利用大数据来做BI分析的时候,必不可少需要设置一些调度任务. 本篇就讲述一下如何利用hue来编辑shell操作,这里面的很多操作在其他的调度操作里面也是可以借鉴的. 如果是linux里面可以直接执行的脚本,那么可以直接在hue里面使用,比如: 如果有参数,可以点击Arguments添加 如果你使用了${value}变量,那么在执行任务的时候,就需要指定value参数 点击启动时: 如果想要调用一个可执行的脚本,那么就需要把这个脚本拷贝到Hdfs上,然后选择Choose in files指定该文件

问题描述 通过oozie调度sqoop作业时,需要输入数据库作业密码,但在sqoop元数据服务配置密码后,过一段时间会失效. 解决方法 将数据库密码写入HDFS文件,通过配置Sqoop job,实现传入密码 示例 某数据库数据导入 SqoopJob的配置 密码文件配置:db.password.file = /user/mysql_pwd.pwd 密码内容: [root@xdata1 ~]# hdfs dfs -cat /user/mysql_pwd.pwd aaaaaaa [root@xdata

oozie调度sqoop脚本时,sqoop中使用的sql查询语句,需要使用以下字符串替换操作符,否则会出现各种诡异的错误: //替换字符 < < Less than 小于 > > More than 大于 & & And 并且 &apos; ' Single quotation marks 单引号 " " Double quotation marks 双引号

 云计算之hadoop.hive.hue.oozie.sqoop.hbase.zookeeper环境搭建及配置文件已经托管到githubhttps://github.com/sxyx2008/cloud   附录: 1.Hadoop源码下载http://svn.apache.org/repos/asf/hadoop/common/tags/ 2.Hadoop jar下载 https://archive.apache.org/dist/hadoop/

标题很长:通过shell脚本来rerun一个oozie调度失败的job,从而可以跳过执行失败的节点 不过目前从oozie调度测试的例子来看,oozie本身的retry好像并没有参数可以控制跳过失败的节点.必须手工重新rerun的时候指定 -D oozie.wf.rerun.failnodes=false 参数. 这个问题发生的原因是不同的节点安装的软件包有些差异导致一些jar包冲突,这样就使得该job在某些节点执行成功,某些节点执行失败. 这样我就写了一段shell脚本,来从oozie的jog表

执行Oozie调度Hive导数脚本抛java.io.IOException: output.properties data exceeds its limit [2048] 原因分析 shell脚本中一次提交的hql-mr作业量太大,其中包含的信息超过oozie launcher一次容许的最大值2K(2K是默认值) 解决办法 1)修改oozie-site.xml:<property> <name>oozie.action.max.output.data</name> &

Oozie执行Sqoop,传入参数(注意,在使用--query时,参数中一定不要带有空格,否则出错)1. 新建一个workflow 2. 拖入一个sqoop 3. sqoop抽取命令如下(建议先在命令行试下,因为oozie的错误提示很委婉,基本看不出错误原因) sqoop import --connect jdbc:mysql://localhost:3306/spider_new --username root --password 1234qwer --target-dir /user/fe

文件/RDBMS -> flume/sqoop -> HDFS -> Hive -> HDFS -> Sqoop -> RDBMS 其中,本文实现了 使用 sqoop 从 RDBMS 中读取数据(非Oozie实现,具体错误将在本文最后说明) 从 Hive 处理数据存储到 HDFS 使用 sqoop 将 HDFS 存储到 RDBMS 中 1.复制一个 sqoop example,拷贝 hive-site.xml 文件,拷贝 mysql 依赖包到 lib 目录下 2.增加

Oozie在执行sqoop的时候报错,同样的SQL在sqoop中可用,在oozie中不可用: Caused by: java.sql.SQLSyntaxErrorException: ORA-00918: 未明确定义列 at oracle.jdbc.driver.T4CTTIoer.processError(T4CTTIoer.java:450) at oracle.jdbc.driver.T4CTTIoer.processError(T4CTTIoer.java:399) at oracle.

1:拷贝模板 2:拷贝hive用的jar包 方式一: 3:编辑job.properties # # Licensed to the Apache Software Foundation (ASF) under one # or more contributor license agreements. See the NOTICE file # distributed with this work for additional information # regarding copyright o

1.创建 lib 目录并拷贝 mysql 支持包 2.修改 job.properties 文件 nameNode=hdfs://cen-ubuntu.cenzhongman.com:8020 jobTracker=localhost:8032 queueName=default oozieAppsRoot=oozie-apps oozie.use.system.libpath=true oozie.wf.application.path=${nameNode}/user/cen/${oozieA

一.前言 平台:CDH 5.13.0 公司在客户那边有个项目需要部署cloudera平台,部署的时候,在这个版本的cdh中,除了基本组件,还选了sqoop2作为数据传输工具,希望能在Oozie中通过工作流调用sqoop. 二.问题与解决 1. hue界面找不到sqoop2的action 如下图所示,无论在Editor还是在workflow的操作界面,只有sqoop1的操作,没有sqoop2的. 然后在博客中找到了原因: Oozie 自带 sqoop.hive 等常用组件,比如执行sqoop脚本命

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.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 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

在oozie中有Bundle.Coordinator和Workflow三种类型的job,他们之间可以有以下包含关系. Bundle > Coordinator > Workflow. 1. 重新运行一个Coordinator job,可以通过如下命令: oozie job -rerun --oozie-hado-C -refresh -action -4 0000034-180116183039102-oozie-hado-C 表示coordinator的job id-action 表示包含的

1. 环境配置 2. 脚本配置 3. 执行job 4. 查看结果 待发布 ..

Hadoop生态圈-Oozie实战之调度shell脚本 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. 本篇博客展示案例:使用Oozie调度Shell脚本. 1>.解压官方案例模板 [root@s101 oozie--cdh5.3.6]# ll total drwxr-xr-x Jul bin drwxr-xr-x Sep : conf drwxr-xr-x Jul docs drwxr-xr-x Jul hadooplibs drwxr-xr-x Jul lib drwxr-

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

执行sqoop任务的解决思路(目前的问题是sqoop只安装在node03上,而oozie会随机分配一个节点来执行任务): ===================================================== 4.3.使用oozie调度MR任务 第一步:准备MR执行的数据 我们这里通过oozie调度一个MR的程序的执行,MR的程序可以是自己写的,也可以是hadoop工程自带的,我们这里就选用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HDF