大数据技术——Azkaban(阿兹卡班)

• 为什么需要工作流调度系统？

• Azkaban的适合用场景？

• 什么是Azkaban？

• Azkaban特点

• 常见工作流调度系统

• ooize和azkaban特性对比

• Azkaban的架构

为什么需要工作流调度系统？

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，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；

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先将原始数据上传到HDFS上（HDFS的操作）；

2) 使用MapReduce对原始数据进行清洗（MapReduce的操作）；

3) 将清洗后的数据导入到hive表中（hive的导入操作）；

4) 对Hive中多个表的数据进行JOIN处理，得到一张hive的明细表（创建中间表）；

5) 通过对明细表的统计和分析，得到结果报表信息（hive的查询操作）；

Azkaban的适用场景？

根据以上业务场景： （2）任务依赖（1）任务的结果，（3）任务依赖（2）任务的结果，（4）任务依赖（3）任务的结果，（5）任务依赖（4）任务的结果。一般的做法是，先执行完（1）再执行（2），再一次执行（3）（4）（5）。

这样的话，整个的执行过程都需要人工参加，并且得盯着各任务的进度。但是我们的很多任务都是在深更半夜执行的，通过写脚本设置crontab执行。其实，整个过程类似于一个有向无环图（DAG）。每个子任务相当于大任务中的一个节点，也就是，我们需要的就是一个工作流的调度器，而Azkaban就是能解决上述问题的一个调度器。

什么是azkaban？

Azkaban是由Linkedin公司推出的一个批量工作流任务调度器，主要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，它的配置是通过简单的key:value对的方式，通过配置中的dependencies 来设置依赖关系。Azkaban使用job配置文件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。

Azkaban特点

1) 兼容任何版本的hadoop

2) 易于使用的Web用户界面

3) 简单的工作流的上传

4) 方便设置任务之间的关系

5) 调度工作流

6) 模块化和可插拔的插件机制

7) 认证/授权(权限的工作)

8) 能够杀死并重新启动工作流

9) 有关失败和成功的电子邮件提醒

常见工作流调度系统

1）简单的任务调度：直接使用crontab实现；

2）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

ooize和azkaban特性对比

下面的表格对上述四种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显著的区别，在做技术选型的时候，可以提供参考

Azkaban的架构

Azkaban由三个关键组件构成：

1) AzkabanWebServer：AzkabanWebServer是整个Azkaban工作流系统的主要管理者，它用户登录认证、负责project管理、定时执行工作流、跟踪工作流执行进度等一系列任务。

2) AzkabanExecutorServer：负责具体的工作流的提交、执行，它们通过mysql数据库来协调任务的执行。

3) 关系型数据库：存储大部分执行流状态，AzkabanWebServer和AzkabanExecutorServer都需要访问数据库。