两个服务模式安装与使用 使用 多job工作流flow HDFS操作任务 MAPREDUCE任务 HIVE脚本任务 定时任务 Azkaban概述 工作流调度系统的作用 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…

本文转载自:工作流调度器azkaban,主要用于架构选型,安装请参考:Azkaban安装与简介,azkaban的简单使用 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…

Azkaban工作流调度器 在Hadoop领域常用的工作流调度系统 Oozie,Azkaban,Cascading,Hamake等等. 性能对比: 安装: 创建ssl配置 keytool -keystore keystore -alias jetty -genkey -keyalg RSA 生成密钥 讲keystore拷到server下 统一时区 这时要同步集群时间. 修改server配置文件: azkaban.propreties 修改excuter配置文件 启动: web服务 azkaban…

Azkaban 工作流调度器 1 概述 1.1 为什么需要工作流调度系统 a)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. b)各任务单元之间存在时间先后及前后依赖关系. c)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. 1.2  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.azkaba…

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: 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…

1 概述 1.1 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: 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…

Azkaban 1. 工作流调度器概述 1.1. 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MapReduc…

目录 简单介绍 概述 架构 安装部署 1.修改core-site.xml 2.上传oozie的安装包并解压 3.解压hadooplibs到与oozie平行的目录 4.创建libext目录,并拷贝依赖包到libext目录 5.拷贝mysql的驱动包到libext目录下 6.上传ext-2.2.zip压缩包到libext目录下 7.修改oozie-site.xml 8.创建mysql数据库 9.上传oozie依赖的jar包到hdfs上面去 10.创建oozie的数据库表 11.打包项目,生成war包…

目录 Hue的简单介绍 概述 核心功能 安装部署 下载Hue的压缩包并上传到linux解压 编译安装启动 启动Hue进程 hue与其他框架的集成 Hue与Hadoop集成 Hue与Hive集成 Hue与Impala集成 Hue与Mysql集成 Hue与oozie集成 Hue的简单介绍 概述 CDH Hue官方帮助文档:http://archive.cloudera.com/cdh5/cdh/5/hue-3.9.0-cdh5.14.0/user-guide/introducing.html Hue…

目录 impala的简单介绍 概述 优点 缺点 impala和Hive的关系 impala如何和CDH一起工作 impala的架构及查询计划 impala/hive/spark 对比 impala的安装部署 安装环境准备 下载impala的所有依赖包 挂载磁盘 上传压缩包并解压 制作本地yum源 开始安装impala 所有节点配置impala impala的简单介绍 概述 有两个关于impala介绍的网址: https://docs.cloudera.com/documentation/ente…

目录 数据仓库设计 维度建模概述 维度建模的三种模式 本项目中数据仓库的设计 ETL开发 创建ODS层数据表 导入ODS层数据 生成ODS层明细宽表 统计分析开发 流量分析 受访分析 访客visit分析 关键路径转化率分析(漏斗模型) 级联求和 流量日志分析网站整体架构模块的整体步骤为下图 关于数据采集模块和数据预处理的开发在[Hadoop离线基础总结]网站流量日志数据分析系统末尾已经写了,想了解可以点击查看. 数据仓库设计 维度建模概述 维度建模 (dimensional modeling)…

Hive调优手段 最常用的调优手段 Fetch抓取 MapJoin 分区裁剪 列裁剪 控制map个数以及reduce个数 JVM重用 数据压缩 Fetch的抓取 出现原因 Hive中对某些情况的查询不必使用MapReduce计算.在这种情况下,Hive可以简单地读取employee对应的存储目录下的文件,然后输出查询结果到控制台.(原则就是能不用MapReduce就不用MapReduce) 比如以下这几种情况: SELECT * FROM score; SELECT s_score FROM s…

目录 常用命令 常用公用参数 公用参数:数据库连接 公用参数:import 公用参数:export 公用参数:hive 常用命令&参数 从关系表导入--import 导出到关系表--export codegen create-hive-table job merge 配合[Hadoop离线基础总结]Sqoop数据迁移一起阅读更佳 常用命令 常用公用参数 公用参数:数据库连接 公用参数:import 公用参数:export 公用参数:hive 常用命令&参数 从关系表导入--import 导…

Yarn集群的资源调度 介绍 概述 Yarn是 Hadoop 2.x 引入的新的资源管理系统模块,主要用于管理集群当中的资源(主要是服务器的各种硬件资源,比如内存.CPU等),它不光管理硬件资源,还管理运行的一些任务信息等. Yarn调度资源可以分为两个层级 一级管理调度:管理计算机的资源.运行job任务的生命周期 二级管理调度:任务的计算模型(maptask,reducetask的代码).多样化的计算模型(spark,storm) yarn集群当中各个组件的作用 ResourceManager…

Azkaban介绍 Azkaban是一个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: Web用户界面 方便上传工作流 方便设置任务之间的关系 调度工作流 认证/授权(权限的工作) 能够杀死并重新启动工作流 模块化和可插拔的插件机制 项目工作区 工作流和任务的日志记录和审计 Azkaban安装部署 准备…

目录 1.准备MR执行的数据 2.执行官方测试案例 3.准备我们调度的资源 4.修改配置文件 5.上传调度任务到hdfs对应目录 6.执行调度任务 1.准备MR执行的数据 MR的程序可以是自己写的,也可以是hadoop工程自带的.这里选用hadoop工程自带的MR程序来运行wordcount的示例 准备以下数据上传到HDFS的/oozie/input路径下去 hdfs dfs -mkdir -p /oozie/input vim wordcount.txt hello world hadoop…

