Azkaban实战：从多job执行到MapReduce程序

"Azkaban实战案例" Azkaban是一个开源的工作流执行引擎，常用于大数据处理中的任务调度。本文将通过三个实战案例介绍如何在Azkaban中配置和执行任务。 1. Command类型多job执行 在Azkaban中，可以创建多个job并定义它们之间的依赖关系。例如，`bar.job`依赖于`foo.job`，这意味着在`foo.job`执行成功后才会执行`bar.job`。每个job的配置文件中定义了job类型（在这里是`command`）和要执行的命令。例如，`foo.job`执行`echofoo`命令，而`bar.job`执行`echobar`命令。这些job被打包成`foobar.zip`，然后在Azkaban的web管理界面创建项目并上传此zip包。上传后，可以选择立即执行或按计划执行，执行成功后可以在details中查看执行详情。 2. HDFS操作任务 Azkaban还支持执行HDFS相关的操作。例如，`fs.job`定义了一个命令，用于在HDFS上创建目录。这个job指定了`/root/apps/hadoop-2.6.4/bin/hadoopfs-mkdir/azaz`作为命令，确保指定了Hadoop命令的完整路径。使用`which hadoop`可以查找Hadoop的安装位置。将`fs.job`打包成`fs.zip`后，同样上传到Azkaban创建的项目中，并执行该job。如果Hadoop集群运行正常，job执行完成后会在HDFS上看到新创建的目录。 3. 跑MapReduce程序 Azkaban可以通过`command`类型的job执行MapReduce程序。以WordCount为例，创建`mrwc.job`，指定执行`wordcount`程序的命令，包括Hadoop的路径、jar包以及输入输出目录。确保包含MapReduce程序的jar包也在上传的zip包中。执行`mrwc.job`后，Azkaban会运行WordCount任务，并在指定的输出目录下生成结果。 总结来说，Azkaban提供了一种灵活的方式来组织和调度大数据处理任务，涵盖了从简单的命令执行到复杂的MapReduce程序的运行。通过编辑job内容，定义job间的依赖，打包上传到Azkaban，用户可以方便地管理和执行一系列数据处理流程。此外，Azkaban的web管理界面提供了详细的执行状态和日志，便于监控和调试任务。