基于Hadoop生态圈的数据仓库实践 —— ETL（三）

用户1148526

发布于 2019-05-25 19:41:44

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发布于 2019-05-25 19:41:44

三、使用Oozie定期自动执行ETL 1. Oozie简介 （1）Oozie是什么 Oozie是一个管理Hadoop作业、可伸缩、可扩展、可靠的工作流调度系统，其工作流作业是由一系列动作构成的有向无环图（DAGs），协调器作业是按时间频率周期性触发的Oozie工作流作业。Oozie支持的作业类型有Java map-reduce、Streaming map-reduce、Pig、 Hive、Sqoop和Distcp，及其Java程序和shell脚本等特定的系统作业。第一版Oozie是一个基于工作流引擎的服务器，通过执行Hadoop Map/Reduce和Pig作业的动作运行工作流作业。第二版Oozie是一个基于协调器引擎的服务器，按时间和数据触发工作流执行。它可以基于时间（如每小时执行一次）或数据可用性（如等待输入数据完成后再执行）连续运行工作流。第三版Oozie是一个基于Bundle引擎的服务器。它提供更高级别的抽象，批量处理一系列协调器应用。用户可以在bundle级别启动、停止、挂起、继续、重做协调器作业，这样可以更好地简化操作控制。（2）为什么需要Oozie

在Hadoop中执行的任务有时候需要把多个Map/Reduce作业连接到一起执行，或者需要多个作业并行处理。Oozie可以把多个Map/Reduce作业组合到一个逻辑工作单元中，从而完成更大型的任务。
从调度的角度看，如果使用crontab的方式调用多个工作流作业，可能需要编写大量的脚本，还要通过脚本来控制好各个工作流作业的执行时序问题，不但脚本不好维护，而且监控也不方便。基于这样的背景，Oozie提出了Coordinator的概念，它能够将每个工作流作业作为一个动作来运行，相当于工作流定义中的一个执行节点，这样就能够将多个工作流作业组成一个称为Coordinator Job的作业，并指定触发时间和频率，还可以配置数据集、并发数等。

（3）Oozie的体系结构（摘自http://www.infoq.com/cn/articles/introductionOozie/） Oozie的体系结构如下图所示。

Oozie是一种Java Web应用程序，它运行在Java servlet容器——即Tomcat——中，并使用数据库来存储以下内容：

工作流定义
当前运行的工作流实例，包括实例的状态和变量

Oozie工作流是放置在控制依赖DAG（有向无环图 Direct Acyclic Graph）中的一组动作（例如，Hadoop的Map/Reduce作业、Pig作业等），其中指定了动作执行的顺序。我们会使用hPDL（一种XML流程定义语言）来描述这个图。 hPDL是一种很简洁的语言，只会使用少数流程控制和动作节点。控制节点会定义执行的流程，并包含工作流的起点和终点（start、end和fail节点）以及控制工作流执行路径的机制（decision、fork和join节点）。动作节点是一些机制，通过它们工作流会触发执行计算或者处理任务。Oozie为以下类型的动作提供支持： Hadoop map-reduce、Hadoop文件系统、Pig、Java和Oozie的子工作流（SSH动作已经从Oozie schema 0.2之后的版本中移除了）。所有由动作节点触发的计算和处理任务都不在Oozie之中——它们是由Hadoop的Map/Reduce框架执行的。这种方法让Oozie可以支持现存的Hadoop用于负载平衡、灾难恢复的机制。这些任务主要是异步执行的（只有文件系统动作例外，它是同步处理的）。这意味着对于大多数工作流动作触发的计算或处理任务的类型来说，在工作流操作转换到工作流的下一个节点之前都需要等待，直到计算或处理任务结束了之后才能够继续。Oozie可以通过两种不同的方式来检测计算或处理任务是否完成，也就是回调和轮询。当Oozie启动了计算或处理任务的时候，它会为任务提供唯一的回调URL，然后任务会在完成的时候发送通知给特定的URL。在任务无法触发回调URL的情况下（可能是因为任何原因，比方说网络闪断），或者当任务的类型无法在完成时触发回调URL的时候，Oozie有一种机制，可以对计算或处理任务进行轮询，从而保证能够完成任务。 Oozie工作流可以参数化（在工作流定义中使用像${inputDir}之类的变量）。在提交工作流操作的时候，我们必须提供参数值。如果经过合适地参数化（比方说，使用不同的输出目录），那么多个同样的工作流操作可以并发。一些工作流是根据需要触发的，但是大多数情况下，我们有必要基于一定的时间段和（或）数据可用性和（或）外部事件来运行它们。Oozie协调系统（Coordinator system）让用户可以基于这些参数来定义工作流执行计划。Oozie协调程序让我们可以以谓词的方式对工作流执行触发器进行建模，那可以指向数据、事件和（或）外部事件。工作流作业会在谓词得到满足的时候启动。经常我们还需要连接定时运行、但时间间隔不同的工作流操作。多个随后运行的工作流的输出会成为下一个工作流的输入。把这些工作流连接在一起，会让系统把它作为数据应用的管道来引用。Oozie协调程序支持创建这样的数据应用管道。

