Azkaban实战:从多job执行到MapReduce程序
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更新于2024-08-29
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"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。
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