Azkaban-开源任务调度程序(使用篇)

工作流调度器 azkaban1.1 工作流调度器概念1.1.1 为什么需要工作流调度系统？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。

1.1.2 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等常见工作流调度系统：市面上目前有许多工作流调度，在hadoop领域，常见的工作流调度器有Oozie, Azkaban,Cascading,Hamake等。

1.1.3 各种调度工具特性对比：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。

azkaban shell 参数Azkaban是一个用于构建和管理大规模批处理和在线数据处理工作流的开源软件。

作为一个流行的任务调度和工作流管理工具，Azkaban 提供了一种方便的方式来定义、调度和监控任务的执行。

这篇文章将重点介绍Azkaban Shell的参数和用法。

Azkaban Shell是一个基于命令行的工具，允许用户通过命令行界面与Azkaban进行交互。

用户可以使用Azkaban Shell执行各种任务，包括创建项目、上传和调度工作流、管理任务执行等。

首先，让我们来了解一些常用的Azkaban Shell参数。

1. -url-url参数用于指定Azkaban Web服务器的URL。

通过提供正确的URL，Azkaban Shell将能够与Web服务器进行通信并执行请求操作。

例如，可以使用以下命令指定URL：```bashazkaban.sh -url http://localhost:8081```2. -user-user参数用于指定登录到Azkaban的用户名。

通过提供正确的用户名，Azkaban Shell将使用该用户身份进行操作。

例如，可以使用以下命令指定用户名：```bashazkaban.sh -user myusername```3. -password-password参数用于指定登录到Azkaban的密码。

通过提供正确的密码，Azkaban Shell将验证用户身份并执行请求操作。

请注意，为了安全起见，不建议在脚本中直接指定密码。

相反，您可以在运行脚本时从命令行提示用户输入密码，或者通过其他安全方式提供密码。

例如，可以使用以下命令指定密码：```bashazkaban.sh -password mypassword```4. -execid-execid参数用于指定任务执行的执行ID。

