快速学习-Oozie的使用

第4章 Oozie的使用

4.1 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

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[atguigu@hadoop102 oozie-4.0.0-cdh5.3.6]$ tar -zxvf oozie-examples.tar.gz

2）创建工作目录

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[atguigu@hadoop102 oozie-4.0.0-cdh5.3.6]$ mkdir oozie-apps/

3）拷贝任务模板到oozie-apps/目录

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[atguigu@hadoop102 oozie-4.0.0-cdh5.3.6]$ cp -r examples/apps/shell/ oozie-apps

4）编写脚本p1.sh

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[atguigu@hadoop102 oozie-4.0.0-cdh5.3.6]$ vi oozie-apps/shell/p1.sh

内容如下：

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#!/bin/bash
/sbin/ifconfig > /opt/module/p1.log

5）修改job.properties和workflow.xml文件

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job.properties
#HDFS地址
nameNode=hdfs://hadoop102:8020
#ResourceManager地址
jobTracker=hadoop103:8032
#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>${EXEC}</exec>
        <!-- <argument>my_output=Hello Oozie</argument> -->
        <file>/user/atguigu/oozie-apps/shell/${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

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[atguigu@hadoop102 oozie-4.0.0-cdh5.3.6]$ /opt/module/cdh/hadoop-2.5.0-cdh5.3.6/bin/hadoop fs -put oozie-apps/ /user/atguigu

7）执行任务

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[atguigu@hadoop102 oozie-4.0.0-cdh5.3.6]$ bin/oozie job -oozie http://hadoop102:11000/oozie -config oozie-apps/shell/job.properties -run

8）杀死某个任务

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[atguigu@hadoop102 oozie-4.0.0-cdh5.3.6]$ bin/oozie job -oozie http://hadoop102:11000/oozie -kill 0000004-170425105153692-oozie-z-W

4.2 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

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[atguigu@hadoop102 oozie-4.0.0-cdh5.3.6]$ tar -zxf oozie-examples.tar.gz

2）编写脚本

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[atguigu@hadoop102 oozie-4.0.0-cdh5.3.6]$ vi oozie-apps/shell/p2.sh

内容如下：

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#!/bin/bash
/bin/date > /opt/module/p2.log

3）修改job.properties和workflow.xml文件

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job.properties
nameNode=hdfs://hadoop102:8020
jobTracker=hadoop103:8032
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>${EXEC1}</exec>
            <file>/user/atguigu/oozie-apps/shell/${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>

3）上传任务配置

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$ bin/hadoop fs -rmr /user/atguigu/oozie-apps/
$ bin/hadoop fs -put oozie-apps/map-reduce /user/atguigu/oozie-apps

4）执行任务

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[atguigu@hadoop102 oozie-4.0.0-cdh5.3.6]$ bin/oozie job -oozie http://hadoop102:11000/oozie -config oozie-apps/shell/job.properties -run

4.3 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

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[atguigu@hadoop102 oozie-4.0.0-cdh5.3.6]$ cp -r /opt/module/cdh/ oozie-4.0.0-cdh5.3.6/examples/apps/map-reduce/ oozie-apps/

1)测试一下wordcount在yarn中的运行

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[atguigu@hadoop102 oozie-4.0.0-cdh5.3.6]$ /opt/module/cdh/hadoop-2.5.0-cdh5.3.6/bin/yarn jar /opt/module/cdh/hadoop-2.5.0-cdh5.3.6/share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-2.5.0-cdh5.3.6.jar wordcount /input/ /output/

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

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job.properties
nameNode=hdfs://hadoop102:8020
jobTracker=hadoop103:8032
queueName=default
examplesRoot=oozie-apps
#hdfs://hadoop102:8020/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

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[atguigu@hadoop102 oozie-4.0.0-cdh5.3.6]$ cp -a  /opt /module/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

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[atguigu@hadoop102 oozie-4.0.0-cdh5.3.6]$ /opt/module/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

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[atguigu@hadoop102 oozie-4.0.0-cdh5.3.6]$ bin/oozie job -oozie http://hadoop102:11000/oozie -config oozie-apps/map-reduce/job.properties -run

4.4 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 2）检查系统当前时区：

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# date -R
注意：如果显示的时区不是 0800，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 hadoop102
使用root用户制定计划任务,周期性同步时间：
# crontab -e
*/10 * * * * /usr/sbin/ntpdate hadoop102
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。 3）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 注：该属性去oozie-default.xml中找到即可 4）修改js框架中的关于时间设置的代码

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$ vi /opt/module/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");
}

5）重启oozie服务，并重启浏览器（一定要注意清除缓存）

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[atguigu@hadoop102 oozie-4.0.0-cdh5.3.6]$ bin/oozied.sh stop
[atguigu@hadoop102 oozie-4.0.0-cdh5.3.6]$ bin/oozied.sh start

6）拷贝官方模板配置定时任务

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

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

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job.properties
nameNode=hdfs://hadoop102:8020
jobTracker=hadoop103:8032
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

EXEC3=p3.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>${EXEC3}</exec>
          <file>/user/atguigu/oozie-apps/cron/${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>

8）上传配置

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[atguigu@hadoop102 oozie-4.0.0-cdh5.3.6]$ /opt/module/cdh/hadoop-2.5.0-cdh5.3.6/bin/hdfs dfs -put oozie-apps/cron/ /user/admin/oozie-apps

9）启动任务

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[atguigu@hadoop102 oozie-4.0.0-cdh5.3.6]$ bin/oozie job -oozie http://hadoop102:11000/oozie -config oozie-apps/cron/job.properties -run

注意：Oozie允许的最小执行任务的频率是5分钟

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