Azkaban学习之路 (三)Azkaban的使用

界面介绍

首页有四个菜单

  • projects:最重要的部分,创建一个工程,所有flows将在工程中运行。
  • scheduling:显示定时任务
  • executing:显示当前运行的任务
  • history:显示历史运行任务

介绍projects部分

概念介绍

创建工程:创建之前我们先了解下之间的关系,一个工程包含一个或多个flows,一个flow包含多个job。job是你想在azkaban中运行的一个进程,可以是简单的linux命令,可是java程序,也可以是复杂的shell脚本,当然,如果你安装相关插件,也可以运行插件。一个job可以依赖于另一个job,这种多个job和它们的依赖组成的图表叫做flow

1、Command 类型单一 job 示例

(1)首先创建一个工程,填写名称和描述

(2)点击创建之后

Flows:工作流程,有多个job组成
Permissions:权限管理
Project Logs:工程日志

(3)job的创建

创建job很简单,只要创建一个以.job结尾的文本文件就行了,例如我们创建一个工作,用来打印hello,名字叫做command.job

#command.job

type=command

command=echo 'hello'

一个简单的job就创建好了,解释下,type的command,告诉azkaban用unix原生命令去运行,比如原生命令或者shell脚本,当然也有其他类型,后面说。

一个工程不可能只有一个job,我们现在创建多个依赖job,这也是采用azkaban的首要目的。

(4)将 job 资源文件打包

注意:只能是zip格式

(5)通过 azkaban web 管理平台创建 project 并上传压缩包

 

 

 

 

2、Command 类型多 job 工作流 flow

(1)创建项目

我们说过多个jobs和它们的依赖组成flow。怎么创建依赖,只要指定dependencies参数就行了。比如导入hive前,需要进行数据清洗,数据清洗前需要上传,上传之前需要从ftp获取日志。
定义5个job:

1、o2o_2_hive.job:将清洗完的数据入hive库

2、o2o_clean_data.job:调用mr清洗hdfs数据

3、o2o_up_2_hdfs.job:将文件上传至hdfs

4、o2o_get_file_ftp1.job:从ftp1获取日志

5、o2o_get_file_fip2.job:从ftp2获取日志

依赖关系:
3依赖4和5,2依赖3,1依赖2,4和5没有依赖关系。

o2o_2_hive.job

type=command
# 执行sh脚本,建议这样做,后期只需维护脚本就行了,azkaban定义工作流程
command=sh /job/o2o_2_hive.sh
dependencies=o2o_clean_data

o2o_clean_data.job

type=command
# 执行sh脚本,建议这样做,后期只需维护脚本就行了,azkaban定义工作流程
command=sh /job/o2o_clean_data.sh
dependencies=o2o_up_2_hdfs

o2o_up_2_hdfs.job

type=command
#需要配置好hadoop命令,建议编写到shell中,可以后期维护
command=hadoop fs -put /data/*
#多个依赖用逗号隔开
dependencies=o2o_get_file_ftp1,o2o_get_file_ftp2

o2o_get_file_ftp1.job

type=command
command=wget "ftp://file1" -O /data/file1

o2o_get_file_ftp2.job

type=command
command=wget "ftp:file2" -O /data/file2

可以运行unix命令,也可以运行python脚本(强烈推荐)。将上述job打成zip包。
ps:为了测试流程,我将上述command都改为echo +相应命令

(2)上传

 

点击o2o_2_hive进入流程,azkaban流程名称以最后一个没有依赖的job定义的。

右上方是配置执行当前流程或者执行定时流程。

说明

Flow view:流程视图。可以禁用,启用某些job
Notification:定义任务成功或者失败是否发送邮件
Failure Options:定义一个job失败,剩下的job怎么执行
Concurrent:并行任务执行设置
Flow Parametters:参数设置。

(3)执行一次

设置好上述参数,点击execute。

绿色代表成功蓝色是运行红色是失败。可以查看job运行时间,依赖和日志,点击details可以查看各个job运行情况。

 

(4)执行定时任务

这时候注意到cst了吧,之前需要将配置中时区改为Asia/shanghai。
可以选择"天/时/分/月/周"等执行频率。

可以查看下次执行时间。

3、操作 MapReduce 任务

(1)创建 job 描述文件

mapreduce_wordcount.job

# mapreduce_wordcount.job
type=command
dependencies=mapreduce_pi
command=/home/hadoop/apps/hadoop-2.7.5/bin/hadoop jar /home/hadoop/apps/hadoop-2.7.5/share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-2.7.5.jar wordcount /wordcount/input /wordcount/output_azkaban

mapreduce_pi.job

# mapreduce_pi.job
type=command
command=/home/hadoop/apps/hadoop-2.7.5/bin/hadoop jar /home/hadoop/apps/hadoop-2.7.5/share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-2.7.5.jar pi 5 5

(2)创建 project 并上传 zip 包

(3)启动执行

4、Hive 脚本任务

(1) 创建 job 描述文件和 hive 脚本

 Hive 脚本如下

 test.sql

create database if not exists azkaban;
use azkaban;
drop table if exists student;
create table student(id int,name string,sex string,age int,deparment string) row format delimited fields terminated by ',';
load data local inpath '/home/hadoop/student.txt' into table student;
create table student_copy as select * from student;
insert overwrite directory '/aztest/hiveoutput' select count(1) from student_copy;
!hdfs dfs -cat /aztest/hiveoutput/000000_0;
drop database azkaban cascade

 Job 描述文件:

hivef.job

# hivef.job
type=command
command=/home/hadoop/apps/apache-hive-2.3.3-bin/bin/hive -f 'test.sql'

(2)将所有 job 资源文件打到一个 zip 包中

(3)在 azkaban 的 web 管理界面创建工程并上传 zip 包

 

5、启动 job

 

posted @ 2018-04-15 15:58  扎心了,老铁  阅读(28234)  评论(3编辑  收藏  举报