通过提供正确的执行ID，Azkaban Shell将能够查看和管理特定任务执行的状态和输出。

azkaban 表结构-概述说明以及解释1.引言1.1 概述概述是一篇文章的开篇部分，用于向读者介绍主题的背景和重要性。

对于本篇文章而言，概述部分需要介绍azkaban表结构的概念和作用。

azkaban是一个开源的批量工作流任务调度器，用于管理和执行大型数据处理任务。

在azkaban系统中，表结构扮演了重要的角色，用于存储和组织任务、工作流和调度相关的信息。

azkaban的表结构是根据系统需求设计和构建的，它描述了任务、工作流、调度器和用户之间的关系和属性。

这些表结构包括了各种实体的定义和属性，如项目、任务、执行和用户等。

azkaban表结构的设计原则是基于高效、可扩展和易使用的目标。

通过合理的表结构设计，azkaban能够支持大规模任务调度和管理，同时提供灵活的可配置性和易于扩展的特性。

概述部分的主要目的是让读者了解azkaban表结构的基本概念和作用，为后续内容提供必要的背景。

在本文的剩余部分，我们将深入探讨azkaban表结构的组成和设计原则，并分析其在实际应用中的重要性和优势。

1.2 文章结构文章结构部分的内容应该包含以下信息：文章的结构对于读者来说是非常重要的，它可以帮助读者更好地理解文章的内容和逻辑关系。

本文的结构分为三个主要部分：引言、正文和结论。

引言部分主要介绍了本文的背景和目的。

在本文中，我们将重点讨论azkaban表结构的相关内容。

首先，我们将对azkaban进行定义，然后介绍azkaban表结构的组成和设计原则。

正文部分是本文的主体，将详细介绍azkaban表结构的相关内容。

首先，我们将对azkaban进行定义，解释它的作用和功能。

然后，我们将介绍azkaban表结构的组成，包括各个表的名称、字段和关系。

最后，我们将介绍azkaban表结构的设计原则，包括数据一致性、性能优化等方面的考虑。

结论部分总结了整篇文章的主要内容，并提出了azkaban表结构的重要性、优势以及未来的发展趋势和展望。

使用azkaban进行任务调度实验原理Azkaban是一个用于在特定工作流内以特定顺序运行一组工作和流程的工具。

其基本原理是通过KV文件（properties）格式建立任务之间的依赖关系，并通过易于使用的Web用户界面来维护和跟踪工作流。

使用Azkaban进行任务调度实验的基本原理包括以下几个步骤：1. 定义工作流：首先，需要定义一个工作流，明确各个任务之间的依赖关系和执行顺序。

这可以通过创建KV文件（properties）格式的任务配置文件来完成。

2. 创建任务：在Azkaban中，每个任务都由一个独立的配置文件定义。

这些配置文件通常包含任务的输入、输出、参数等信息。

通过在配置文件中指定任务之间的依赖关系，可以确保任务按照正确的顺序执行。

3. 调度任务：Azkaban提供了一个Web用户界面，用于管理和调度任务。

用户可以通过该界面创建、编辑和删除任务，并设置任务的执行时间、频率等调度参数。

4. 执行任务：Azkaban将根据配置文件中的任务依赖关系和工作流顺序自动执行任务。

在执行过程中，Azkaban会监控任务的执行状态，并在必要时重新调度或处理异常情况。

5. 监控和日志：Azkaban提供了对工作流执行过程的实时监控功能，用户可以通过Web界面查看任务的执行状态、输出和日志等信息。

这有助于用户了解实验的进展和调试问题。

6. 结果处理：一旦所有任务都成功执行完毕，用户可以通过Azkaban的Web界面获取最终的结果。

这些结果通常包括任务的输出文件、统计数据等，用户可以根据需要进行进一步的分析和处理。

总之，使用Azkaban进行任务调度实验的基本原理是通过定义工作流、创建任务、调度任务、执行任务、监控和日志以及结果处理等步骤，实现自动化、可重复和可扩展的任务调度实验。

azkaban调度原理一、概述azkaban是一个开源的工作流调度系统，可以方便地管理和调度大规模的批处理作业。

它提供了一个易于使用的Web界面，可以让用户轻松地创建、调度和监控工作流。

本文将详细介绍azkaban的调度原理。

二、架构azkaban的架构由三个主要组件组成：Executor、Web Server和数据库。

Executor是执行器，负责实际执行工作流中的任务；Web Server是Web服务器，提供用户接口和管理界面；数据库存储所有与工作流相关的信息。

三、工作流1. 定义azkaban中的工作流是由一组任务（Job）以特定顺序组成的有向无环图（DAG）。

每个任务都有一个唯一标识符和一些属性，例如命令行参数、依赖关系等。

2. 执行过程当一个工作流被提交后，azkaban会将其解析为一个DAG，并将其分解为一系列独立的任务。

然后，它会按照拓扑排序算法依次执行这些任务。

如果某个任务失败，则整个工作流将被标记为失败，并停止执行。

四、调度器1. 定义azkaban中的调度器（Scheduler）负责管理所有待执行和正在执行的工作流。

它会周期性地扫描数据库，查找需要执行的工作流，并将其提交给Executor执行。

2. 调度策略azkaban中的调度策略是基于优先级的。

当多个工作流同时需要执行时，调度器会按照优先级从高到低的顺序依次提交它们。

如果两个工作流具有相同的优先级，则调度器会根据它们的提交时间进行排序。

3. 任务依赖在azkaban中，任务之间可以有依赖关系。

当一个任务被提交时，调度器会检查它所依赖的所有任务是否已经完成。

如果有未完成的任务，则该任务将被暂停，并等待其依赖项完成后再执行。

五、Executor1. 定义azkaban中的Executor是一个运行在独立进程中的Java程序，负责实际执行工作流中的任务。

每个Executor可以同时运行多个任务，并提供了一些高级功能，例如失败重试、超时控制等。

登录https://localhost:8443注意是https，采用的是jetty ssl链接。

输入账号密码azkaban/azkanban（如果你之前没有更改的话）首页首页有四个菜单∙projects：最重要的部分，创建一个工程，所有flows将在工程中运行。

∙scheduling:显示定时任务∙executing:显示当前运行的任务∙history:显示历史运行任务主要介绍projects部分首先创建一个工程，填写名称和描述，比如o2olog。

o2olog工程Flows：工作流程，有多个job组成Permissions:权限管理Project Logs:工程日志创建工程：创建之前我们先了解下之间的关系，一个工程包含一个或多个flows，一个flow包含多个job。

job是你想在azkaban中运行的一个进程，可以是简单的linux命令，可是java程序，也可以是复杂的shell脚本，当然，如果你安装相关插件，也可以运行插件。

