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大数据平台技术框架支持的开发语言多种多样,开发人员的背景差异也很大,这就产生出很多不同类型的程序(任务)运行在大数据平台之上,如:MapReduce、Hive、Pig、Spark、Java、Shell、Python 等。
这些任务需要不同的运行环境,并且除了定时运行,各种类型之间的任务存在依赖关系,一张简单的任务依赖图如下:
Azkaban 是由 Linkedin 公司推出的一个批量工作流任务调度器,Azkaban 使用 job 文件建立任务之间的依赖关系,并提供 Web 界面供用户管理和调度工作流
Azkaban 是由 Linkedin 开源的一个批量工作流任务调度器。用于在一个工作流内以一个特定的顺序运行一组工作和流程。Azkaban 定义了一种 KV 文件格式来建立任务之间的依赖关系,并提供一个易于使用的 web 用户界面维护和跟踪你的工作流。
它有如下功能特点:
Azkaban 和 Oozie 是市面上最流行的两种调度器。总体来说,Ooize 相比 Azkaban 是一个重量级的任务调度系统,功能全面,但部署和使用也更复杂,比较适合作为大型项目的任务调度系统。而 Azkaban 相对而言,配置和使用更为简单,能够满足常见的任务调度,比较适合作为中小型项目的任务调度系统。
Azkaban 和 Oozie 详情对比如下:
两者均可以调度 mapreduce,pig,java,脚本工作流任务
两者均可以定时执行工作流任务
Azkaban 使用 Properties 文件定义工作流
Oozie 使用 XML 文件定义工作流
Azkaban 支持直接传参
Oozie 支持参数和 EL 表达式
Azkaban 的定时执行任务是基于时间的
Oozie 的定时执行任务基于时间和输入数据
Azkaban 有较严格的权限控制,如用户对工作流进行读/写/执行等操作
Oozie 暂无严格的权限控制
Azkaban 有两种运行模式,分别是单机模式和集群模式
Oozie 作为工作流服务器运行,支持多用户和多工作流
Azkaban 支持浏览器以及 ajax 方式操作工作流
Oozie 支持命令行、HTTP REST、Java API、浏览器操作工作流
solo server mode(单机模式)
WebServer 和 ExecutorServer 在同一个进程
cluster server mode(集群模式)
WebServe r和 ExecutorServer 运行在不同进程,并用数据库保存定义及状态
AzkabanWebServer 是 Azkaban 的主要管理者,负责项目管理、身份验证、调度和监控执行,并且为用户界面
提交和执行工作流,记录工作流日志,和 Azkaban WebServer 可以在同一台服务器,也可部署在独立的机器。把 Executor 单独分开有几个好处:
type=command
command=echo ‘hello‘
type=command
command=sh hello.sh
type=command
command=/usr/install/spark/bin/spark-submit --class com.test.AzkabanTest test-1.0-SNAPSHOT.jar
type=command
command=beeline -u jdbc:hive2://localhost:10000 -n hive -p hive -f ‘test.sql‘
type=command
command=${HADOOP_HOME}bin/hadoop jar hadoop-mapreduce-examples-2.8.0.jar
wordcount ${input} ${output}
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原文地址:https://www.cnblogs.com/binbingg/p/14922750.html