在使用CDH集群中经常会有一些特定顺序的作业需要在集群中运行，对于需要多个作业顺序执行的情况下，如何能够方便的构建一个完整的工作流在CDH集群中执行，前面Fayson也讲过关于Hue创建工作流的一系列文章具体可以参考《如何使用Hue创建Spark1和Spark2的Oozie工作流》、《如何使用Hue创建Spark2的Oozie工作流（补充）》、《如何在Hue中创建Ssh的Oozie工作流》。本篇文章主要讲述如何使用Hue创建一个以特定顺序运行的Oozie工作流。本文工作流程如下：
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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用户可以在不了解分布式底层细节的情况下，开发分布式程序。充分利用集群的威力进行高速运算和存储。
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。
以上三种方法也可以只使用于关键数据，具体使用哪种方法，可以根据自己集群的规模和数据量大小具体选择。
令人惊讶的是，Hadoop在短短一年的时间里被重新定义。让我们看看这个火爆生态圈的所有主要部分，以及它们各自具有的意义。 对于Hadoop你需要了解的最重要的事情就是，它不再是原来的Hadoop。 这
HUE是一个开源的Apache Hadoop UI系统，早期由Cloudera开发，后来贡献给开源社区。该web应用的后台采用python编程语言编写的。通过使用Hue我们可以通过浏览器方式操纵Hadoop集群进行交互来分析处理数据。
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。
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。
提起大数据，不得不提由IBM提出的关于大数据的5V特点：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（低价值密度）、Veracity（真实性），而对于大数据领域的从业人员的日常工作也与这5V密切相关。大数据技术在过去的几十年中取得非常迅速的发展，尤以Hadoop和Spark最为突出，已构建起庞大的技术生态体系圈。 首先通过一张图来了解一下目前大数据领域常用的一些技术，当然大数据发展至今所涉及技术远不止这些。
在使用BigData大约8年以上之后，我遇到了大量的项目。Esp Apache的运动对于BigData域非常强大。每个人都会提出一个针对特定解决方案的项目。但是，由于有这么多项目出现，我找不到一个可以查看它们的地方。所以，这就是这个页面背后的灵感。一站式，查看所有Apache BigData项目。当然，这个页面需要不断更新。如果您发现任何项目缺失，请发表评论
大数据是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。大数据技术则主要用来解决海量数据的存储和分析。
好多初入学习大数据的人不是很清楚，今天分享一个图，并介绍一下大致的组件，其他还有一些组件是没有包含在其中的，但是大部分这个图片是有了的。
最近遇到了很多正在研究ETL及其工具的伙伴向我们抱怨：同样都在用 Kettle ，起点明明没差异，但为什么别人ETL做的那么快那么好，自己却不断掉坑？
工作流（WorkFlow）就是工作流程的计算模型，即将工作流程中的工作如何前后组织在一起的逻辑和规则在计算机中以恰当的模型进行表示并对其实施计算。工作流要解决的主要问题是：为实现某个业务目标，在多个参与者之间，利用计算机，按某种预定规则自动传递。下面我们以“员工请假的流程”为例，来为大家介绍什么是工作流。
一个完整的大数据分析系统，必然由很多任务单元 (如数据收集、数据清洗、数据存储、数据分析等) 组成，所有的任务单元及其之间的依赖关系组成了复杂的工作流。复杂的工作流管理涉及到很多问题：
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目前Oozie 的 SparkAction 仅支持Spark1.6, 而并不支持Spark2, 这是 CDH Spark2已知的局限性（https://www.cloudera.com/documentation/spark2/latest/topics/spark2_known_issues.html#ki_oozie_spark_action
taskctl是一款由成都塔斯克信息技术公司历经10年研发的etl作业集群调度工具，该产品概念新颖，体系完整、功能全面、使用简单、操作流畅，它不仅有完整的调度核心、灵活的扩展，同时具备完整的应用体系。目前已获得金融，政府，制造，零售，健康，互联网等领域1000多家头部客户认可。
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
最近又开始捅咕上oozie了，所以回头还是翻译一下oozie的文档。文档里面最重要就属这一章了——工作流定义。 一提到工作流，首先想到的应该是工作流都支持哪些工作依赖关系，比如串式的执行，或者一对多，或者多对一，或者条件判断等等。Oozie在这方面支持的很好，它把节点分为控制节点和操作节点两种类型，控制节点用于控制工作流的计算流程，操作节点用于封装计算单元。本篇就主要描述下它的控制节点... 背景 先看看oozie工作流里面的几个定义： action,一个action是一个独立的任务，比如mapred
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
CDP Data Center是CDP(Cloudera Data Platform)的on-premise版本。这个新产品结合了Cloudera EDH和HDP两者的优点包括新功能或增强功能。该发行版是一个可扩展和可定制的平台，你可以在之上运行多种类型的工作负载。
特别说明：该专栏文章均来源自微信公众号《大数据实战演练》，欢迎关注！
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
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：
在使用Hue创建Ssh的Oozie工作流，在Shell脚本中执行sudo命令失败，异常如下：
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，它不但是数据仓库的基本需求，也对项目的成功起着举足轻重的作用。
