Oozie_示例

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.xml
　　　　workflow.xml
　　修改example下/opt/cdh-5.6.3/oozie-4.0.0-cdh5.3.6/examples/apps/map-reduce/
　　　　job.properties
　　　　　　nameNode=hdfs://hadoop09-linux-01.ibeifeng.com:8020
　　　　　　jobTracker=hadoop09-linux-01.ibeifeng.com:8032
　　功能: 指定workflow的地址,声明相关变量
　　　　workflow.xml
　　　　　　引用job.properties相关变量
　　　　　　配置工作流
　　运行一下
　　　　$ bin/oozie job -oozie http://hadoop09-linux-01.ibeifeng.com:11000/oozie -config examples/apps/map-reduce/job.properties -run
　　8088端口会出现两个执行进程,其中一个是launch仅仅执行map程序用于封装oozie
　　第二个进行执行mr程序
　　wf运行流程
　　　　command 提交任务
　　　　oozie读取job.properties
　　　　查找需要运行的wf的地址,将相应变量传递给wf
　　　　读取wf文件
　　　　　　start 节点
　　　　　　action 节点
　　　　　　OK -> end
　　　　　　error -> kill
　　　　读取依赖的jar包(lib目录)
　　　　sharelib的jar包支持

自定义实现workcount的workflow

测试wordcount程序
　　$ bin/yarn jar share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-2.5.0-cdh5.3.6.jar wordcount /input /output 
　　也可用hadopp示例的wordcount
　　oozie根目录下创建application文件夹,并将examples/apps/map-reduce/复制一份到application,用于配置自定义wordcount程序
　　上传application文件夹到hdfs(家目录,因为在job.properties下要配置该目录)
　　添加,修改applicatio/wc-wf目录下配置文件
　　　　job.properties
　　　　　　examplesRoot=application/wc-wf
　　　　　　inputDir=input
　　　　　　outputDir=output
　　　　workflow.xml
　　　　　　
　　　　　　mapreduce.job.queuename=${queueName}
　　　　　　mapreduce.job.map.class=org.apache.hadoop.wordcount.WCMap
　　　　　　mapreduce.job.reduce.class=org.apache.hadoop.wordcount.WCReduce
　　　　　　mapreduce.map.output.key.class=org.apache.hadoop.io.Text
　　　　　　mapreduce.map.output.value.class=org.apache.hadoop.io.LongWritable
　　　　　　mapreduce.job.output.key.class=org.apache.hadoop.io.Text
　　　　　　mapreduce.job.output.value.class=org.apache.hadoop.io.LongWritable
　　　　　　mapreduce.input.fileinputformat.inputdir=${nameNode}/${inputDir}
　　　　　　mapreduce.output.fileoutputformat.outputdir=${nameNode}/${outputDir}
　　与mr程序中的driver如出一辙
　　将复制的application/wc-wf中的lib目录下jar包删除,并把wc.jar放入
　　重新上传文件运行
　　　　$ export OOZIE_URL="http://hadoop09-linux-01.ibeifeng.com:11000/oozie"
　　　　$ bin/oozie job -config application/wc-wf/job.properties -run
　　oozie 任务被kill
　　查看log日志发现 java.io.IOException: mapreduce.job.map.class is incompatible with map compatability mode
　　原因没使用 mapred.mapper.new-api = true 与 mapred.reducer.new-api = true

自定义shell的workflow

从example示例中复制一份shell到application,更名为shell-wf
　　在shell-wf目录中
　　创建一个shell脚本,简单测试
　　　　$HIVE_HOME/bin/hive -e "show databases" >> shell-rs.txt
　　依据官网文档修改部分配置
　　job.properties
　　　　nameNode=hdfs://hadoop09-linux-01.ibeifeng.com:8020
　　　　jobTracker=hadoop09-linux-01.ibeifeng.com:8032
　　　　queueName=default
　　　　examplesRoot=user/liuwl/application/shell-wf
　　　　EXEC=test.sh
　　　　oozie.wf.application.path=${nameNode}/${examplesRoot}/workflow.xml
　　workflow.xml
　　exec节点后添加
　　　　${nameNode}/${examplesRoot}/${EXEC}#${EXEC}
　　　　修改ok节点to end节点
　　上传shell-wf目录到hdfs
　　测试运行
　　　　$ export OOZIE_URL="http://hadoop09-linux-01.ibeifeng.com:11000/oozie"
　　　　$ bin/oozie job -config application/wc-wf/job.properties -run

