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Oozie的使用

时间：2022-11-11 16:33:16浏览次数：43  
标签：oozie apps Oozie job user 使用 output


1、案例一：Oozie调度shell脚本

目标：使用Oozie调度Shell脚本

分步实现：

1) 解压官方案例模板

$ tar -zxf oozie-examples.tar.gz

 

2) 创建工作目录

$ mkdir oozie-apps/

 

3) 拷贝任务模板到oozie-apps/目录

$ cp -r examples/apps/shell/ oozie-apps/

 

4) 随意编写一个脚本p1.sh

$ vi oozie-apps/shell/p1.sh
内容如下：
#!/bin/bash
/sbin/ifconfig > /tmp/p1.log

尖叫提示：使用vi编辑器编辑脚本

5) 修改job.properties和workflow.xml文件

job.properties

#HDFS地址
nameNode=hdfs://linux01:8020
#ResourceManager地址
jobTracker=linux02:8032
#队列名称
queueName=default
examplesRoot=oozie-apps
oozie.wf.application.path=${nameNode}/user/${user.name}/${examplesRoot}/shell
EXEC=p1.sh

workflow.xml

<workflow-app xmlns="uri:oozie:workflow:0.4" name="shell-wf">
<start to="shell-node"/>
<action name="shell-node">
    <shell xmlns="uri:oozie:shell-action:0.2">
        <job-tracker>${jobTracker}</job-tracker>
        <name-node>${nameNode}</name-node>
        <configuration>
            <property>
                <name>mapred.job.queue.name</name>
                <value>${queueName}</value>
            </property>
        </configuration>
        <exec>${EXEC}</exec>
        <!-- <argument>my_output=Hello Oozie</argument> -->
        <file>/user/admin/oozie-apps/shell/${EXEC}#${EXEC}</file>
 
        <capture-output/>
    </shell>
    <ok to="end"/>
    <error to="fail"/>
</action>
<decision name="check-output">
    <switch>
        <case to="end">
            ${wf:actionData('shell-node')['my_output'] eq 'Hello Oozie'}
        </case>
        <default to="fail-output"/>
    </switch>
</decision>
<kill name="fail">
    <message>Shell action failed, error message[${wf:errorMessage(wf:lastErrorNode())}]</message>
</kill>
<kill name="fail-output">
    <message>Incorrect output, expected [Hello Oozie] but was [${wf:actionData('shell-node')['my_output']}]</message>
</kill>
<end name="end"/>
</workflow-app>

 

6) 上传任务配置

$ ~/modules/cdh/hadoop-2.5.0-cdh5.3.6/bin/hdfs dfs -put oozie-apps/ /user/admin

 

7) 执行任务

$ bin/oozie job -oozie http://linux01:11000/oozie -config oozie-apps/shell/job.properties -run

 

8) 杀死某个任务

$ bin/oozie job -oozie http://linux01:11000/oozie -kill 0000004-170425105153692-oozie-z-W

2、案例二：Oozie逻辑调度执行多个Job

目标：使用Oozie执行多个Job调度

分步执行：

1) 解压官方案例模板

$ tar -zxf oozie-examples.tar.gz

 

2) 编写脚本

$ vi oozie-apps/shell/p2.sh
内容如下：
#!/bin/bash
/bin/date > /tmp/p2.log

 

3) 修改job.properties和workflow.xml文件

job.properties

nameNode=hdfs://linux01:8020
jobTracker=linux02:8032
queueName=default
examplesRoot=oozie-apps
 
oozie.wf.application.path=${nameNode}/user/${user.name}/${examplesRoot}/shell
EXEC1=p1.sh
EXEC2=p2.sh

workflow.xml

<workflow-app xmlns="uri:oozie:workflow:0.4" name="shell-wf">
    <start to="p1-shell-node"/>
    <action name="p1-shell-node">
        <shell xmlns="uri:oozie:shell-action:0.2">
            <job-tracker>${jobTracker}</job-tracker>
            <name-node>${nameNode}</name-node>
            <configuration>
                <property>
                    <name>mapred.job.queue.name</name>
                    <value>${queueName}</value>
                </property>
            </configuration>
            <exec>${EXEC1}</exec>
            <file>/user/admin/oozie-apps/shell/${EXEC1}#${EXEC1}</file>
            <!-- <argument>my_output=Hello Oozie</argument>-->
            <capture-output/>
        </shell>
        <ok to="p2-shell-node"/>
        <error to="fail"/>
    </action>
 
