python使用oozie协调dask
时间: 2023-10-24 20:38:30 浏览: 109
oozie介绍及使用详解
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。
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