Hue做为Hadoop平台的一款UI工具，提供了丰富的功能。可以通过Hue访问Hadoop的文件系统、Hive、Impala、HBase、Solr、Sqoop等。集成了Oozie实现界面化工作流调度流程，同样也可以集成第三方APP及SQL等。本篇文章Fayson主要介绍在使用Hue提供的Sqoop1编辑功能执行Sqoop作业异常问题分析。
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)、
Hue是一个开源的Apache Hadoop UI系统，由Cloudera Desktop演化而来，最后Cloudera公司将其贡献给Apache基金会的Hadoop社区，它是基于Python Web框架Django实现的。
离线数据分析平台实战——180Oozie工作流使用介绍 Oozie工作流介绍 Oozie的四大组件服务分别是: workflow, coordinator, bundle和sla。 其中sla是作为监控服务协议的一个组件， workflow定义oozie的基本工作流， coordinator定义定时(或者是根据其他资源指标)运行的workflow任务， bundle是将多个coordinator作为一个组件一起管理。 也就是说workflow是oozie中最基本的一个服务组件。 三大服务的的关系
在工单详情可快速提交相同SQL内容到其他实例，可适用于test>beta>ga等多套环境维护的需求
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。
Apache Airflow 是一个由开源社区维护的，专职于调度和监控工作流的 Apache 项目，于2014年10月由 Airbnb 开源，2019年1月从 Apache 基金会毕业，成为新的 Apache 顶级项目。
大数据技术的体系庞大且复杂，基础的技术包含数据的采集、数据预处理、分布式存储、NoSQL数据库、数据仓库、机器学习、并行计算、可视化等各种技术范畴和不同的技术层面。首先给出一个通用化的大数据处理框架，主要分为下面几个方面：数据采集与预处理、数据存储、数据清洗、数据查询分析和数据可视化。
Oozie是由Cloudera公司贡献给Apache的基于工作流引擎的开源框架，是Hadoop平台的开源的工作流调度引擎，用来管理Hadoop作业。本文是系列的第一篇，介绍Oozie的任务提交阶段。
温馨提示：要看高清无码套图，请使用手机打开并单击图片放大查看。 Fayson的github：https://github.com/fayson/cdhproject 提示：代码块部分可以左右滑动查看噢 1.问题描述 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。 Ssh Action的Oozie工作流创建如下： 📷 运行异常日志如下,提示：代码块部分可以左右滑动查看噢 2.解决方法 通过上述方式创建Ssh Action工作流主要是由于”>>
Azkaban是LinkedIn开源的任务调度框架，类似于JavaEE中的JBPM和Activiti工作流框架。
Hadoop是由Apache基金会开发的一个大数据分布式系统基础架构，最早版本是2003年原Yahoo! Doug Cutting根据Google发布的学术论文研究而来。用户可以在不了解分布式底层细节的情况下，轻松地在Hadoop上开发和运行处理海量数据的应用程序。低成本、高可靠、高扩展、高有效、高容错等特性让Hadoop成为最流行的大数据分析系统，然而其赖以生存的HDFS和MapReduce组件却让其一度陷入困境——批处理的工作方式让其只适用于离线数据处理，在要求实时性的场景下毫无用武之地。因此，各
Hadoop是由Apache基金会开发的一个大数据分布式系统基础架构，最早版本是2003年原Yahoo!DougCutting根据Google发布的学术论文研究而来。
温馨提示：要看高清无码套图，请使用手机打开并单击图片放大查看。 Fayson的github：https://github.com/fayson/cdhproject 1.文档编写目的 前面Fayson讲过《Hue中使用Oozie创建Ssh工作流时sudo命令执行失败问题分析》，如果不在Shell脚本中使用sudo命令该如何切换到其它呢？本篇文章主要讲述如何Hue中使用Oozie创建Shell工作流在脚本中切换用户执行Hadoop命令。本文脚本中的主要流程如下： 内容概述 1.编写测试shell脚本 2.准备
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
GitLab 和 Jira 是平时开发过程中使用非常高频的代码管理系统（开发人员）和项目管理系统（项目管理），通过两套系统的协作完成平常大多数的功能开发，但是两套系统在没有集成情况下是完全两套独立的系统，不仅信息没有互通，而且开发人员需要反复的登陆两套不同的系统，进行一些重复的操作才能保证功能流的正常流转，不仅效率低下，浪费时间和人力，而且因为人本身的不可靠属性，所以导致状态的流转并不能非常的及时和准确，这种重复和机械的动作恰恰是自动化所擅长的地方，今天我介绍一下如何集成 GitLab 和 Jira 的工作流，提高团队的开发体验，提升大家的开发效率，可以把腾出的精力和时间都放在更有价值的事情上
为了在本地部署Dr.Elephant测试，你需要安装Hadoop(version 2.x)或者Spark(Yarn mode, version > 1.4.0)，以及资源管理服务和历史作业服务（可以用伪分布式）。关于伪分布式模式在 YARN 上运行 MapReduce 作业相关说明可以在这里(https://hadoop.apache.org/docs/stable/hadoop-project-dist/hadoop-common/SingleCluster.html)[1]找到。
1）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。 2）各任务单元之间存在时间先后及前后依赖关系。 3）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计算，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。 如下图所示：
链接：https://www.zhihu.com/question/27696290/answer/381993207
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