目录 1.解压官方提供的调度案例 2.创建工作目录 3.拷贝任务模板到工作目录当中去 4.随意准备一个shell脚本 5.修改模板下的配置文件 6.上传调度任务到hdfs上面去 7.执行调度任务 1.解压官方提供的调度案例 cd /export/servers/oozie-4.1.0-cdh5.14.0 tar -zxf oozie-examples.tar.gz 2.创建工作目录 在任意地方创建一个oozie的工作目录,以后调度任务的配置文件全部放到oozie的工作目录当中去 cd /expo…

目录 1.拷贝hive的案例模板 2.编辑hive模板 3.上传工作文件到hdfs 4.执行oozie的调度 5.查看调度结果 1.拷贝hive的案例模板 cd /export/servers/oozie-4.1.0-cdh5.14.0 cp -ra examples/apps/hive2/ oozie_works/ 2.编辑hive模板 这里使用的是hiveserver2来进行提交任务,需要注意要启动hiveserver2的服务 修改job.properties cd /export/serv…

目录 点击流数据模型 概述 点击流模型 网站流量分析 网站流量模型分析 网站流量来源 网站流量多维度细分 网站内容及导航分析 网站转化及漏斗分析 流量常见分析角度和指标分类 指标概述 指标分类 分析角度 流量日志分析网站整体架构模块 步骤 模块开发之数据采集 模块开发之数据预处理 点击流模型PageViews表 点击流模型visit信息表 点击流数据模型 概述 点击流(Click Stream)是指用户在网站上持续访问的轨迹.点击流数据(Click Stream Data)代表了用户浏览网站的整…

MapReduce增强(下) MapTask运行机制详解以及MapTask的并行度 MapTask运行流程 第一步:读取数据组件InputFormat(默认TextInputFormat)会通过getSplits方法,对输入目录中的文件(输入目录也就是TextInputFormat的Path)进行逻辑切片得到splits.     ps. getSplits方法属于FileInputFormat,该方法返回的就是一个文件有多少个切片,一个切片对应一个maptask的任务.        切片大小…

MapReduce增强 MapReduce的分区与reduceTask的数量 概述 MapReduce当中的分区:物以类聚,人以群分.相同key的数据,去往同一个reduce. ReduceTask的数量默认为一个,可以自己设定数量  job.setNumRudeceTasks(3) 分区决定了我们的数据该去往哪一个ReduceTask里面去 用代码实现 注意:分区的案例,只能打成jar包发布到集群上面去运行,本地模式已经不能正常运行了 定义一个map类 package cn.itcast.mr…

目录 需求 1.准备工作目录 2.准备调度文件 3.开发调度的配置文件 4.上传资源文件夹到hdfs对应路径 5.执行调度任务 需求 执行shell脚本 → 执行MR程序 → 执行hive程序 1.准备工作目录 cd /export/servers/oozie-4.1.0-cdh5.14.0/oozie_works mkdir -p sereval-actions 2.准备调度文件 cd /export/servers/oozie-4.1.0-cdh5.14.0/oozie_works cp h…

日志采集框架Flume Flume介绍 概述 Flume是一个分布式.可靠.和高可用的海量日志采集.聚合和传输的系统.它可以采集文件,socket数据包.文件.文件夹.kafka等各种形式源数据,又可以将采集到的数据 sink(下沉) 到HDFS.hbase.hive.kafka等众多外部存储系统中,因此,flume可以适用于大部分的日常数据采集场景 运行机制 Flume分布式系统中最核心的角色是Agent,每一个Agent相当于一个数据传递员,其内部有三个组件: Source:数据采集组件,对…

linux基础增强 查找命令 grep命令  (print lines matching a pattern) 概述: grep命令是一种强大的文本搜索工具,它能使用正则表达式搜索文本,并把匹配的行打印出来 格式: grep [option] pattern [file] 使用实例: ps -ef | grep sshd ->查找指定ssh服务进程 ps - report a snapshot of the current processes. 显示当前进程 -ef To see every p…

数据仓库和Hive的基本概念 数据仓库 概述 数据仓库英文全称为 Data Warehouse,一般简称为DW.主要目的是构建面向分析的集成化数据环境,主要职责是对仓库中的数据进行分析,支持我们做决策. 主要特征 面向主题(Subject-Oriented):数据分析有一定的范围,需要选取一定的主题进行分析. 集成性(Integrated):集成各个其他方面关联的数据,比如分析订单购买人的情况,就涉及到用户信息的数据. 非易失性(Non-Volatile):数据分析主要是分析过去已经发生的数据,…

MapReduce案例之自定义groupingComparator 求取Top 1的数据 需求 求出每一个订单中成交金额最大的一笔交易 订单id 商品id 成交金额 Order_0000005 Pdt_01 222.8 Order_0000005 Pdt_05 25.8 Order_0000002 Pdt_03 322.8 Order_0000002 Pdt_04 522.4 Order_0000002 Pdt_05 822.4 Order_0000003 Pdt_01 222.8 代码实现 自…

MapReduce自定义InputFormat和OutputFormat案例 自定义InputFormat 合并小文件 需求 无论hdfs还是mapreduce,存放小文件会占用元数据信息,白白浪费内存,实践中,又难免面临处理大量小文件的场景 优化小文件的三种方式 1.在数据采集的时候,就将小文件或小批数据合成大文件再上传HDFS 2.在业务处理之前,在HDFS上使用mapreduce程序对小文件进行合并 3.在mapreduce处理时,可采用combineInputFormat提高效率 用代码…

MapReduce倒排索引建立 求某些单词在文章中出现多少次 有三个文档的内容,求hello,tom,jerry三个单词在其中各出现多少次 hello tom hello jerry hello tom hello jerry hello jerry tom jerry hello jerry hello tom java代码实现 定义一个Mapper类 package cn.itcast.demo2; import org.apache.hadoop.io.IntWritable; impor…