目录

1、概述 

1.1、为什么需要工作流调度器 

1.2、工作流调度实现方式 

1.3、常见工作流调度系统 

1.4、各种调度工具对比 

1.5、Azkaban 与 Oozie 对比 

1.6、Azkaban 介绍 

1、概述 

1.1、为什么需要工作流调度器 

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清洗转换,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、 将明细数据进行各种统计分析,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。 

1.2、工作流调度实现方式 

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 

1.3、常见工作流调度系统 

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 

1.4、各种调度工具对比 

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 

工作流调度器 azkaban ---1.概述

工作流调度器 azkaban ---1.概述 

1.5、Azkaban 与 Oozie 对比 

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)}  strust2(ONGL) 
 
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 

1.6、Azkaban 介绍 

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(properties)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。 

工作流调度器 azkaban ---1.概述

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