Azkaban实战,Command类型单一job示例,任务中执行外部shell脚本,Command类型多job工作flow,HDFS操作任务,MapReduce任务,HIVE任务
1.Azkaban實戰
Azkaba內置的任務類型支持command、java
Command類型單一job示例
1、創建job描述文件
vi command.job #command.job type=command command=echo 'hello'2、將job資源文件打包成zip文件
zip command.job
3、通過azkaban的web管理平臺創建project并上傳job壓縮包
首先創建project
上傳zip包,例如:
zip包中的內容如下:
上傳界面:
4、啟動執行該job
可以查看腳本的內容:
執行工作流:
上面的已經變成了綠色了,表示已經執行完成了。
上面的repeat表示每天執行一次
1.2.通過任務執行shell腳本
編寫command.job文件
內容如下:
上面的command=sh hello.sh表示的意思是執行hello.sh腳本,其中hello.sh的腳本如下:
#!/bin/bash echo 'hello' > /home/tuzq/software/azkabandata/hello.txt按照上面的案例,上傳上去,并且執行。
上傳任務的腳本
執行工作流:
進入/home/tuzq/software/azkabandata查看是否有文件:
1.3.Command類型多job工作流flow
1、創建有依賴關系的多個job描述
第一個job:foo.job
第二個job:bar.job依賴foo.job
# bar.job type=command #表示這個命令依賴foo這個任務 dependencies=foo command=echo bar2、將所有job資源文件打到一個zip包中
3、在azkaban的web管理界面創建工程并上傳zip包
4、啟動工作流flow
1.4.HDFS操作任務
1、創建job描述文件
# fs.job type=command command=/home/tuzq/software/hadoop-2.8.0/bin/hdfs dfs -mkdir /azaz2、將job資源文件打包成zip文件
3、通過azkaban的web管理平臺創建project并上傳job壓縮包
4、啟動執行該job
通過上滿的結果可以證明,可以通過job來自行hdfs的命令
1.5.MAPREDUCE任務
Mr任務依然可以使用command的job類型來執行
1、創建job描述文件,及mr程序jar包(示例中直接使用hadoop自帶的example jar)
2、將所有job資源文件打到一個zip包中
其中hadoop-mapreduce-examples-2.8.0.jar 在$HADOOP_HOME/share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-2.8.0.jar
3、在azkaban的web管理界面創建工程并上傳zip包
上傳之后的準備工作是:
將wordcount/input上傳到hdfs,命令如下:
其中1.txt中內容類似:
4、啟動job
現象:
執行完成之后的狀態是:
查看hdfs上的內容:
開始的時候發現在/wordcount下只有input這個文件夾,當執行完成之后,發現有了azout這個文件夾。
綜上所述,說明通過azkaban在hdfs上生成了文件
1.5.HIVE腳本任務
創建job描述文件和hive腳本
Hive腳本: test.sql
Job描述文件:hivef.job
#hivef.job type=command command=/home/tuzq/software/hive/apache-hive-1.2.1-bin/bin/hive -f 'test.sql'2、將所有job資源文件打到一個zip包中
3、在azkaban的web管理界面創建工程并上傳zip包
4、啟動job
準備工作(在hdfs上創建一個hive執行sql后依賴的文件夾):
[root@hadoop1 apache-hive-1.2.1-bin]# hdfs dfs -mkdir -p /aztest/hiveoutput
執行完成之后效果如下:
特別注意的是:如果執行錯了,可以查看任務的日志輸出:
總結
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