python使用oozie协调dask

使用Oozie来协调Dask任务的步骤如下：

1. 安装Dask：首先需要在所有计算节点上安装Dask，以便能够运行Dask任务。可以使用pip或conda等工具来安装Dask。

2. 编写Dask任务：使用Python编写Dask任务的代码。Dask可以处理大规模的分布式数据，可以在集群中运行，也可以在单机上运行。

3. 配置Dask集群：在Dask任务中，需要配置Dask集群的地址和端口等信息，以便任务能够在集群中运行。可以使用Dask的命令行工具或API来配置集群。

4. 编写Oozie工作流：使用Oozie的工作流定义语言（WDL）编写一个XML文件来定义工作流。在XML文件中，需要定义一个Shell action来运行Dask任务。Shell action中的命令行需要包含启动Dask集群和运行Dask任务的命令。

5. 提交工作流：将工作流XML文件上传到HDFS，并使用Oozie的命令行工具提交工作流。

6. 监控工作流运行：可以使用Oozie的Web控制台或命令行工具来监控工作流的运行状态和日志信息。

需要注意的是，Dask可以与多种数据存储系统集成，如Hadoop分布式文件系统（HDFS）、Amazon S3、Azure Blob Storage等。如果需要访问这些数据存储系统中的数据，需要在Dask任务中配置相应的访问权限。同时，还需要在Oozie工作流中配置相应的输入输出路径。

相关问题

python使用oozie协调dask，不使用hdfs

如果不使用HDFS，可以考虑使用Dask的分布式文件系统（Dask Distributed）来存储数据和结果。Dask Distributed是一个轻量级的分布式文件系统，可以在集群中快速地存储和检索数据。

以下是使用Oozie协调Dask任务，不使用HDFS的步骤：

1. 安装Dask：首先需要在所有计算节点上安装Dask和Dask Distributed，以便能够运行Dask任务和存储数据和结果。可以使用pip或conda等工具来安装Dask和Dask Distributed。

2. 编写Dask任务：使用Python编写Dask任务的代码。在Dask任务中，需要将数据和结果存储到Dask Distributed中。

3. 配置Dask集群：在Dask任务中，需要配置Dask集群的地址和端口等信息，以便任务能够在集群中运行。可以使用Dask的命令行工具或API来配置集群。

4. 编写Oozie工作流：使用Oozie的工作流定义语言（WDL）编写一个XML文件来定义工作流。在XML文件中，需要定义一个Shell action来运行Dask任务。Shell action中的命令行需要包含启动Dask集群和运行Dask任务的命令。

5. 提交工作流：将工作流XML文件上传到HDFS，并使用Oozie的命令行工具提交工作流。

6. 监控工作流运行：可以使用Oozie的Web控制台或命令行工具来监控工作流的运行状态和日志信息。

需要注意的是，在Dask任务中需要将数据和结果存储到Dask Distributed中，可以使用Dask Distributed的API来实现。同时，还需要在Oozie工作流中配置相应的输入输出路径，以便能够读取和写入数据和结果。

python使用oozie

Oozie是一个基于Web的工作流引擎，可以用来协调Hadoop作业和其他计算资源。使用Python编写的Hadoop作业可以通过Oozie来启动和调度。

下面是使用Python编写的Oozie工作流的基本步骤：

1. 编写Python脚本：首先需要编写Python脚本来实现Hadoop作业的逻辑。

2. 上传脚本到HDFS：将Python脚本上传到Hadoop分布式文件系统（HDFS）中。

3. 编写工作流XML文件：使用Oozie的工作流定义语言（WDL）编写一个XML文件来定义工作流。

4. 配置工作流属性：在XML文件中设置工作流的属性，如输入输出路径、命令行参数、作业运行时间等。

5. 提交工作流：将工作流XML文件上传到HDFS，并使用Oozie的命令行工具提交工作流。

6. 监控工作流运行：可以使用Oozie的Web控制台或命令行工具来监控工作流的运行状态和日志信息。

需要注意的是，Oozie支持多种Hadoop作业类型，包括MapReduce、Pig、Hive、Sqoop等，但是对于Python作业，需要使用Shell action来执行Python脚本。因此，在编写工作流XML文件时，需要将Shell action与Python脚本进行关联。