Oozie是基于Hadoop的作业调度工具，工作流引擎，在实际工作中，遇到对数据进行一连串的操作的时候很实用，不需要自己写一些处理代码了，只需要定义好各个action，然后把他们串在一个工作流里面就可以自动执行了。但Oozie在实际生产过程中，也会有单点故障问题，所以我们也需要考虑部署多个Oozie Server从而实现Oozie的HA。Oozie的HA是Acive-Active的模式，通过负载均衡如HAProxy来实现。本篇文章中主要讲述如何启用Oozie Server的HA。
注意：定义的 http 和 https 端口要和 Oozie Load Balancer Port 对应一致
在CDH集群外的节点向集群提交MapReduce作业的方式有多种，前面Fayson介绍了《如何跨平台在本地开发环境提交MapReduce作业到CDH集群》和《如何使用Oozie API接口向非Kerberos环境的CDH集群提交Java作业》，本篇文章主要介绍如何在Kerberos集群使用Oozie API接口向集群提交Java作业。
1. Pig vs. Hive 你在 Pig 里用不了 Hive UDFS。在 Pig 中你必须用 HCatalog 来访问 Hive 表。你在 Hive 里用不了Pig UDFS。在 Hive 中无
我不是任何这些引擎的专家，但已经使用了其中的一些（Airflow和Azkaban）并检查了代码，对于其他一些产品，我要么只阅读代码（Conductor）或文档（Oozie / AWS步骤函数），由于大多数是OSS项目，我当然可能错过了某些未记录的功能或社区贡献的插件。如果你发现任何错误，我很乐意更新。
将 Oozie 数据迁移到 CDP 后，您必须首先配置 Oozie，然后将自定义 ShareLib jar 迁移到您的新集群。
Fayson在前面的文章《如何修改Kerberos的CDH集群的HOSTNAME》介绍了修改集群的HOSTNAME，在文章中并未提到集群启用HA的情况，本篇文章Fayson主要介绍在Kerberos环境下启用HA的CDH集群修改HOSTNAME。
文章作者Andrew C. Oliver是一位专业的软件顾问，同时还是北卡罗来纳州达勒姆大数据咨询公司Open Software Integrators的总裁和创始人。长时间的使用Hadoop，他发现
大数据调度系统，是整个离线批处理任务和准实时计算计算任务的驱动器。这里我把几个常见的调度系统做了一下分类总结和对比。
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一旦数据仓库开始使用，就需要不断从源系统给数据仓库提供新数据。为了确保数据流的稳定，需要使用所在平台上可用的任务调度器来调度ETL定期执行。调度模块是ETL系统必不可少的组成部分，它不
Hadoop 目前是数据处理的标准工具，其核心组件包含了HDFS（分布式文件系统）、YARN(资源调度平台)、
Hadoop是IT行业一个新的热点，是云计算的一个具体实现、Hadoop本身具有很高的技术含量，是IT工程师学习的首选！下面我们来详细讲讲什么是Hadoop。 Hadoop是IT行业一个新的热点，是云计算的一个具体实现、Hadoop本身具有很高的技术含量，是IT工程师学习的首选！下面我们来详细讲讲什么是Hadoop。 完整hadoop讲解视频教程下载地址： 1、http://kuai.xunlei.com/d/CLCBYHQKJQNT 2、http://kuai.xunlei.com
作者：王远东 ，重庆芝诺大数据分析有限公司大数据开发工程师。 提前说明一下，大数据的搭建环境都是在Linux系统下构建，可能针对一些没有Linux编程基础的同学来说会有一些吃力，请各位客官放心，小店伙计后期会专门有几期来讲解Linux编程基础。绝对保证零基础完成大数据环境的构建。今天大数据环境构建后会暂停其他组件（hue、flume、kafka、oozie等）的构建，后面的文章就是基于该环境讲解大数据的应用。 一 安装zookeeper 参考：大数据开发Hadoop分布式集群环境构建（1） 二 安装spar
Hue是一个可快速开发和调试Hadoop生态系统各种应用的一个基于浏览器的图形化用户接口。
如果你想要学好大数据最好加入一个好的学习环境，可以来这个Q群251956502 这样大家学习的话就比较方便，还能够共同交流和分享资料
