@xtccc 2016-01-20T05:32:41.000000Z 字数 5411 阅读 4115

Oozie入门

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Oozie

本文适用版本： Oozie 4.1.0

Oozie入门
1 基础
2. Fs(HDFS) Action
3. Spark Action
- 3.1 Log
- 3.2 Spark on YARN

1 基础

1.1 概念

Action

一个执行/计算任务（例如一个MR Job, 一个shell command等），也可以称为 task 或者 action node。
Workflow

一个依赖关系图中的一系列相关actions。如果action A 到action B之间存在“依赖关系”，那么只有A完成之后，B才能开始。

1.2 Workflow

定义workflow的语言是XML，称为hPDL（Hadoop Process Definition Language）。

一个workflow app是一个ZIP文件，包含workflow定义（一个xml文件）以及运行actions所需的全部文件（jar files for MR job, shell for streaming MR job, native libraries, Pig scripts, etc.）

1.2.1 Workflow 状态

一个workflow job可以有以下状态：

PREP
RUNNING
SUSPENDED
SUCCEEDED
KILLED
FAILED

1.2.2 Nodes

一个workflow实际上就是由控制流节点（control flow nodes）和动作节点（action nodes）构成的DAG。

Control flow nodes

可以定义workflow的开始/结束（start、end、kill nodes），也可以控制workflow job的执行路径（decision、fork、join nodes）。
Action nodes

用于触发计算/处理任务的执行，它包括：map-reduce, pig, etc。

下面具体介绍这些nodes。

start

start是workflow job的入口，一个workflow必须定义start节点。

<workflow-app name="[WF-DEF-NAME]" xmlns="uri:oozie:workflow:0.1">
    ...
    <start to="[NODE-NAME]"/>
    ...
</workflow-app>

end

end节点是workflow job的终点，它表示workflow成功结束，一个workflow job必须定义end节点。
```
<workflow-app name="[WF-DEF-NAME]" xmlns="uri:oozie:workflow:0.1">
    ...
    <end name="[NODE-NAME]"/>
    ...
</workflow-app>
```
当workflow到达end节点时，如果还有actions在运行，那么这些actions将被killed，在这种情况下该workflow job仍然被认为是成功运行结束了。
kill
kill节点允许一个workflow job杀死自己，此时它处于KILLED状态，一个workflow可以没有kill节点。。
```
<workflow-app name="[WF-DEF-NAME]">
    ...
    <kill name="[NODE-NAME]">
        <message>[MESSAGE-TO-LOG]</message>
    </kill>
    ...
</workflow-app>
```
当一个workflow job到达kill节点时，如果其他actions还在运行，则这些actions将被killed。

decision

decision节点使得workflow可以选择执行路径，我们可以将这个节点视为switch-case。

<workflow-app name="[WF-DEF-NAME]">
    ...
    <decision name="[NODE-NAME]">
        <switch>
            <case to="[NODE-NAME]">[PREDICATE]</case>
            <case to="[NODE-NAME]">[PREDICATE]</case>
            ...
            <case to="[NODE-NAME]">[PREDICATE]</case>
            <default to="[NODE-NAME]">[PREDICATE]</case>
        </switch>
    </decision>
    ...
</workflow-app>

各个cases按照它们出现的顺序进行评估，如果都不满足（即都不返回true），则执行default case。
PREDICATE是JSP Expression Language（EL）表达式，例如

${fs:filesize('/path/to/file') gt 10 * GB}
或者
${hadoop:counters('secondjob')[RECORDS][REDUCE_OUTPUT] lt 10000}

fork / join

fork节点将一个执行流变为多个并发的执行流，join节点则会等待，直到前一个fork引发的全部执行流都运行结束。这两个节点必须成对使用。
```
<workflow-app name="[WF-DEF-NAME]" xmlns="uri:oozie:workflow:0.1">
    ...
    <fork name="[FORK-NODE-NAME]">
        <path start="[NODE-NAME]"/>
        <path start="[NODE-NAME]"/>
        ...
        <path start="[NODE-NAME]"/>
    </fork>
    <join name="[JOIN-NODE-NAME]" to="[NODE-NAME]"/>
    ...
</workflow-app>
```
在默认情况下，Oozie会在检测一个workflow中的fork-join的正确性，如果不正确的话则不会提交该workflow。但也是可能Oozie认为某个fork-join是错误的但是你坚持认为这是争取的 —— 在这种情况下，可以关闭对fork-join正确性的检查，这有两种方法：
1. 在job.properties文件中将oozie.wf.validate.ForkJoin置为false，这只针对特性的workflow生效；
2. 在oozie-site.xml文件中将oozie.validate.ForkJoin置为false，这将对所有的workflow生效

