Hadoop离线_oozie的任务串联

1246-谭同学

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1.简述

在实际工作当中,肯定会存在多个任务需要执行,并且存在上一个任务的输出结果作为下一个任务的输入数据这样的情况,所以我们需要在workflow.xml配置文件当中配置多个action,实现多个任务之间的相互依赖关系

2.需求

首先执行一个shell脚本,执行完了之后再执行一个MR的程序,最后再执行一个hive的程序

3.具体步骤

3.1 准备工作目录

cd /export/servers/oozie-4.1.0-cdh5.14.0/oozie_works
mkdir -p sereval-actions

3.2 准备调度文件
将上次使用的hive,shell,以及MR的执行,进行串联成到一个workflow当中去
https://blog.csdn.net/weixin_44449054/article/details/113881166

cd /export/servers/oozie-4.1.0-cdh5.14.0/oozie_works
cp hive2/script.q sereval-actions/
cp shell/hello.sh sereval-actions/
cp -ra map-reduce/lib sereval-actions/

3.3 开发配置文件
cd /export/servers/oozie-4.1.0-cdh5.14.0/oozie_works/sereval-actions
(1) 创建配置文件workflow.xml并编辑 : vim workflow.xml

<workflow-app xmlns="uri:oozie:workflow:0.4" name="shell-wf">
<start to="shell-node"/>
<action name="shell-node">
    <shell xmlns="uri:oozie:shell-action:0.2">
        <job-tracker>${jobTracker}</job-tracker>
        <name-node>${nameNode}</name-node>
        <configuration>
            <property>
                <name>mapred.job.queue.name</name>
                <value>${queueName}</value>
            </property>
        </configuration>
        <exec>${EXEC}</exec>
        <!-- <argument>my_output=Hello Oozie</argument> -->
        <file>/user/root/oozie_works/sereval-actions/${EXEC}#${EXEC}</file>

        <capture-output/>
    </shell>
    <ok to="mr-node"/>
    <error to="mr-node"/>
</action>




<action name="mr-node">
        <map-reduce>
            <job-tracker>${jobTracker}</job-tracker>
            <name-node>${nameNode}</name-node>
            <prepare>
                <delete path="${nameNode}/${outputDir}"/>
            </prepare>
            <configuration>
                <property>
                    <name>mapred.job.queue.name</name>
                    <value>${queueName}</value>
                </property>
				<!--  
                <property>
                    <name>mapred.mapper.class</name>
                    <value>org.apache.oozie.example.SampleMapper</value>
                </property>
                <property>
                    <name>mapred.reducer.class</name>
                    <value>org.apache.oozie.example.SampleReducer</value>
                </property>
                <property>
                    <name>mapred.map.tasks</name>
                    <value>1</value>
                </property>
                <property>
                    <name>mapred.input.dir</name>
                    <value>/user/${wf:user()}/${examplesRoot}/input-data/text</value>
                </property>
                <property>
                    <name>mapred.output.dir</name>
                    <value>/user/${wf:user()}/${examplesRoot}/output-data/${outputDir}</value>
                </property>
				-->
				
				   <!-- 开启使用新的API来进行配置 -->
                <property>
                    <name>mapred.mapper.new-api</name>
                    <value>true</value>
                </property>

                <property>
                    <name>mapred.reducer.new-api</name>
                    <value>true</value>
                </property>

                <!-- 指定MR的输出key的类型 -->
                <property>
                    <name>mapreduce.job.output.key.class</name>
                    <value>org.apache.hadoop.io.Text</value>
                </property>

                <!-- 指定MR的输出的value的类型-->
                <property>
                    <name>mapreduce.job.output.value.class</name>
                    <value>org.apache.hadoop.io.IntWritable</value>
                </property>

                <!-- 指定输入路径 -->
                <property>
                    <name>mapred.input.dir</name>
                    <value>${nameNode}/${inputdir}</value>
                </property>

                <!-- 指定输出路径 -->
                <property>
                    <name>mapred.output.dir</name>
                    <value>${nameNode}/${outputDir}</value>
                </property>

                <!-- 指定执行的map类 -->
                <property>
                    <name>mapreduce.job.map.class</name>
                    <value>org.apache.hadoop.examples.WordCount$TokenizerMapper</value>
                </property>

                <!-- 指定执行的reduce类 -->
                <property>
                    <name>mapreduce.job.reduce.class</name>
                    <value>org.apache.hadoop.examples.WordCount$IntSumReducer</value>
                </property>
				<!--  配置map task的个数 -->
                <property>
                    <name>mapred.map.tasks</name>
                    <value>1</value>
                </property>

            </configuration>
        </map-reduce>
        <ok to="hive2-node"/>
        <error to="fail"/>
    </action>






 <action name="hive2-node">
        <hive2 xmlns="uri:oozie:hive2-action:0.1">
            <job-tracker>${jobTracker}</job-tracker>
            <name-node>${nameNode}</name-node>
            <prepare>
                <delete path="${nameNode}/user/${wf:user()}/${examplesRoot}/output-data/hive2"/>
                <mkdir path="${nameNode}/user/${wf:user()}/${examplesRoot}/output-data"/>
            </prepare>
            <configuration>
                <property>
                    <name>mapred.job.queue.name</name>
                    <value>${queueName}</value>
                </property>
            </configuration>
            <jdbc-url>${jdbcURL}</jdbc-url>
            <script>script.q</script>
            <param>INPUT=/user/${wf:user()}/${examplesRoot}/input-data/table</param>
            <param>OUTPUT=/user/${wf:user()}/${examplesRoot}/output-data/hive2</param>
        </hive2>
        <ok to="end"/>
        <error to="fail"/>
    </action>
<decision name="check-output">
    <switch>
        <case to="end">
            ${wf:actionData('shell-node')['my_output'] eq 'Hello Oozie'}
        </case>
        <default to="fail-output"/>
    </switch>
</decision>
<kill name="fail">
    <message>Shell action failed, error message[${wf:errorMessage(wf:lastErrorNode())}]</message>
</kill>
<kill name="fail-output">
    <message>Incorrect output, expected [Hello Oozie] but was [${wf:actionData('shell-node')['my_output']}]</message>
</kill>
<end name="end"/>
</workflow-app>

(2) 开发job.properties配置文件
cd /export/servers/oozie-4.1.0-cdh5.14.0/oozie_works/sereval-actions
vim job.properties

nameNode=hdfs://node01:8020
jobTracker=node01:8032
queueName=default
examplesRoot=oozie_works
EXEC=hello.sh
outputDir=/oozie/output
inputdir=/oozie/input
jdbcURL=jdbc:hive2://node03:10000/default
oozie.use.system.libpath=true
# 配置我们文件上传到hdfs的保存路径 实际上就是在hdfs 的/user/root/oozie_works/sereval-actions这个路径下
oozie.wf.application.path=${nameNode}/user/${user.name}/${examplesRoot}/sereval-actions/workflow.xml

3.4 上传调度任务到hdfs上面去

cd /export/servers/oozie-4.1.0-cdh5.14.0/oozie_works/
hdfs dfs -put sereval-actions/ /user/root/oozie_works/

3.5 执行调度任务

cd /export/servers/oozie-4.1.0-cdh5.14.0/
bin/oozie job -oozie http://node03:11000/oozie -config oozie_works/serveral-actions/job.properties -run

未经允许不得转载:作者:1246-谭同学, 转载或复制请以 超链接形式 并注明出处 拜师资源博客
原文地址:《Hadoop离线_oozie的任务串联》 发布于2021-02-20

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