    <action name="p2-shell-node">
        <shell xmlns="uri:oozie:shell-action:0.2">
            <job-tracker>${jobTracker}</job-tracker>
            <name-node>${nameNode}</name-node>
            <configuration>
                <property>
                    <name>mapred.job.queue.name</name>
                    <value>${queueName}</value>
                </property>
            </configuration>
            <exec>${EXEC2}</exec>
            <file>/user/admin/oozie-apps/shell/${EXEC2}#${EXEC2}</file>
            <!-- <argument>my_output=Hello Oozie</argument>-->
            <capture-output/>
        </shell>
        <ok to="end"/>
        <error to="fail"/>
    </action>
    <decision name="check-output">
        <switch>
            <case to="end">
                ${wf:actionData('shell-node')['my_output'] eq 'Hello Oozie'}
            </case>
            <default to="fail-output"/>
        </switch>
    </decision>
    <kill name="fail">
        <message>Shell action failed, error message[${wf:errorMessage(wf:lastErrorNode())}]</message>
    </kill>
    <kill name="fail-output">
        <message>Incorrect output, expected [Hello Oozie] but was [${wf:actionData('shell-node')['my_output']}]</message>
    </kill>
    <end name="end"/>
</workflow-app>

 

4) 上传任务配置

$ ~/modules/cdh/hadoop-2.5.0-cdh5.3.6/bin/hdfs dfs -rmr /user/admin/oozie-apps/ 
$ ~/modules/cdh/hadoop-2.5.0-cdh5.3.6/bin/hdfs dfs -put oozie-apps/ /user/admin

 

5) 执行任务

$ bin/oozie job -oozie http://linux01:11000/oozie -config oozie-apps/shell/job.properties -run

3、案例三：Oozie调度MapReduce任务

目标：使用Oozie调度MapReduce任务

分步执行：

1) 找到一个可以运行的mapreduce任务的jar包（可以用官方的，也可以是自己写的）

2) 拷贝官方模板到oozie-apps

$ cp -r examples/apps/map-reduce/ oozie-apps/

3) 测试一下wordcount在yarn中的运行

$ ~/modules/cdh/hadoop-2.5.0-cdh5.3.6/bin/yarn jar ~/modules/cdh/hadoop-2.5.0-cdh5.3.6/share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-2.5.0-cdh5.3.6.jar wordcount /input/ /output/

4) 配置map-reduce任务的job.properties以及workflow.xml

job.properties

nameNode=hdfs://linux01:8020
jobTracker=linux02:8032
queueName=default
examplesRoot=oozie-apps
#hdfs://linux01:8020/user/admin/oozie-apps/map-reduce/workflow.xml
oozie.wf.application.path=${nameNode}/user/${user.name}/${examplesRoot}/map-reduce/workflow.xml
outputDir=map-reduce

workflow.xml

<workflow-app xmlns="uri:oozie:workflow:0.2" name="map-reduce-wf">
    <start to="mr-node"/>
    <action name="mr-node">
        <map-reduce>
            <job-tracker>${jobTracker}</job-tracker>
            <name-node>${nameNode}</name-node>
            <prepare>
                <delete path="${nameNode}/output/"/>
            </prepare>
            <configuration>
                <property>
                    <name>mapred.job.queue.name</name>
                    <value>${queueName}</value>
                </property>
                <!-- 配置调度MR任务时，使用新的API -->
                <property>
                    <name>mapred.mapper.new-api</name>
                    <value>true</value>
                </property>
 
