Azkaban和Oozie的区别: 当前,实际生产中最流行的两种Hadoop工作流引擎是Azkaban与Oozie.但活跃度最高的当是Azkaban了,下面对两者的异同之处作如下对比. 功能对比 Azkaban和Oozie都可以调用像linux.mapreduce.pig.spark.java等脚本工作流任务:都可以设置任务来执行. 工作流定义对比 Azkaban使用Properties文件定义工作流:Oozie使用XML文件定义工作流. 工作流传参对比 Azkaban支持直接传参,例如${in

1 两种调度工具功能对比图 下面的表格对上述2种hadoop工作流调度器的关键特性进行了比较,尽管这些工作流调度器能够解决的需求场景基本一致,但在设计理念,目标用户,应用场景等方面还是存在区别 特性 Oozie Azkaban 工作流描述语言 XML (xPDL based) text file with key/value pairs 依赖机制 explicit explicit 是否要web容器 Yes Yes 进度跟踪 web page web page Hadoop job调度支持 ye

概括 Azkaban是一个非常轻量的开源调度框架,适合二次开发,但是无法直接用于生产环境,存在致命缺陷(比如AzkabanWebServer是单点,1年多时间没有修复),在一些情景下的行为简单粗暴(比如重启AzkabanExecutorServer会导致该server上正在运行的所有流程fail),很多时候需要人工干预,要达到生产环境的可靠性级别,至少大量二次开发,并且官方代码更新很快,合并代码有很大冲突风险,适合于一些对可靠性要求不高可以快速上手的小公司,不建议使用: Oozie作为apach

原文链接:https://www.jianshu.com/p/4ae1faea733b 随着企业的发展,他们的工作流程变得更加复杂,越来越多的有着错综复杂依赖关系的工作流需要增加监控,故障排除.如果没有明确的血缘关系.就可能出现问责问题,对元数据的操作也可能丢失.这就是有向无环图(DAG),数据管道和工作流管理器发挥作用的地方. 复杂的工作流程可以通过DAG来表示.DAG是一种图结构.信息必须沿特定方向在顶点间传递,但信息无法通过循环返回起点.DAG的构建快是数据管道,或者是一个进程的输入成为下

转载自:Azkaban学习之路 (一)Azkaban的基础介绍 目录 一.为什么需要工作流调度器 二.工作流调度实现方式 三.常见工作流调度系统 四.各种调度工具对比 五.Azkaban 与 Oozie 对比 1. 功能 2. 工作流定义 3. 工作流传参 4. 定时执行 5. 资源管理 6. 工作流执行 7. 工作流管理 六.Azkaban 介绍 七.Azkaban调度的任务类型 一.为什么需要工作流调度器 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: Shell 脚本程序,Jav

[源码解析]Oozie来龙去脉之内部执行 目录 [源码解析]Oozie来龙去脉之内部执行 0x00 摘要 0x01 Oozie阶段 1.1 ActionStartXCommand 1.2 HiveActionExecutor 0x2 旧版本LauncherMapper 0x3 新版本Yarn Application Master 3. 1 YARN简介 3.2 ApplicationMaster 3.3 LauncherAM 0x4 Hive on Yarn 0x5 Tez计算框架 5.1 DA

 概述 当前开源的hadoop任务工作流管理主要有oozie和Azkaban,本文先介绍oozie的配置安装与基本运行原理. 配置安装 (参考https://segmentfault.com/a/1190000002738484) 1. 首先要自己下载代码编译. git clone https://github.com/apache/oozie.git 2. 修改pom文件,修改scala和hadoop版本. <spark.scala.binary.version>2.11</spark

背景 之前项目中的sqoop等离线数据迁移job都是利用shell脚本通过crontab进行定时执行,这样实现的话比较简单,但是随着多个job复杂度的提升,无论是协调工作还是任务监控都变得麻烦,我们选择使用oozie来对工作流进行调度监控.在此介绍一下oozie~ 官网介绍 首先看官网首页介绍:http://oozie.apache.org (1)Oozie是一个管理 Apache Hadoop 作业的工作流调度系统. (2)Oozie的 workflow jobs 是由 actions 组成的

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

[源码解析]Oozie来龙去脉之提交任务 0x00 摘要 Oozie是由Cloudera公司贡献给Apache的基于工作流引擎的开源框架,是Hadoop平台的开源的工作流调度引擎,用来管理Hadoop作业.本文是系列的第一篇,介绍Oozie的任务提交阶段. 0x01 问题 我们从需求逆推实现,即考虑如果我们从无到有实现工作流引擎,我们需要实现哪些部分?从而我们可以提出一系列问题从而去Oozie中探寻. 作为工作流引擎需要实现哪些部分?大致想了想,觉得需要有: 任务提交 任务持久化 任务委托给某一

