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。