 复杂DAG图设计(其实也就是顺序,并发执行多个job)

		　　|----> hive  action -->| 	
　　start --> MR action　　　　 　　--> shell action --> end
　　　　　　 |----> spark action -->|      
一个简单的workflow: 先执行mraction 运行wordcount程序,然后使用shellaction 移动output下的part文件
复制一份上面的wc-wf文件夹
创建一个shel脚本
#!/bin/bash
HADOOP_HOME=/opt/cdh-5.6.3/hadoop-2.5.0-cdh5.3.6
$HADOOP_HOME/bin/hdfs dfs -mv /output/p* /
修改job.properties与workflow.xml
nameNode=hdfs://hadoop09-linux-01.ibeifeng.com:8020
jobTracker=hadoop09-linux-01.ibeifeng.com:8032
queueName=default
examplesRoot=user/liuwl/application/dag-wf
oozie.wf.application.path=${nameNode}/${examplesRoot}/workflow.xml
inputDir=input
outputDir=output
EXEC=oozie.sh
=====================================================================
添加

    
        ${jobTracker}
        ${nameNode}
        
            
                mapred.job.queue.name
                ${queueName}
            
        
        ${EXEC}
　　　　 ${nameNode}/${examplesRoot}/${EXEC}#${EXEC}
    
    
    
  
修改mr-node节点下OK节点为shell-node
　　测试运行
　　　　$ export OOZIE_URL="http://hadoop09-linux-01.ibeifeng.com:11000/oozie"
　　　　$ bin/oozie job -config application/dag-wf/job.properties -run

 coordinator的编写

基于时间的任务调度(起始时间,终止时间,频率)
　　关于时区
　　　　CST 中国标准时间(China Standard Time)
　　　　UTC 协调世界时,又称世界标准时间
　　　　GMT 格林日志标准时间
　　OOZIE默认UTC与GMT本地时间相同,需要改为CST
　　使用date -R查看 是否为+0800
　　如果不是
　　　　cp /usr/zoneinfo/Asia/Shanghai /etc/localtime # ln -sf ... 或创建软连接
　　　　然后修改一下clock文件
　　　　vi /etc/sysconfig/clock
　　　　ZONE="Asia/Shanghai"
　　　　修改oozie的时区
　　　　　　oozie.site.xml
　　　　　　oozie.processing.timezone=GMT+0800
　　　　修改ext中js文件
　　　　oozie-server/webapps/oozie/oozie-console.js
　　　　查找GMT并修改为GMT+0800
　　　　重启oozie,清缓存查看页面
　　　　拷贝官方示例中的cron并修改
　　　　其中
　　　　　　job.properties
　　　　　　　　nameNode=hdfs://hadoop09-linux-01.ibeifeng.com:8020
　　　　　　　　jobTracker=hadoop09-linux-01.ibeifeng.com:8032
　　　　　　　　queueName=default
　　　　　　　　examplesRoot=user/liuwl/application/cron-wf
　　　　　　　　oozie.coord.application.path=${nameNode}/${examplesRoot}
　　　　　　　　start=2016-11-23T17:15+0800
　　　　　　　　end=2016-11-23T17:20+0800
　　　　　　　　workflowAppUri=${nameNode}/${examplesRoot}
　　　　　　coordinator.xml
　　　　　　　　
　　　　执行顺序
　　　　　　job.properties-->coordinator.xml(完成时间封装)-->workflow.xml(运行)
　　上传并测试运行
　　　　　　$ export OOZIE_URL="http://hadoop09-linux-01.ibeifeng.com:11000/oozie"
　　　　　　$ bin/oozie job -config application/cron-wf/job.properties -run
　　问题,运行后报错，提示频率值太小,修改
　　oozie-site.xml添加下
　　oozie.service.coord.check.maximum.frequency=false
　　再测试一个使用linux crontb格式的coordinator,改一下coordinator.xml如frequency="*/2 * * * *"

转载于:https://www.cnblogs.com/eRrsr/p/6097435.html