2.4 Azkaban实战 Azkaba内置的任务类型支持command.java Command类型单一job示例 创建job描述文件 创建文本文件,更改名称为mycommand.job 注意后缀.txt一定不要带上,保存为格式为UFT-8 without bom 内容如下 type=command command=echo 'hello world' 将job资源文件打包成zip文件 创建project并上传压缩包 通过azkaban的web管理平台创建project并上传job压缩包 首先

Storm的官方网址:http://storm.apache.org/index.html 1:什么是Storm? Storm是一个开源的分布式实时计算系统,可以简单.可靠的处理大量的数据流.被称作“实时的hadoop”.Storm有很多使用场景:如实时分析,在线机器学习,持续计算, 分布式RPC,ETL等等.Storm支持水平扩展,具有高容错性,保证每个消息都会得到处理,而且处理速度很快(在一个小集群中,每个结点每秒可以处理 数以百万计的消息).Storm的部署和运维都很便捷,而且更为重要的是

flume自定义拦截器:实现Interceptor接口flume自定义source:继承AbstractSourceflume自定义sink:继承AbstractSink azkaban:任务调度工具.正常使用即可任务调度,定时执行,任务之间的依赖 sqoop:数据导入导出工具将关系型数据库当中的数据导入到大数据平台 import将大数据平台的数据导出到关系型数据库 export 导入mysql数据到hdfs上面去,指定字段之间的分隔符,指定导入的路径 -m 定义多少个mapTask来导入数据1

1.UCOSII 早期版本只支持 64 个任务,但是从 2.80 版本开始,支持任务数提高到 255 个,不过对我们来说一般 64 个任务都是足够多了,一般很难用到这么多个任务. UCOSII 保留了最高4 个优先级和最低 4 个优先级的总共 8 个任务,用于拓展使用,单实际上, UCOSII 一般只占用了最低 2 个优先级,分别用于空闲任务(倒数第一)和统计任务(倒数第二),所以剩下给我们使用的任务最多可达 255-2=253 个 Ucos 的原理本质上也是这样的,当一个任务 A 正在执行的时

1. 离线计算是什么? 离线计算:批量获取数据.批量传输数据.周期性批量计算数据.数据展示 代表技术:Sqoop批量导入数据.HDFS批量存储数据.MapReduce批量计算数据.Hive批量计算数据.Azkaban任务调度. 2. 流式计算是什么? 流式计算:数据实时产生.数据实时传输.数据实时计算.实时展示 代表技术:Flume实时获取数据.Kafka/metaq实时数据存储.Storm/JStorm实时数据计算.Redis实时结果缓存.持久化存储(mysql). 3. storm核心组件和

Hadoop生态圈-CDH与HUE使用案例 作者:尹正杰 版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任. 一.HUE的介绍 1>.HUE的由来 HUE全称是HadoopUser Experience,看这名字就知道怎么回事了吧.没错,直白来说就是Hadoop用户体验,是一个开源的Apache Hadoop UI系统,由Cloudera Desktop演化而来,最后Cloudera公司将其贡献给Apache基金会的Hadoop社区,它是基于Python Web框架Django实现的.通过使用H

nodejs的特点总共有以下几点 异步I/O(非阻塞I/O) 事件驱动 单线程 擅长I/O密集型,不擅长CPU密集型 高并发 下面是一道很经典的面试题,描述了node的整体运行机制,相信很多人都碰到了.这道题背后的原理就是nodejs代码执行顺序 setTimeout(function() { console.log('4'); },0) setImmediate(function() { console.log('5'); }) let s = new Promise(function(res

异步I/O.事件驱动.单线程 nodejs的特点总共有以下几点 异步I/O(非阻塞I/O) 事件驱动 单线程 擅长I/O密集型,不擅长CPU密集型 高并发 下面是一道很经典的面试题,描述了node的整体运行机制,相信很多人都碰到了.这道题背后的原理就是nodejs代码执行顺序 setTimeout(function() { console.log('4'); },0) setImmediate(function() { console.log('5'); }) let s = new Promi

目录 第1章 大数据概论 第2章 从Hadoop框架讨论大数据生态 第3章 Hadoop运行环境搭建(开发重点) 第4章 Hadoop运行模式 本地模式:默认配置 伪分布式模式:按照完全分布式模式配置,但是只有一个节点 完全分布式模式(开发重点) 第5章 Hadoop编译源码(面试重点) 第1章 大数据概论 第2章 从Hadoop框架讨论大数据生态 大发行版本:Apache Hadoop.Coudera Hadoop.Hortonworks Hadoop Hadoop组成:MapReduce(计

一.简介 Azkaban 主要通过界面上传配置文件来进行任务的调度.它有两个重要的概念: Job: 你需要执行的调度任务: Flow:一个获取多个 Job 及它们之间的依赖关系所组成的图表叫做 Flow. 目前 Azkaban 3.x 同时支持 Flow 1.0 和 Flow 2.0,本文主要讲解 Flow 1.0 的使用,下一篇文章会讲解 Flow 2.0 的使用. 二.基本任务调度 2.1 新建项目 在 Azkaban 主界面可以创建对应的项目: 2.2 任务配置 新建任务配置文件 Hell

