一.shell action 1. ##job.properties nameNode=hdfs://hadoop-senior.ibeifeng.com:8020 jobTracker=hadoop-senior.ibeifeng.com:8032 queueName=default oozieAppsRoot=user/root/oozie-apps oozieDataRoot=user/root/oozie/datas oozie.wf.application.path=${nameNod

拷贝默认的shell目录来进行修改 $ cp -r ./examples/apps/shell/ my-apps/ 定义job.properties nameNode=hdfs://bigdata-00:8020 jobTracker=bigdata-00:8032 queueName=default examplesRoot=user/wulei/my-apps/shell #定义workflow.xml路劲 oozie.wf.application.path=${nameNode}/${ex

Oozie提供了一个方便的方式来运行任何命令.这可能是Unix命令,Perl或Python脚本,甚至java程序都可以通过Unix shell调用.shell命令运行在任意的Hadoop集群节点上,并且运行在结点上的命令必须保证可在本地可用. 本地提交: 格式:java   -cp   全类名(包名.类名)   -jar   jar包名字 实例如下:   java -cp test1.OzzieTest1 -jar test.jar 运行结果: shell action 语法: <workflo

最近这段时间一直在忙新集群迁移,上了最新的cdh6.3.0 于是Flink 提交遇到了许多的问题 还好有cloudera License 有了原厂的帮助和社区的伙伴,问题解决起来快了不少,手动滑稽 集群具体情况是,cdh6.3.0+Flink1.8.1,整个数据平台全部组件都上了kerberos和ldap因为要过认证,所以任务提交方法我们选择统一oozie提交任务 并且因为kerberos认证,还需要Flink perjob 需要单独的keytab,才能细腻度的控制权限,因为我们现在部门之间计算

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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-

说明:使用 shell action 执行 shell 脚本 hive-select-test.sh 来通过已经配置好的 Hive -f 来执行 HQL 查询脚本文件 select.sql 1.创建脚本文件 hive-select-test.sh #!/bin/sh /opt/cdh5.3.6/hive-1.1.0-cdh5.12.0/bin/hive -f select.sql 2.创建 HQL 文件 select.sql insert overwrite directory '/user/c

oozie的配置文件job.properties:里面主要定义的是一些key,value对,定义了一些变量,这些变量往workflow.xml里面传递workflow.xml :workflow的配置文件,里面写的是一个或者多个action,一个action就代表我们一个需要执行的任务 =========================================== 4.oozie的使用 4.1.使用oozie调度shell脚本 oozie安装好了之后,我们需要测试oozie的功能是否完整

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

Oozie 官方示例 解压oozie-examples.tar.gz 将examples/上传到HDFS家目录 $ bin/hdfs dfs -put /opt/cdh-5.6.3/oozie-4.0.0-cdh5.3.6/examples examples 试运行自带的wordcount示例examples/apps/map-reduce job-with-config-class.properties job.properties lib workflow-with-config-class

Oozie 任务调度框架(基于工作流) oozie运行于hadoop集群,对hive,mr,flume,Soop,spark,shell等框架进行任务流调度 如: job1-->job2 & job3-->job4 & job5... 其中,job1用于采集数据,job2与job3用于数据清洗,job4,job5,jobn等用于数据分析 对MR和pigJobs任务调度与协调,需要用到servlet容器(自身框架封装了TomcatHTTPServer) 简单来说,该框架实现任务的

继前一篇大体上翻译了Email的Action配置,本篇继续看一下Shell的相关配置. Shell Action Shell Action可以执行Shell脚本命令,工作流会等到shell完全执行完毕后退出,再执行下一个节点.为了运行shell,必须配置job-tracker以及name-node,并且设置exec来执行shell. Shell既可以使用job-xml引用一个配置文件,也可以在shell action内直接配置.shell action中的配置会覆盖job-xml中的配置. EL

一:概述 1.大数据协作框架 2.Hadoop的任务调度 3.Oozie的三大功能 Oozie Workflow jobs Oozie Coordinator jobs Oozie Bundle 4.Oozie的架构 控制流节点 起始,分支,并发,汇合,结束 动作节点action 5.Oozie的实现 二:安装部署 1.上传 2.解压 3.配置Hadoop代理core-site.xml 4.启动Hadoop集群 5.解压hadooplib 将会生成:oozie-4.0.0-cdh5.3.6 6.

一.日志收集项目案例 1. oozie中依赖jar包 在工作目录下创建lib目录,上传依赖包的lib目录下 2. 作业 将日志收集与处理项目案例使用oozie的workflow执行 3. coordinator 在workflow基础上添加了一个coordinator.xml coordinator时区 UTC GMT CST  ==> GMT+0800  东八区时间 1)将本地服务器的时间设置为GMT+0800 date -R date ln -sf /usr/share/zoneinfo/A

一.引入 MapReduce Job Hive 脚本任务 同一个业务:先后.定时调度 工作流: 定义工作流程 activity jbpm oozie: 大数据工作流定义与调度框架 专门定义与调度MapReduce Job工作流程 拓展:shell.hive.sqoop.hdfs oozie演变过程: v1 Workflow 工作流定义 v2 Coordinator 调度 基于时间.基于数据集是否可用 v3 bundle 将某些相关的Cordinator集成在一块 调度批量执行 案例: nginx

Oozie使用教程 一．   Oozie简介 Apache Oozie是用于Hadoop平台的一种工作流调度引擎. 作用 - 统一调度hadoop系统中常见的mr任务启动hdfs操作.shell调度.hive操作等. - 使得复杂的依赖关系时间触发事件触发使用xml语言进行表达开发效率提高. - 一组任务使用一个DAG来表示,使用图形表达流程逻辑更加清晰. - 支持很多种任务调度,能完成大部分hadoop任务处理. - 程序定义支持EL常量和函数,表达更加丰富. 架构 访问 - 通过浏览器访问

Oozie的功能模块 workflow 由多个工作单元组成 工作单元之间有依赖关系 MR1->MR2->MR3->result hadoop jar:提交1个MR oozie:监控当前工作单元状态,完成之后自动提交下一个工作单元scheduler crontab:是linux简单调度脚本 定时调度工作单元 模块:1) workflow:定义工作流程:顺序执行流程节点,支持fork(分支多个节点),join(合并多个节点为一个) 2) Coordinator:协调器,调度工作流程,只能定义

1.Oozie英文翻译 驯象人 2.Oozie简介 一个基于工作流引擎的开源框架,由Cloudera公司贡献给Apache,提供对Hadoop Mapreduce.Pig Jobs的任务调度与协调. Oozie需要部署到Java Servlet容器中运行. 3.Oozie在集群中扮演的角色 定时调度任务,多任务可以按照执行的逻辑顺序调度. 4.Oozie的功能模块 4.1.Workflow 顺序执行流程节点,支持fork(分支多个节点),join(合并多个节点为一个) 4.2.Coordinat

Ansible命令使用 Ansible语法使用ansible <pattern_goes_here> -m <module_name> -a <arguments> -m NAME,–module-name=NAME:指定执行使用的模块 -u USERNAME,–user=USERNAME:指定远程主机以USERNAME运行命令 -s,–sudo:相当于Linux系统下的sudo命令 -USUDO_USERNAME,–sudo-user=SUDO_USERNAME:使用

Hadoop生态圈-Oozie实战之逻辑调度执行多个Job 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. 1>.启动hadoop集群 [root@yinzhengjie hadoop--cdh5.3.6]# sbin/start-all.sh This script is Deprecated. Instead use start-dfs.sh and start-yarn.sh Starting namenodes on [s101] s101: starting name