（4）CDH 5.7.0中的Oozie

2. 建立定期装载工作流 （1）修改资源配置需要将以下两个参数的值调高：

yarn.nodemanager.resource.memory-mb = 2000
yarn.scheduler.maximum-allocation-mb = 2000

否则会在执行工作流作业时报类似下面的错误： org.apache.oozie.action.ActionExecutorException: JA009: org.apache.hadoop.yarn.exceptions.InvalidResourceRequestException: Invalid resource request, requested memory < 0, or requested memory > max configured, requestedMemory=1536, maxMemory=1500 具体做法是，从CDH Web控制台修改相关参数，保存更改并重启集群。 yarn.nodemanager.resource.memory-mb参数在YARN服务的NodeManager范围里，如下图所示。

yarn.scheduler.maximum-allocation-mb参数在YARN服务的ResourceManager范围里，如下图所示。

从Web控制台重启集群的界面如下图所示。

（2）启用Oozie Web Console 缺省配置时，Oozie Web Console是禁用的，为了后面方便监控Oozie作业的执行，需要将其改为启用。“启用 Oozie 服务器 Web 控制台”参数在Oozie服务的主要范围里，如下图所示。

具体的做法是：

下载安装ext-2.2。
从CDH Web控制台修改相关参数，保存更改并重启Oozie服务。

（3）启动sqoop的share metastore service 定期装载工作流需要用Oozie调用Sqoop执行，这需要开启Sqoop元数据共享存储，命令如下：

sqoop metastore > /tmp/sqoop_metastore.log 2>&1 &

（4）连接metastore重建sqoop job 前面建立的sqoop job，其元数据并没有存储在share metastore里，所以需要使用以下的命令重建。

last_value=`sqoop job --show myjob_incremental_import | grep incremental.last.value | awk '{print $3}'`
sqoop job --delete myjob_incremental_import
sqoop job \
--meta-connect jdbc:hsqldb:hsql://cdh2:16000/sqoop \
--create myjob_incremental_import \
-- \
import \
--connect "jdbc:mysql://cdh1:3306/source?useSSL=false&user=root&password=mypassword" \
--table sales_order \
--columns "order_number, customer_number, product_code, order_date, entry_date, order_amount" \
--hive-import \
--hive-table rds.sales_order \
--incremental append \
--check-column order_number \
--last-value $last_value

其中$last-value是上次ETL执行后的值。（5）定义工作流建立内容如下的workflow.xml文件：

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<workflow-app xmlns="uri:oozie:workflow:0.1" name="regular_etl">
    <start to="fork-node"/>
    <fork name="fork-node">
        <path start="sqoop-customer" />
        <path start="sqoop-product" />
        <path start="sqoop-sales_order" />
    </fork>
    <action name="sqoop-customer">
        <sqoop xmlns="uri:oozie:sqoop-action:0.2">
            <job-tracker>${jobTracker}</job-tracker>
            <name-node>${nameNode}</name-node>
            <arg>import</arg>
            <arg>--connect</arg>
            <arg>jdbc:mysql://cdh1:3306/source?useSSL=false</arg>
            <arg>--username</arg>
            <arg>root</arg>
            <arg>--password</arg>
            <arg>mypassword</arg>
            <arg>--table</arg>
            <arg>customer</arg>
            <arg>--hive-import</arg>
            <arg>--hive-table</arg>
            <arg>rds.customer</arg>
            <arg>--hive-overwrite</arg>            
            <file>/tmp/hive-site.xml#hive-site.xml</file>
            <archive>/tmp/mysql-connector-java-5.1.38-bin.jar#mysql-connector-java-5.1.38-bin.jar</archive>
        </sqoop>
        <ok to="joining"/>
        <error to="fail"/>
    </action>
	<action name="sqoop-product">
        <sqoop xmlns="uri:oozie:sqoop-action:0.2">
            <job-tracker>${jobTracker}</job-tracker>
            <name-node>${nameNode}</name-node>
            <arg>import</arg>
            <arg>--connect</arg>
            <arg>jdbc:mysql://cdh1:3306/source?useSSL=false</arg>
            <arg>--username</arg>
            <arg>root</arg>
            <arg>--password</arg>
            <arg>mypassword</arg>
            <arg>--table</arg>
            <arg>product</arg>
            <arg>--hive-import</arg>
            <arg>--hive-table</arg>
            <arg>rds.product</arg>
            <arg>--hive-overwrite</arg>            
            <file>/tmp/hive-site.xml#hive-site.xml</file>
            <archive>/tmp/mysql-connector-java-5.1.38-bin.jar#mysql-connector-java-5.1.38-bin.jar</archive>
        </sqoop>
        <ok to="joining"/>
        <error to="fail"/>
    </action>
    <action name="sqoop-sales_order">
        <sqoop xmlns="uri:oozie:sqoop-action:0.2">
            <job-tracker>${jobTracker}</job-tracker>
            <name-node>${nameNode}</name-node>
            <command>job --exec myjob_incremental_import --meta-connect jdbc:hsqldb:hsql://cdh2:16000/sqoop</command>
            <file>/tmp/hive-site.xml#hive-site.xml</file>
            <archive>/tmp/mysql-connector-java-5.1.38-bin.jar#mysql-connector-java-5.1.38-bin.jar</archive>
        </sqoop>
        <ok to="joining"/>
        <error to="fail"/>
    </action>
    <join name="joining" to="hive-node"/>
    <action name="hive-node">
        <hive xmlns="uri:oozie:hive-action:0.2">
            <job-tracker>${jobTracker}</job-tracker>
            <name-node>${nameNode}</name-node> 
            <job-xml>/tmp/hive-site.xml</job-xml>
            <script>/tmp/regular_etl.sql</script>
        </hive>
        <ok to="end"/>
        <error to="fail"/>
    </action>
    <kill name="fail">
        <message>Sqoop failed, error message[${wf:errorMessage(wf:lastErrorNode())}]</message>
    </kill>
    <end name="end"/>
</workflow-app>