我们常使用的Hadoop平台包括Apache Hadoop，CDH和HDP，有时我们会碰到需要迁移平台的情况，举个例子，比如你已经一直在使用Apache Hadoop2.4，近期看到CDH6附带Hadoop3发布了，想迁移到CDH并且做整个平台的所有组件升级。平台迁移和平台升级的方式基本一样的，一般有2种大的选择，第一种是原地升级即直接在原有平台上操作，该办法操作效率较高，马上看到效果，但往往风险较高，比如升级失败回滚方案不完善，跨大版本比如Hadoop2到Hadoop3可能HDFS还有丢数据的风险；第二种是拷贝数据的方式升级，需要额外的服务器资源，会新搭平台，然后把旧的平台的数据拷贝过去，数据拷贝完毕后，再把旧集群的机器下线了慢慢加入到新集群，该方法一般实施周期较长，但是风险较小。根据实际情况可以选择不同的方式来进行平台迁移或者平升级，另外对于两种方案还可以具体细化分类出不同的方案，比如第一种方案考虑提前备份数据或者备份关键数据等，本文Fayson不做细化讨论。
补充: 为什么 在 Hadoop 2.x 中 HDFS 中有 ZKFC 进程，而 yarn 却没有？ 在 Hadoop 1.x 升级到 Hadoop 2.x 的过程中，考虑到向下兼容的问题， NameNode 进程没有嵌入 ZKFC 中的代码，而另外开辟一个进程 ZKFC 。 再者由于 Hadoop 1.x 中没有 yarn 组件，Hadoop 2.x 中才出现的 yarn 组件， 所以 yarn 不用考虑向下兼容的问题，即 ResourceManager 进程就直接嵌入 ZKFC 中的代码，只运行一个进程。
目前人工智能和大数据火热，使用的场景也越来越广，日常开发中前端同学也逐渐接触了更多与大数据相关的开发需求。因此对大数据知识也有必要进行一些学习理解。
随着互联网的使用人数越来越多，产生的数据也越来越多。根据数据我们可以分析出很多有用的信息。这也就是当前为什么大数据这么火的行为。
现在混迹技术圈的各位大佬，谁还没有听说过“大数据”呢？提起“大数据”不得不说就是Google的“三架马车”：GFS，MapReduce，Bigtable，分别代表着分布式文件系统、分布式计算、结构化存储系统。可以说这“三架马车”是大数据的基础。
RDBMS Hadoop Data Types RDBMS relies on the structured data and the schema of the data is always known. Any kind of data can be stored into Hadoop i.e. Be it structured, unstructured or semi-structured. Processing RDBMS provides limited or no processing capabilities. Hadoop allows us to process the data which is distributed across the cluster in a parallel fashion. Schema on Read Vs. Write RDBMS is based on ‘schema on write’ where schema validation is done before loading the data. On the contrary, Hadoop follows the schema on read policy. Read/Write Speed In RDBMS, reads are fast because the schema of the data is already known. The writes are fast in HDFS because no schema validation happens during HDFS write. Cost Licensed software, therefore, I have to pay for the software. Hadoop is an open source framework. So, I don’t need to pay for the software. Best Fit Use Case RDBMS is used for OLTP (Online Trasanctional Processing) system. Hadoop is used for Data discovery, data analytics or OLAP system. RDBMS 与 Hadoop
1、编译oozie 环境条件： Unix box (tested on Mac OS X and Linux) Java JDK 1.6+ Maven 3.0.1+ Hadoop 0.20.2+ Pig 0.7+
