● 一个完整的数据分析系统通常都是由大量任务单元组成: shell脚本程序,java程序,mapreduce程序、hive脚本等 ● 各任务单元之间存在时间先后及前后依赖关系 ● 为了很好地组织起这样的复杂执行计划,需要一个工作流调度系统来调度执行;
例如,我们可能有这样一个需求,某个业务系统每天产生20G原始数据,我们每天都要对其进行处理,处理步骤如下所示:
1、 通过Hadoop先将原始数据同步到HDFS上; 2、 借助MapReduce计算框架对原始数据进行转换,生成的数据以分区表的形式存储到多张Hive表中; 3、 需要对Hive中多个表的数据进行JOIN处理,得到一个明细数据Hive大表; 4、 将明细数据进行复杂的统计分析,得到结果报表信息; 5、 需要将统计分析得到的结果数据同步到业务系统中,供业务调用使用。
简单的任务调度:直接使用linux的crontab来定义; 复杂的任务调度:开发调度平台 或使用现成的开源调度系统,比如ooize、azkaban等
市面上目前有许多工作流调度器 在hadoop领域,常见的工作流调度器有Oozie, Azkaban,Cascading,Hamake等
下面的表格对上述四种hadoop工作流调度器的关键特性进行了比较,尽管这些工作流调度器能够解决的需求场景基本一致,但在设计理念,目标用户,应用场景等方面还是存在显著的区别,在做技术选型的时候,可以提供参考
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对市面上最流行的两种调度器,给出以下详细对比,以供技术选型参考。总体来说,ooize相比azkaban是一个重量级的任务调度系统,功能全面,但配置使用也更复杂。如果可以不在意某些功能的缺失,轻量级调度器azkaban是很不错的候选对象。 详情如下: ◆ 功能 两者均可以调度mapreduce,pig,java,脚本工作流任务 两者均可以定时执行工作流任务
◆ 工作流定义 Azkaban使用Properties文件定义工作流 Oozie使用XML文件定义工作流
◆ 工作流传参 Azkaban支持直接传参,例如${input}
Oozie支持参数和EL表达式,例如${fs:dirSize(myInputDir)}
◆ 定时执行 Azkaban的定时执行任务是基于时间的 Oozie的定时执行任务基于时间和输入数据
◆ 资源管理 Azkaban有较严格的权限控制,如用户对工作流进行读/写/执行等操作 Oozie暂无严格的权限控制
◆ 工作流执行 Azkaban有两种运行模式,分别是solo server mode(executor server和web server部署在同一台节点)和multi server mode(executor server和web server可以部署在不同节点) Oozie作为工作流服务器运行,支持多用户和多工作流
◆ 工作流管理 Azkaban支持浏览器以及ajax方式操作工作流 Oozie支持命令行、HTTP REST、Java API、浏览器操作工作流
Azkaban是由Linkedin开源的一个批量工作流任务调度器。用于在一个工作流内以一个特定的顺序运行一组工作和流程。Azkaban定义了一种KV文件格式来建立任务之间的依赖关系,并提供一个易于使用的web用户界面维护和跟踪你的工作流。 它有如下功能特点: ◇ Web用户界面 ◇ 方便上传工作流 ◇ 方便设置任务之间的关系 ◇ 调度工作流 ◇ 认证/授权(权限的工作) ◇ 能够杀死并重新启动工作流 ◇ 模块化和可插拔的插件机制 ◇ 项目工作区 ◇ 工作流和任务的日志记录和审计