oozie中的MapReduce作业调度与优化

# 1. MapReduce作业调度概述

## 1.1 MapReduce作业调度的基本概念

MapReduce作业调度是指通过资源管理器（如YARN）对MapReduce作业进行调度和分配资源，以实现作业的并行执行。作业调度涉及作业提交、资源分配、任务分配、进度监控、失败处理等一系列操作，是大数据处理中的重要环节。

## 1.2 oozie在MapReduce作业调度中的作用

oozie是Hadoop生态系统中的一个作业编排和调度系统，可以用于调度和管理MapReduce作业、Pig作业、Hive作业等。在MapReduce作业调度中，oozie提供了灵活的工作流定义方式，能够有效地管理作业的依赖关系和执行顺序。

## 1.3 MapReduce作业调度的工作流程分析

MapReduce作业调度包括作业提交、资源分配、任务执行和监控等多个阶段。在工作流程中，资源管理器负责资源的分配和作业的调度，而oozie则负责定义作业的执行流程和监控作业的执行情况，以实现MapReduce作业的高效调度与执行。

# 2. oozie工作流配置与调度
### 2.1 oozie工作流的基本配置
在oozie中，可以通过配置工作流来定义MapReduce作业的执行顺序和依赖关系。工作流由多个动作（Action）组成，每个动作用于执行一个特定的任务。

举个例子，下面是一个简单的oozie工作流配置文件的示例：

 <workflow-app name="my_workflow" xmlns="uri:oozie:workflow:0.5">
   <start to="my_mapreduce_action" />
   <action name="my_mapreduce_action">
     <map-reduce>
       <job-tracker>${jobTracker}</job-tracker>
       <name-node>${nameNode}</name-node>
       <configuration>
         <property>
           <name>mapred.mapper.class</name>
           <value>com.example.MyMapper</value>
         </property>
         <property>
           <name>mapred.reducer.class</name>
           <value>com.example.MyReducer</value>
         </property>
         <property>
           <name>mapred.input.dir</name>
           <value>${inputDir}</value>
         </property>
         <property>
           <name>mapred.output.dir</name>
           <value>${outputDir}</value>
         </property>
       </configuration>
     </map-reduce>
     <ok to="end" />
     <error to="fail" />
   </action>
   <kill name="fail">
     <message>MapReduce action failed, error message[${wf:errorMessage(wf:lastErrorNode())}]</message>
   </kill>
   <end name="end" />
 </workflow-app>

在上述配置中，使用`<start>`标签将工作流的开始指定为`my_mapreduce_action`动作。`<action>`标签定义了一个MapReduce动作，其中包含了所有需要的配置参数，如`jobTracker`、`nameNode`、`inputDir`、`outputDir`等。`<ok>`和`<error>`标签分别用于指定动作成功和失败时的下一步跳转。最后，使用`<kill>`和`<end>`标签定义了工作流的异常处理和结束节点。

### 2.2 oozie工作流中MapReduce作业的配置方式
在oozie工作流中配置MapReduce作业时，可以通过两种方式进行：

- 内联配置：直接在工作流配置文件中内嵌MapReduce作业的配置参数；
- 外部配置：将MapReduce作业的配置参数存放在外部文件中，通过引用的方式使用。

下面是两种配置方式的示例：

#### 内联配置：

 <map-reduce>
   <job-tracker>${jobTracker}</job-tracker>
   <name-node>${nameNode}</name-node>
   <configuration>
     <property>
       <name>mapred.mapper.class</name>
       <value>com.example.MyMapper</value>
     </property>
     <property>
       <name>mapred.reducer.class</name>
       <value>com.example.MyReducer</value>
     </property>
     <property>
       <name>mapred.input.dir</name>
       <value>${inputDir}</value>
     </property>
     <property>
       <name>mapred.output.dir</name>
       <value>${outputDir}</value>
     </property>
   </configuration>
 </map-reduce>

#### 外部配置：

 <map-reduce>
   <job-tracker>${jobTracker}</job-tracker>
   <name-node>${nameNode}</name-node>
   <configuration>
     <property>
       <name>mapred.mapper.class</name>
       <value>${mapperClass}</value>
     </property>
     <property>