Azkaban实战：命令行、HDFS、MAPREDUCE与HIVE任务详解

Azkaban实战是一份深入介绍Azkaban这款开源工作流管理系统在实际应用中的教程，它通过五个不同的场景来演示Azkaban的工作原理和使用方法。Azkaban是一个基于Java的工具，主要用于自动化工作流程的调度和监控，特别适用于大数据处理环境，如Hadoop生态系统中的HDFS、MAPREDUCE和Hive。 1. **Command类型任务**： - Command类型的任务是最基础的，例如`vicommand.job`示例中，用户需要创建job描述文件，定义job执行的命令（如echo命令）并在Azkaban web管理平台上创建项目并上传包含job资源的zip文件。然后，通过Azkaban启动执行这些命令型job。 - 对于多job工作流，例如`foo.job`和`bar.job`的依赖关系，用户需要确保它们之间的顺序执行，并将所有job资源打包成一个zip文件后上传到Azkaban。 2. **HDFS操作任务**： - Azkaban支持HDFS操作，用户创建job描述文件，通常包括与HDFS交互的命令，比如读写文件，然后将这些资源打包到zip包中，通过Azkaban平台创建项目并上传，最后启动job执行HDFS操作。 3. **MAPREDUCE任务**： - MapReduce任务同样支持command类型的job，创建job描述文件时需要附带mr程序jar包（如Hadoop自带的examplejar），并将资源打包上传到Azkaban，然后启动job运行MR作业。 4. **HIVE脚本任务**： - 用户可以编写Hive脚本（如test.sql）并将其与Hive job描述文件（如hivef.job）一起打包，通过Azkaban进行Hive查询作业的调度和执行。 5. **参数传递与子流程**： - Azkaban提供了灵活的参数传递机制，允许用户传递配置文件（如xx.properties）或在UI界面输入参数。同时，支持创建多个job之间的子流程，比如`command1.job`依赖`command1`的结果，确保任务之间的逻辑顺序。 Azkaban实战通过具体的实例展示了如何利用Azkaban的功能来管理和执行各种任务，包括单个命令执行、依赖关系的处理、与大数据组件的集成以及参数传递和子流程的设计，有助于用户更好地理解和掌握Azkaban在实际工作中的应用场景和操作流程。