                <property>
                    <name>mapred.reducer.new-api</name>
                    <value>true</value>
                </property>
 
                <!-- 指定Job Key输出类型 -->
                <property>
                    <name>mapreduce.job.output.key.class</name>
                    <value>org.apache.hadoop.io.Text</value>
                </property>
 
                <!-- 指定Job Value输出类型 -->
                <property>
                    <name>mapreduce.job.output.value.class</name>
                    <value>org.apache.hadoop.io.IntWritable</value>
                </property>
 
                <!-- 指定输入路径 -->
                <property>
                    <name>mapred.input.dir</name>
                    <value>/input/</value>
                </property>
 
                <!-- 指定输出路径 -->
                <property>
                    <name>mapred.output.dir</name>
                    <value>/output/</value>
                </property>
 
                <!-- 指定Map类 -->
                <property>
                    <name>mapreduce.job.map.class</name>
                    <value>org.apache.hadoop.examples.WordCount$TokenizerMapper</value>
                </property>
 
                <!-- 指定Reduce类 -->
                <property>
                    <name>mapreduce.job.reduce.class</name>
                    <value>org.apache.hadoop.examples.WordCount$IntSumReducer</value>
                </property>
 
                <property>
                    <name>mapred.map.tasks</name>
                    <value>1</value>
                </property>
            </configuration>
        </map-reduce>
        <ok to="end"/>
        <error to="fail"/>
    </action>
    <kill name="fail">
        <message>Map/Reduce failed, error message[${wf:errorMessage(wf:lastErrorNode())}]</message>
    </kill>
    <end name="end"/>
</workflow-app>

5) 拷贝待执行的jar包到map-reduce的lib目录下

$ cp -a ~/modules/cdh/hadoop-2.5.0-cdh5.3.6/share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-2.5.0-cdh5.3.6.jar oozie-apps/map-reduce/lib

 

6) 上传配置好的app文件夹到HDFS

$ ~/modules/cdh/hadoop-2.5.0-cdh5.3.6/bin/hdfs dfs -put oozie-apps/map-reduce/ /user/admin/oozie-apps

 

7) 执行任务

$ bin/oozie job -oozie http://linux01:11000/oozie -config oozie-apps/map-reduce/job.properties -run

4、案例四：Oozie定时任务/循环任务

目标：Coordinator周期性调度任务

分步实现：

1) 配置Linux时区以及时间服务器

检查系统当前时区：
# date -R

 

注意这里，如果显示的时区不是+0800，你可以删除localtime文件夹后，再关联一个正确时区的链接过去，命令如下：

# rm -rf /etc/localtime
# ln -s /usr/share/zoneinfo/Asia/Shanghai /etc/localtime

同步时间：

# ntpdate pool.ntp.org

修改NTP配置文件：

# vi /etc/ntp.conf
去掉下面这行前面的# ,并把网段修改成自己的网段：
restrict 192.168.122.0 mask 255.255.255.0 nomodify notrap
注释掉以下几行：
#server 0.centos.pool.ntp.org
#server 1.centos.pool.ntp.org
#server 2.centos.pool.ntp.org
把下面两行前面的#号去掉,如果没有这两行内容,需要手动添加
server  127.127.1.0    # local clock
fudge  127.127.1.0 stratum 10

重启NTP服务：

# systemctl start ntpd.service，
注意，如果是centOS7以下的版本，使用命令：service ntpd start
# systemctl enable ntpd.service，
注意，如果是centOS7以下的版本，使用命令：chkconfig ntpd on

集群其他节点去同步这台时间服务器时间：

首先需要关闭这两台计算机的ntp服务
# systemctl stop ntpd.service，
centOS7以下，则：service ntpd stop
# systemctl disable ntpd.service，
centOS7以下，则：chkconfig ntpd off
# systemctl status ntpd，查看ntp服务状态
# pgrep ntpd，查看ntp服务进程id
同步第一台服务器linux01的时间：
# ntpdate linux01