其DAG如下图所示。

该工作流包括9个节点，其中有5个控制节点，4个动作节点：工作流的起点（start）、终点（end）、失败处理节点（fail，DAG图中未显示），两个执行路径控制节点（fork-node和joining，fork与join节点必须成对出现），三个并行处理的Sqoop行动节点（sqoop-customer、sqoop-product、sqoop-sales_order）用作数据抽取，一个Hive行动节点（hive-node）用作数据转换与装载。（6）部署工作流

hdfs dfs -put -f workflow.xml /user/root/
hdfs dfs -put /etc/hive/conf.cloudera.hive/hive-site.xml /tmp/
hdfs dfs -put /root/mysql-connector-java-5.1.38/mysql-connector-java-5.1.38-bin.jar /tmp/
hdfs dfs -put /root/regular_etl.sql /tmp/

（7）建立作业属性文件建立内容如下的job.properties文件：

nameNode=hdfs://cdh2:8020
jobTracker=cdh2:8032
queueName=default
oozie.use.system.libpath=true
oozie.wf.application.path=${nameNode}/user/${user.name}

（8）运行工作流

oozie job -oozie http://cdh2:11000/oozie -config /root/job.properties -run

此时从Oozie Web Console可以看到正在运行的作业，如下图所示。

点击作业所在行，可以打开作业的详细信息窗口，如下图所示。

点击动作所在行，可以打开动作的详细信息窗口，如下图所示。

可以点击Console URL右侧的图标，可以打开Map/Reduce作业的跟踪窗口，如下图所示。

当Oozie作业执行完，可以在“All Jobs”标签页看到，Status列已经从RUNNING变为SUCCEEDED，如下图所示。

此时查看cdc_time表的数据，可以看到日期已经改为当前日期，如下图所示。

3. 建立协调作业定期自动执行工作流 （1）建立协调作业属性文件建立内容如下的job-coord.properties文件：

nameNode=hdfs://cdh2:8020
jobTracker=cdh2:8032
queueName=default
oozie.use.system.libpath=true
oozie.coord.application.path=${nameNode}/user/${user.name}
timezone=UTC
start=2016-07-11T06:00Z
end=2020-12-31T07:15Z
workflowAppUri=${nameNode}/user/${user.name}

（2）建立协调作业配置文件建立内容如下的coordinator.xml文件：

<coordinator-app name="regular_etl-coord" frequency="${coord:days(1)}" start="${start}" end="${end}" timezone="${timezone}" xmlns="uri:oozie:coordinator:0.1">
    <action>
        <workflow>
            <app-path>${workflowAppUri}</app-path>
            <configuration>
                <property>
                    <name>jobTracker</name>
                    <value>${jobTracker}</value>
                </property>
                <property>
                    <name>nameNode</name>
                    <value>${nameNode}</value>
                </property>
                <property>
                    <name>queueName</name>
                    <value>${queueName}</value>
                </property>
            </configuration>
        </workflow>
    </action>
</coordinator-app>

（3）部署协调作业

hdfs dfs -put -f coordinator.xml /user/root/

（4）运行协调作业

oozie job -oozie http://cdh2:11000/oozie -config /root/job-coord.properties -run

此时从Oozie Web Console可以看到准备运行的协调作业，作业的状态为PREP，如下图所示。

此协调作业自2016年7月11日开始，每天14点执行一次。结束日期非常晚，这里设置的是2020年12月31日。需要注意一下时区的设置。Oozie默认的时区是UTC，而且即便在属性文件中设置了timezone=GMT+0800也不起作用，所以start属性设置的是06:00，实际就是北京时间14:00。当时间到达14:00时，协调作业开始运行，状态由PREP变为RUNNING，如下图所示。