Azkaban定时任务：Spark作业整合与Azkaban流程执行

本篇文档详细介绍了如何在Azkaban中设计和管理Spark定时任务。Azkaban是一个流行的开源工作流管理系统，用于调度和监控复杂的IT流程，特别是在大数据处理场景中，如Apache Spark作业的执行。以下是关键知识点的总结： 1. **Spark定时任务结构**: - 作者根据任务的相似性，对某些Spark任务进行了合并，如25、26、27和44、45、46任务。这些任务具有高度的代码重用价值，因此被封装在一个scala对象中，以便在一个job中执行。这样做可以简化任务管理和减少重复工作。 2. **Job定义与执行**: - 每个Spark任务被定义为一个Azkaban job，类型为`command`，使用`spark-submit`命令行工具提交Spark应用程序。例如，`dwd_base_event_log.job`和`dwd_base_page_log.job`分别负责解析JSON数据并存储到不同表中。 - `dwd_base_page_log.job`依赖于`dwd_base_event_log.job`，意味着它在前者的执行完成后才会开始。 3. **组织与管理**: - 所有编写的Spark任务job都放置在`jobs`文件夹下，以结构化的方式进行组织。 - 为了便于Azkaban管理，所有job资源被打包成一个zip文件。 4. **Azkaban集成**: - 在Azkaban的Web管理界面中创建一个新的工程，将打包的zip文件上传到工程中。这一步完成了Azkaban对Spark任务的配置和集成。 5. **任务调度与监控**: - 创建并启动执行Flow，即一系列相互关联的任务序列。Azkaban会按照预定的时间或条件触发这些job的执行。 - 任务执行成功后，可以通过Azkaban的Web界面查看Flow的日志，以获取任务执行的详细情况和任何可能的错误报告。 通过这种设计，Azkaban帮助团队有效地协调和监控Spark定时任务，确保大数据处理过程的可靠性和效率。同时，任务的模块化和依赖管理使得维护和调整变得更加方便。