workflow.protocol.feign.RemoteActivitiService

`workflow.protocol.feign.RemoteActivitiService` 是一个类或接口的名称，其中包含有关远程访问 Activiti 服务的协议和方法。根据命名约定，它可能是一个使用 Feign 进行远程通信的接口。

Feign 是一个声明式的、基于注解的 HTTP 客户端，它简化了编写 HTTP 请求的过程。通过定义接口并使用注解，您可以轻松地与远程服务进行通信。

如果您想要了解更多关于 `workflow.protocol.feign.RemoteActivitiService` 的详细信息，您需要查看项目中该类或接口的具体实现或文档。

相关问题

workflow.js

Workflow.js 是一个用于管理工作流的 JavaScript 库。它提供了一种简单而灵活的方式来定义和执行复杂的工作流程。通过 Workflow.js，用户可以轻松地将多个任务组织成一个工作流，并且可以根据需求动态地调整工作流程。

Workflow.js 具有以下几个主要特点：
1. 定义灵活：用户可以使用简单的 API 来定义工作流程，包括任务的顺序、依赖关系、并发执行等。这使得用户可以根据实际需求创建各种不同类型的工作流。

2. 可扩展性：Workflow.js 支持用户自定义任务和插件，用户可以根据自己的需求来扩展和定制工作流。这样可以满足不同项目的特殊需求。

3. 异步执行：Workflow.js 支持异步任务的执行，这意味着用户可以在工作流程中包含异步操作，比如网络请求、文件操作等。

4. 跨平台：Workflow.js 支持在多种平台上运行，包括浏览器、Node.js 等。

总的来说，Workflow.js 是一个强大而灵活的工作流管理工具，它可以帮助用户简化复杂的工作流程，提高工作效率。无论是在前端开发还是后端开发中，Workflow.js 都能发挥重要作用，为项目的管理和优化提供有力支持。

oozie的workflow.xml如何写hivesql先串行后并行

Oozie是一个工作流调度系统，用于管理Hadoop作业。在Oozie的工作流（Workflow）中，可以通过`workflow.xml`文件定义一系列作业的执行顺序。如果你想在`workflow.xml`中编写Hive SQL任务，并且希望这些任务先串行执行，然后并行执行，你可以使用`<decision>`、`<fork>`和`<join>`标签来实现。

首先，你需要按顺序定义串行执行的Hive SQL任务。然后，通过`<fork>`标签创建一个分支，允许后续的Hive SQL任务并行执行。最后，使用`<join>`标签将这些并行的任务重新汇聚在一起，这样可以确保在继续执行后续任务之前所有并行任务都已经完成。

下面是一个简单的例子来说明这一点：

<workflow-app xmlns="uri:oozie:workflow:0.5" name="HiveWorkflow">

    <!-- 初始化 -->
    <start to="hiveAction1"/>

    <!-- Hive SQL 任务1 -->
    <action name="hiveAction1">
        <hive xmlns="uri:oozie:hive-action:0.2">
            <job-tracker>${jobTracker}</job-tracker>
            <name-node>${nameNode}</name-node>
            <configuration>
                <property>
                    <name>mapred.job.queue.name</name>
                    <value>${queueName}</value>
                </property>
            </configuration>
            <script>hive_query1.sql</script>
        </hive>
        <ok to="fork"/>
        <error to="kill"/>
    </action>

    <!-- Hive SQL 任务2 -->
    <action name="hiveAction2">
        <hive xmlns="uri:oozie:hive-action:0.2">
            <job-tracker>${jobTracker}</job-tracker>
            <name-node>${nameNode}</name-node>
            <configuration>
                <property>
                    <name>mapred.job.queue.name</name>
                    <value>${queueName}</value>
                </property>
            </configuration>
            <script>hive_query2.sql</script>
        </hive>
        <ok to="fork"/>
        <error to="kill"/>
    </action>

    <!-- 分叉点，创建并行执行的任务 -->
    <decision name="fork">
        <switch>
            <case to="hiveAction3">true</case>
        </switch>
    </decision>

    <!-- Hive SQL 任务3 -->
    <action name="hiveAction3">
        <hive xmlns="uri:oozie:hive-action:0.2">
            <job-tracker>${jobTracker}</job-tracker>
            <name-node>${nameNode}</name-node>
            <configuration>
                <property>
                    <name>mapred.job.queue.name</name>
                    <value>${queueName}</value>
                </property>
            </configuration>
            <script>hive_query3.sql</script>
        </hive>
        <ok to="join"/>
        <error to="kill"/>
    </action>

    <!-- Hive SQL 任务4 -->
    <action name="hiveAction4">
        <hive xmlns="uri:oozie:hive-action:0.2">
            <job-tracker>${jobTracker}</job-tracker>
            <name-node>${nameNode}</name-node>
            <configuration>
                <property>
                    <name>mapred.job.queue.name</name>
                    <value>${queueName}</value>
                </property>
            </configuration>
            <script>hive_query4.sql</script>
        </hive>
        <ok to="join"/>
        <error to="kill"/>
    </action>

    <!-- 汇聚点，等待并行任务完成 -->
    <join name="join" to="finalAction"/>

    <!-- 最终任务 -->
    <action name="finalAction">
        <hive xmlns="uri:oozie:hive-action:0.2">
            <job-tracker>${jobTracker}</job-tracker>
            <name-node>${nameNode}</name-node>
            <configuration>
                <property>
                    <name>mapred.job.queue.name</name>
                    <value>${queueName}</value>
                </property>
            </configuration>
            <script>hive_final_query.sql</script>
        </hive>
        <ok to="end"/>
        <error to="kill"/>
    </action>

    <!-- 结束 -->
    <kill name="kill">
        <message>Hive job failed, error message: ${wf:errorMessage(wf:lastErrorNode())}</message>
    </kill>
    <end name="end"/>

</workflow-app>

在这个例子中，`hiveAction1`和`hiveAction2`会先串行执行，然后通过`<decision>`标签分叉，使`hiveAction3`和`hiveAction4`并行执行。这两个并行任务都会汇聚到`<join>`标签，等待它们都完成后，才会执行最终的`finalAction`任务。