一.Flow 2.0 简介 1.1 Flow 2.0 的产生 Azkaban 目前同时支持 Flow 1.0 和 Flow2.0 ,但是官方文档上更推荐使用 Flow 2.0,因为 Flow 1.0 会在将来的版本被移除.Flow 2.0 的主要设计思想是提供 1.0 所没有的流级定义.用户可以将属于给定流的所有 job / properties 文件合并到单个流定义文件中,其内容采用 YAML 语法进行定义,同时还支持在流中再定义流,称为为嵌入流或子流. 1.2 基本结构 项目 zip 将包含

github:https://github.com/azkaban/azkaban 官方网站:https://azkaban.github.io/ 好的介绍文章:http://srcct.com/2016/04/27/2016/%E5%A4%A7%E6%95%B0%E6%8D%AE%E5%B7%A5%E4%BD%9C%E6%B5%81%20Azkaban%20%E7%8E%AF%E5%A2%83%E6%90%AD%E5%BB%BA/

一.安装部署 1.安装前准备 1)下载地址:http://azkaban.github.io/downloads.html 2)将Azkaban Web服务器.Azkaban执行服务器.Azkaban的sql执行脚本及MySQL安装包拷贝到hadoop102机器的/opt/software目录下 azkaban-web-server-2.5.0.tar.gz azkaban-executor-server-2.5.0.tar.gz azkaban-sql-script-2.5.0.tar.gz

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

本文由云+社区发表 作者:maxluo 一.Azkaban介绍 Azkaban是LinkedIn开源的任务调度框架,类似于JavaEE中的JBPM和Activiti工作流框架. Azkaban功能和特点: 1,任务的依赖处理. 2,任务监控,失败告警. 3,任务流的可视化. 4,任务权限管理. 常见的任务调度框架有Apache Oozie.LinkedIn Azkaban.Apache Airflow.Alibaba Zeus,由于Azkaban具有轻量可插拔.友好的WebUI.SLA告警.完善

什么是Azkaban Azkaban是一款基于Java编写的任务调度系统 任务调度:有四个任务脚A.B.C.D,其中任务A与任务B可以并行运行,然后任务C依赖任务A和任务B的运行结果,任务D依赖任务C的运行结果,此时整个过程可以等效为一个有向无环图,而给所有的任务运行定一个运行规则就可以理解为任务调度. 在任务简单时可以人为控制,但是当任务非常多,依赖复杂时,如果没有清晰的任务规划图,很容易在任务之间形成闭环从而出错,或者多个可并行的任务没有并行执行而浪费资源,这种时候就需要一个工作流调度器,A

一:概述 1.大数据协作框架 2.Hadoop的任务调度 这个是常见的任务调度框架. 3.azkaban 4..Oozie的三大功能 Oozie Workflow jobs :工作流任务,可以生成DAG图 Oozie Coordinator jobs:可以定时调度 Oozie Bundle:多个coordinator的集合,或者多个workflow的集合 5.Oozie的架构 控制流节点 起始,分支,并发,汇合,结束 动作节点action 执行的job.例如,mapreduce action,h

什么是Azkaban Azkaban是一款基于Java编写的任务调度系统 任务调度:有四个任务脚A.B.C.D,其中任务A与任务B可以并行运行,然后任务C依赖任务A和任务B的运行结果,任务D依赖任务C的运行结果,此时整个过程可以等效为一个有向无环图,而给所有的任务运行定一个运行规则就可以理解为任务调度. 在任务简单时可以人为控制,但是当任务非常多,依赖复杂时,如果没有清晰的任务规划图,很容易在任务之间形成闭环从而出错,或者多个可并行的任务没有并行执行而浪费资源,这种时候就需要一个工作流调度器,A

在一个完整的大数据处理系统中,除了hdfs+mapreduce+hive组成分析系统的核心之外,还需要数据采集.结果数据导出.任务调度等不可或缺的辅助系统,而这些辅助工具在hadoop生态体系中都有便捷的开源框架. 1 日志采集框架Flume 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. Flume可以采集文件,socket数据包等各种形式源数据,又可以将采集到的数据输出到HDFS.hbase.hive.kafka队列等众多外部存储系统中 一般的采集需求,通过对flu

摘要:个人最近一段时间一直在使用oozie,从刚开始的各种别扭到现在越来越觉得有意思的情况下,想整理一下关于oozie的认知,整理出来一个oozie系列,本来市面上关于oozie的资料就比较少,希望写完后能形成自己对oozie的独特理解和加强整体性的把握. 一.常见的调度框架 1.1.crontab定时器 linux自带定时器,没有web界面 ,不利于监控任务和调度任务,在工作量比较小的情况下,建议使用linux的crontab定时命令 ##crongtab 命令 * * * * * 后面接调度

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