1.3 Action Nodes

1.3.1 同步性

由action node触发的所有计算/处理任务都是异步执行的。大部分由workflow action触发的计算/处理任务，workflow job都要等到所有的任务都运行完毕之后，才能转移至workflow中的下一个节点。

但是fs action除外：这是一个asynchronous action

1.3.2 action的完成

Oozie可以通过callback或polling两种方式来检测计算/处理任务的完成。

当Oozie启动了一个任务后，Oozie会向该任务提供一个callback URL，一旦运行完成，任务应该触发该URL。

如果任务由于某些原因不能触发这个URL（例如网络故障），或者这个任务本身就无法在完成后触发这个URL，那么Oozie可以查询（poll）这个任务是否已经完成了。

如果任务成功完成，那么workflow会转移至ok；如果没能成功完成，则workflow会转移至error。

如果任务退出时带有错误，则它必须将error-code或者error-message提供给Oozie，这可以帮助decision节点实现错误处理。

1.3.3 Action Recovery

一旦Oozie成功启动了一个action，那么即使该action运行失败了，Oozie也不会试图重新启动该action。

如果出现临时性的故障（例如网络故障，或者是远程系统暂时不可用），那么Oozie在一段时间后会重试。

1.4 监控

提交Workflow job后，可以通过它的的job-id来查看运行情况，命令为:

oozie job -oozie http://[host]:11000/oozie -info [job-id]

2. Fs(HDFS) Action

Fs action支持的命令为：

move
delete
mkdir
chmod
touchz
chgrp

<workflow-app name="[WF-DEF-NAME]" xmlns="uri:oozie:workflow:0.5">
    ...
    <action name="[NODE-NAME]">
        <fs>
            <delete path='[PATH]'/>
            <mkdir path='[PATH]'/>
            <move source='[FROM-PATH]' target='[TO-PATH]'/>
            <chmod path='[PATH]' permissions='[PERMISSIONS]' dir-files='false'/>
            <touchz path='[PATH]'/>
            <chgrp path='[PATH]' group='[GROUP]' dir-files='false'/>
            ...
        </fs>
        <ok to='NODE-NAME'/>
        <error to='NODE-NAME'/>
    </action>
    ...
</workflow-app>

3. Spark Action

Workflow job要等到Spark job运行完毕之后，才会开始下一个action。

<workflow-app name="[WF-DEF-NAME]" xmlns="uri:oozie:workflow:0.5">
    ...
    <action name="[NODE-NAME]">
        <spark xmlns="uri:oozie:spark-action:0.1">
            <job-tracker>[JOB-TRACKER]</job-tracker>
            <name-node>[NAME-NODE]</name-node>
            <prepare>
               <delete path="[PATH]"/>
               ...
               <mkdir path="[PATH]"/>
               ...
            </prepare>
            <job-xml>[SPARK SETTINGS FILE]</job-xml>
            <configuration>
                <property>
                    <name>[PROPERTY-NAME]</name>
                    <value>[PROPERTY-VALUE]</value>
                </property>
                ...
            </configuration>
            <master>[SPARK MASTER URL]</master>
            <mode>[SPARK MODE]</mode>
            <name>[SPARK JOB NAME]</name>
            <class>[SPARK MAIN CLASS]</class>
            <jar>[SPARK DEPENDENCIES JAR / PYTHON FILE]</jar>
            <spark-opts>[SPARK-OPTIONS]</spark-opts>
            <arg>[ARG-VALUE]</arg>
                ...
            <arg>[ARG-VALUE]</arg>
            ...
        </spark>
        <ok to="[NODE-NAME]"/>
        <error to="[NODE-NAME]"/>
    </action>
    ...
</workflow-app>

3.1 Log

提交一个Spark action时，Oozie会首先启动一个launcher map-reduce job，然后这个launcher job会提交真正的Spark job。Spark action的日志会被重定向到这个launcher map-reduce job的stdout/stderr。

3.2 Spark on YARN

要想将Spark action运行在YARN上，需要：

Make the Spark-assembly jar available to the Spark action
将master指定为yarn-client或者yarn-cluster

为了确保Spark-assembly jar对action可见，需要在job.properties文件进行如下设置：

oozie.use.system.libpath=true
oozie.libpath=${NameNode}/user/oozie/share/lib

并将spark-assembly.jar放入到${oozie.libpath}中去

为了确保Spark job显示在Spark History Server中，必须指定以下三个参数：

spark.yarn.historyServer.address=http://[host]:[18088]
spark.eventLog.dir=hdfs://[NN]:8020/user/spark/applicationHistory
spark.eventLog.enabled=true

以上三个参数可以通过以下任意一种方式来设置：

在workflow.xml文件的spark-opt中通过--conf指定
通过oozie.service.SparkConfigurationService.spark.configurations指定