经过多年信息化建设,我们已经进入一个神奇的“大数据”时代,无论是在通讯社交过程中使用的微信.QQ.电话.短信,还是吃喝玩乐时的用到的团购.电商.移动支付,都不断产生海量信息数据,数据和我们的工作生活密不可分.须臾难离. >>>> 什么是大数据 什么是大数据,多大算大,100G算大么?如果是用来存储1080P的高清电影,也就是几部影片的容量.但是如果100G都是文本数据,比如云智慧透视宝后端kafka里的数据,抽取一条mobileTopic的数据如下:[107,55053230546

Flink 学习 https://github.com/zhisheng17/flink-learning 麻烦路过的各位亲给这个项目点个 star,太不易了,写了这么多,算是对我坚持下来的一种鼓励吧! 本项目结构 2019/06/08 新增 Flink 四本电子书籍的 PDF,在 books 目录下: Introduction_to_Apache_Flink_book.pdf 这本书比较薄,处于介绍阶段,国内有这本的翻译书籍 Learning Apache Flink.pdf 这本书比较基础,

T 摘要 · 云原生与数据湖是当今大数据领域最热的 2 个话题,本文着重从为什么传统数仓 无法满足业务需求? 为何需要建设数据湖?数据湖整体技术架构.Apache Hudi 存储模式与视图.如何解决冷数据频繁更新.如何在数据湖上进行准实时 分析.数据湖上调度为何选型 Apache DolphinScheduler.二次开发新特性以及规划等多个角度进行了阐述. 讲师介绍 杨华,T3 出行大数据平台负责人.Apache Hudi Committer & PMC.Apache Kylin Commit

作者:Syn良子 出处:http://www.cnblogs.com/cssdongl 转载请注明出处 找时间记录一下利用Gobblin采集kafka数据的过程,话不多说,进入正题 一.Gobblin环境变量准备 需要配置好Gobblin0.7.0工作时对应的环境变量,可以去Gobblin的bin目录的gobblin-env.sh配置,比如 export GOBBLIN_JOB_CONFIG_DIR=~/gobblin/gobblin-config-dir export GOBBLIN_WORK

开源项目airflow的一点研究 调研了一些几个调度系统, airflow 更满意一些. 花了些时间写了这个博文, 这应该是国内技术圈中最早系统性研究airflow的文章了.  转载请注明出处 http://www.cnblogs.com/harrychinese/ . ========================airflow概况========================文档:http://airflow.readthedocs.org/en/latest/几个调度系统的比较, 可参

一.luigi介绍 luigi是基于python语言的,可帮助建立复杂流式批处理任务管理系统.这些批处理作业典型的有hadoop job,数据库数据的导入与导出,或者是机器学习算法等等. luigi的github:https://github.com/spotify/luigi 目前已经有一些抽象层次较低的数据处理工具,比如hive,pig,cascading等.luigi并不是要取代他们,而是帮助你管理这些作业,luigi的task可以是一个hive查询,java写的hadoop作业,一个sc

背景: 调研过OOZIE和AZKABA,这种都是只是使用spark-submit.sh来提交任务,任务提交上去之后获取不到ApplicationId,更无法跟踪spark application的任务状态,无法kill application,更无法获取application的日志信息.因此,为了实现一个spark的调度平台所以有了以下调研及测试结论. 一个合格的spark调度平台要具有的基本功能:可以submit,kill,监控,获取日志,跟踪历史记录. 本篇文章主要讲解如何使用YarnCli

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

今天有缘看到董西成写的<Hadoop技术内幕:深入解析MapReduce架构设计与实现原理>,翻了翻觉得是很有趣的而且把hadoop讲得很清晰书,就花了一下午的时间大致拜读了一下(仅浏览了感兴趣的部分,没有深入细节).现把觉得有趣的部分记录如下. JobControl 把各个job配置好后,放入JobControl中,JobControl会根据它们之间的依赖关系,分别进行调度. 工作流引擎 除了JobControl外,还可以使用Oozie和Azkaban来进行工作流控制.相较于前者而言,Ooz

之前的文章大量的内容在和大家探讨分布式存储,接下来的章节进入了分布式计算领域.坦白说,个人之前专业的重心侧重于存储,对许多计算的内容理解可能不是和确切,如果文章中的理解有所不妥,愿虚心赐教.本篇将和大家聊一聊分布式计算的一个子集:批处理. 批处理系统通常也叫脱机系统,需要大量的输入数据,运行一个作业来处理它,并产生一些输出数据.工作通常需要一段较长的时间(从几分钟到几天).批处理作业通常是周期性地运行的(例如,一天一次).批处理作业的主要性能度量通常是吞吐量. 1.MapReduce 批处理是我

Flink 学习 项目地址:https://github.com/zhisheng17/flink-learning/ 博客:http://www.54tianzhisheng.cn/tags/Flink/ 项目结构 ├── README.md ├── flink-learning-cep ├── flink-learning-common ├── flink-learning-connectors │   ├── flink-learning-connectors-activemq │   ├