Oozie 是一个用来管理 Hadoop 生态圈 job 的工作流调度系统。由 Cloudera公司贡献给 Apache。
在大数据的当下，各种spark和hadoop的框架层出不穷。各种高端的计算框架，分布式任务如乱花般迷眼。你是否有这种困惑！——有了许多的分布式任务，但是每天需要固定时间跑任务，自己写个调度，既不稳定，又没有可靠的通知。 想要了解Oozie的基础知识，可以参考这里 那么你应该是在找——Oozie。 Oozie是一款支持分布式任务调度的开源框架，它支持很多的分布式任务，比如map reduce,spark,sqoop,pig甚至shell等等。你可以以各种方式调度它们，把它们组成工作流。每个工作流节点可以
离线数据分析平台实战——170Oozie介绍及环境搭建 Oozie介绍 Oozie是一个工作流引擎服务器,用于运行Hadoop Map/Reduce和Hive等任务工作流. 同时Oozie还是一个Java Web程序,运行在Java Servlet容器中,如Tomcat中。 Oozie以action为基本任务单位，可以将多个action构成一个DAG图（有向无环图Direct Acyclic Graph）的模式进行运行。 Oozie工作流通过HPDL(一种通过XML自定义处理的语言)来构造Oozie的
本文将深入探讨Oozie的工作流设计、实践技巧，以及面试必备知识点与常见问题解析，助你在面试中展现出深厚的Oozie技术功底。
1.提交作业，作业进入PREP状态 oozie job -oozie http://localhost:11000/oozie -config job.properties -submit job: 14-20090525161321-oozie-joe 2.执行已提交的作业 oozie job -oozie http://localhost:11000/oozie -start 14-20090525161321-oozie-joe 3.直接运行作业
1、Oozie的简单介绍： 1、Oozie是一个工作流引擎服务器，用于运行hadoop map/reduce和hive等任务工作流，同时Oozie还是一个Java web程序，运行在Java Servlet容器中，如Tomcat中。Oozie以action为基本任务单元，可以将多个action构成一个DAG图，（有向五环图Direct Acyclic Graph）的模式进行运行。Oozie工作流通过HPDL(一种通过XML自定义处理的语言)来构造Oozie的工作流。一个Oozie服务器主要包括四个服务：Oo
（1）Apache Oozie是什么？ Oozie在英语中的释义指的是：驯象人，驭象者（多指缅甸那边的俗称），这个比喻相对与它的功能来说，还是很恰当的。 Apache Oozie是一个用来管理Hadoop任务的工作流调度系统，是基于有向无环图的模型（DAG）。Oozie支持大多数的Hadoop任务的组合，常见的有Java MapReduce，Streaming map-reduce，Pig，Hive， Sqoop ， Distcp，也可以结合一些脚本如Shell，Python，Java来很灵活的完成
升级CDH6.1至CDH6.2的过程中，当升级过程执行到安装Oozie共享库时，在成功创建Oozie ShareLib根目录之后上载Oozei共享库的过程中报错了，报错信息如下：
oozie-site.xml 属性：oozie.service.JPAService.jdbc.driver 属性值：com.mysql.jdbc.Driver 解释：JDBC的驱动
昨晚装好了oozie，能启动了，并且配置了mysql作为数据库，好了，今天要执行oozie自带的demo了，好家伙，一执行就报错！报错很多，就不一一列举了，就说我最后解决的方法吧。 oozie job -oozie http://localhost:11000/oozie -config examples/apps/map-reduce/job.properties –run 这句话需要在oozie的目录里面执行，然后在网上查了很多资料，最后搞定了，需要修改三个配置文件。 在说修改配置文件之前，还漏
设想一下，当你的系统引入了spark或者hadoop以后，基于Spark和Hadoop已经做了一些任务，比如一连串的Map Reduce任务，但是他们之间彼此右前后依赖的顺序，因此你必须要等一个任务执行成功后，再手动执行第二个任务。是不是很烦！ 这个时候Oozie（驯象人，典故来自评论一楼）就派上用场了，它可以把多个任务组成一个工作流，自动完成任务的调用。 简介 Oozie是一个基于工作流引擎的服务器，可以在上面运行Hadoop的Map Reduce和Pig任务。它其实就是一个运行在Java Serv
