按照上述步骤可以给出实例代码吗?
时间: 2023-12-19 14:06:38 浏览: 28
以下是一个简单的示例代码,演示如何使用Oozie协调Dask任务,不使用HDFS:
1. 安装Dask和Dask Distributed:
```bash
pip install dask dask distributed
```
2. 编写Dask任务:
```python
import dask.array as da
from dask.distributed import Client
client = Client('scheduler-address:port') # 连接到Dask集群
# 生成随机数组
x = da.random.normal(size=(10000, 10000), chunks=(1000, 1000))
# 计算数组平均值
result = x.mean()
# 将结果存储到Dask Distributed中
result.persist()
# 关闭Dask客户端
client.close()
```
3. 配置Dask集群:
在Dask集群中,需要指定调度器(scheduler)的地址和端口号,以及每个计算节点的地址和端口号。可以通过以下方式来启动Dask集群:
```bash
dask-scheduler --scheduler-address scheduler-address:port
dask-worker scheduler-address:port --nthreads 4 --memory-limit 4GB
```
其中,`scheduler-address`是调度器的地址,`port`是端口号。在启动计算节点时,需要将`scheduler-address`和`port`替换为实际的值。
4. 编写Oozie工作流:
```xml
<workflow-app name="dask-workflow" xmlns="uri:oozie:workflow:0.5">
<start to="dask-task"/>
<action name="dask-task">
<shell xmlns="uri:oozie:shell-action:0.2">
<job-tracker>${jobTracker}</job-tracker>
<name-node>${nameNode}</name-node>
<configuration>
<property>
<name>yarn.app.mapreduce.am.env</name>
<value>DASK_SCHEDULER_ADDRESS=scheduler-address:port</value>
</property>
</configuration>
<exec>python</exec>
<argument>dask_task.py</argument>
<file>dask_task.py#dask_task.py</file>
</shell>
<ok to="end"/>
<error to="fail"/>
</action>
<kill name="fail">
<message>Dask task failed</message>
</kill>
<end name="end"/>
</workflow-app>
```
其中,`scheduler-address`和`port`需要替换为实际的Dask调度器的地址和端口号。`dask_task.py`是Dask任务的代码文件,需要将其上传到HDFS中。
5. 提交工作流:
```bash
oozie job -oozie http://oozie-server:11000/oozie -config job.properties -run
```
其中,`job.properties`是工作流的配置文件,需要设置`jobTracker`、`nameNode`、`queueName`等参数。
6. 监控工作流运行:
可以在Oozie的Web控制台或命令行工具中查看工作流的运行状态和日志信息。同时,还可以使用Dask的Web控制台来查看Dask任务的运行状态和日志信息。