使用root用户制定计划任务,周期性同步时间：

# crontab -e

*/10 * * * * /usr/sbin/ntpdate linux01

重启定时任务：

# systemctl restart crond.service，

centOS7以下使用：service crond restart，

其他台机器的配置同理。

2) 配置oozie-site.xml文件

属性：oozie.processing.timezone
属性值：GMT+0800
解释：修改时区为东八区区时

尖叫提示：该属性去oozie-default.xml中找到即可

3) 修改js框架中的关于时间设置的代码

$ vi ~/modules/cdh/oozie-4.0.0-cdh5.3.6/oozie-server/webapps/oozie/oozie-console.js
修改如下：
function getTimeZone() {
    Ext.state.Manager.setProvider(new Ext.state.CookieProvider());
    return Ext.state.Manager.get("TimezoneId","GMT+0800");
}

 

4) 重启oozie服务，并重启浏览器（一定要注意清除缓存）

$ bin/oozied.sh stop
$ bin/oozied.sh start

 

5) 拷贝官方模板配置定时任务

$ cp -r examples/apps/cron/ oozie-apps/

 

6) 修改模板job.properties和coordinator.xml以及workflow.xml

job.properties

nameNode=hdfs://linux01:8020
jobTracker=linux02:8032
queueName=default
examplesRoot=oozie-apps
 
oozie.coord.application.path=${nameNode}/user/${user.name}/${examplesRoot}/cron
#start：必须设置为未来时间，否则任务失败
start=2017-07-29T17:00+0800
end=2017-07-30T17:00+0800
workflowAppUri=${nameNode}/user/${user.name}/${examplesRoot}/cron
 
EXEC1=p1.sh
EXEC2=p2.sh

 

coordinator.xml

<coordinator-app name="cron-coord" frequency="${coord:minutes(5)}" start="${start}" end="${end}" timezone="GMT+0800" xmlns="uri:oozie:coordinator:0.2">
<action>
       <workflow>
           <app-path>${workflowAppUri}</app-path>
           <configuration>
               <property>
                   <name>jobTracker</name>
                   <value>${jobTracker}</value>
               </property>
               <property>
                   <name>nameNode</name>
                   <value>${nameNode}</value>
               </property>
               <property>
                   <name>queueName</name>
                   <value>${queueName}</value>
               </property>
           </configuration>
       </workflow>
</action>
</coordinator-app>

 

workflow.xml

<workflow-app xmlns="uri:oozie:workflow:0.5" name="one-op-wf">
<start to="p3-shell-node"/>
  <action name="p3-shell-node">
      <shell xmlns="uri:oozie:shell-action:0.2">
          <job-tracker>${jobTracker}</job-tracker>
          <name-node>${nameNode}</name-node>
          <configuration>
              <property>
                  <name>mapred.job.queue.name</name>
                  <value>${queueName}</value>
              </property>
          </configuration>
          <exec>${EXEC3}</exec>
          <file>/user/admin/oozie-apps/cron/${EXEC3}#${EXEC3}</file>
          <!-- <argument>my_output=Hello Oozie</argument>-->
          <capture-output/>
      </shell>
      <ok to="end"/>
      <error to="fail"/>
  </action>
<kill name="fail">
    <message>Shell action failed, error message[${wf:errorMessage(wf:lastErrorNode())}]</message>
</kill>
<kill name="fail-output">
    <message>Incorrect output, expected [Hello Oozie] but was [${wf:actionData('shell-node')['my_output']}]</message>
</kill>
<end name="end"/>
</workflow-app>

 

7) 上传配置

$ ~/modules/cdh/hadoop-2.5.0-cdh5.3.6/bin/hdfs dfs -put oozie-apps/cron/ /user/admin/oozie-apps

 

8) 启动任务

$ bin/oozie job -oozie http://linux01:11000/oozie -config oozie-apps/cron/job.properties -run

尖叫提示：oozie允许的最小执行任务的频率是5分钟

标签：oozie,apps,Oozie,job,user,使用,output
From： https://blog.51cto.com/u_12654321/5845148

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