目标：使用Oozie调度MapReduce任务 分步执行： 1）找到一个可以运行的mapreduce任务的jar包（可以用官方的，也可以是自己写的） 2）拷贝官方模板到oozie-apps
Oozie 英文翻译为：驯象人。一个基于工作流引擎的开源框架，由 Cloudera 公司贡献给 Apache，提供对 Hadoop MapReduce、Pig Jobs 的任务调度与协调。Oozie 需要部署到 Java Servlet 容器中运行。主要用于定时调度任务，多任务可以按照执行的逻辑顺序调度。
本篇博客，博主为大家介绍的是Oozie，一种运行在hadoop平台上的工作流调度引擎。如果看完后有点收获，不妨给博主一个大大的赞|ू･ω･` )
考虑到服务器的安装，有些系统管理员会将服务器默认的SSH端口修改其它端口，这时在Hue上创建Oozie Ssh Action的WorkFlow时无法指定服务器的SSH端口号，导致Ssh Action执行失败。本篇文章Fayson主要介绍如何让Oozie的Ssh Action支持端口指定。
1.从apache的官网下载oozie3.3.2 2.编译oozie，以下命令用root来执行吧，它不做任何的测试的，因为一测试就会出错的 官网估计也知道，所以顺便也提供了一个跳过参数的命令。。。 bin/mkdistro.sh -DskipTests 编译完成之后的实际可运行程序位于oozie/distro/target/oozie-3.3.2-distro/ 目录下 我好不容易找到了这个目录，我把它已到了/usr目录下面 3.在oozie的
本文将使用oozie组件自带的例子，详细介绍如何在oozie workflow上提交一个MapReduce jar。 本文以oozie 4.3.1版本为例。
我们在实际的生成操作中经常需要将一些任务在晚上开启进行定时执行，或者多个作业，例如hive,mapreduce,shell等任务的组合调用。
写在前面： 博主是一名大数据的初学者，昵称来源于《爱丽丝梦游仙境》中的Alice和自己的昵称。作为一名互联网小白，写博客一方面是为了记录自己的学习历程，一方面是希望能够帮助到很多和自己一样处于起步阶段的萌新。由于水平有限，博客中难免会有一些错误，有纰漏之处恳请各位大佬不吝赐教！个人小站:http://alices.ibilibili.xyz/ , 博客主页:https://alice.blog.csdn.net/ 尽管当前水平可能不及各位大佬，但我还是希望自己能够做得更好，因为一天的生活就是一生的缩影。
在前面的文章中，Fayson介绍过《如何修改Cloudera Manager的时区》，《如何修改Hue的时区》和《如何修改CDSW会话的时区》。在使用Hue创建调度任务的过程中，我们会发现Hue的时区与Oozie的调度时间不一致。默认Oozie使用的时区为UTC，在创建调度作业时还需要考虑在当前的时间减去8个小时才能达到我们的预期。在使用上非常不方便，这里Fayson主要介绍如何统一Hue和Oozie的时区。
Oozie英文翻译为：驯象人。一个基于工作流引擎的开源框架，由Cloudera公司贡献给Apache，提供对Hadoop MapReduce、Pig Jobs的任务调度与协调。Oozie需要部署到Java Servlet容器中运行。主要用于定时调度任务，多任务可以按照执行的逻辑顺序调度。
一. Oozie调度shell脚本 目标：使用Oozie调度Shell脚本 大体过程如下： 1. 创建工作目录 [bigdata@hadoop002 oozie-4.0.0-cdh5.3
Fayson前面的一篇文章讲过《如何在Hue中创建Ssh的Oozie工作流》。但当重定向输出日志时，会出现异常。
前面Fayson讲过《如何使用Hue创建Spark1和Spark2的Oozie工作流》和《如何使用Hue创建Spark2的Oozie工作流（补充）》，在创建Oozie工作流时会遇到需要登录到其它服务器上去执行脚本或命令，这个时候就会用到Oozie的Ssh Action。本文主要介绍如何创建Ssh Action的Oozie工作流。
工作流的执行命令参考博客：https://www.jianshu.com/p/6cb3a4b78556，也可以键入oozie help查看帮助
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