一个job可以依赖于另一个job，这种多个job和它们的依赖组成的图表叫做flow。

job创建创建job很简单，只要创建一个以.job结尾的文本文件就行了,例如我们创建一个工作，用来将日志数据导入hive中（关于大数据方面的东西，不在重复，可以理解为，将日志所需数据导入的mysql中），我们创建o2o_2_hive.jobtype=commandcommand=echo "data 2 hive"一个简单的job就创建好了，解释下，type的command，告诉azkaban用unix原生命令去运行，比如原生命令或者shell脚本，当然也有其他类型，后面说。

一个工程不可能只有一个job，我们现在创建多个依赖job，这也是采用azkaban的首要目的。

flows创建我们说过多个jobs和它们的依赖组成flow。

怎么创建依赖，只要指定dependencies参数就行了。

azkaban源码编译Azkaban是一个开源的工作流调度系统，用于管理和调度大规模的批处理和定时任务。

它提供了一个直观的用户界面，使用户能够轻松地创建、监控和管理工作流。

Azkaban的源代码是开放的，这意味着用户可以自由地查看、修改和编译它。

编译Azkaban源码是一个相对复杂的过程，需要一些基本的编程知识和工具。

下面我将简要介绍一下Azkaban源码的编译过程。

首先，你需要准备好编译Azkaban所需的环境。

Azkaban是用Java 编写的，所以你需要安装Java开发工具包（JDK）。

确保你的JDK版本符合Azkaban的要求。

此外，你还需要安装Apache Maven，这是一个用于构建Java项目的工具。

一旦你准备好了环境，你可以开始下载Azkaban的源代码。

你可以在Azkaban的官方网站上找到源代码的下载链接。

下载完成后，解压缩源代码文件到你的工作目录。

接下来，你需要使用Maven来构建Azkaban。

打开命令行终端，进入到源代码所在的目录。

运行以下命令来构建Azkaban：```mvn clean package```这个命令会清理之前的构建结果，并重新构建Azkaban。

这个过程可能需要一些时间，具体取决于你的计算机性能和网络速度。

一旦构建完成，你可以在目录中找到生成的Azkaban二进制文件。

你可以将这些文件部署到你的服务器上，并按照Azkaban的文档进行配置和使用。

编译Azkaban源码可能会遇到一些问题，比如依赖项缺失或编译错误。

在这种情况下，你可以参考Azkaban的官方文档或在开发者社区中寻求帮助。

Azkaban的开发者社区非常活跃，你可以在论坛或邮件列表中提问并获得解答。

编译Azkaban源码是一个有挑战性但也非常有意义的任务。

通过编译源码，你可以更深入地了解Azkaban的内部工作原理，并且可以根据自己的需求进行定制和扩展。

同时，你也可以为Azkaban的开发做出贡献，帮助改进和完善这个开源项目。

基于开源项目Azkaban的二次开发作者：廖锴宇卢致源余秋明来源：《电脑知识与技术》2018年第19期摘要：Azkaban，一个工作在大数据Hadoop领域的主流工作流调度器之一。

为更好地使用该任务调度系统完成一系列任务，要对其源码研究并进行二次开发以实现自己所需要的功能。

该文首先对开源项目Azkaban任务调度系统进行分析，接着在其原生系统上二次开发并新增实现了四个功能：任务一键重做功能、默认参数功能、数据时间显示功能、任务配置方式改良。

经测试，四个功能模块都已良好实现。

关键词：大数据；开源项目；二次开发；Azkaban；任务调度系统中图分类号：TP311 文献标识码：A 文章编号：1009-3044（2018）19-0087-02大数据中每一条数据必须要经过采集，传输，计算，展示等过程才能挖掘出利用到其价值。

那么如何把这些步骤连起来使之有序稳定的工作亦成了问题的关键。

故需要一个好的调度平台来进行各种任务的调度管理。

Azkaban，就是这样一个在Hadoop领域的主流的工作流调度器之一。

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。

但是想要用好Azkaban这一任务调度器，还必须要对其源码研究并对其进行二次开发以实现自己所要的功能。

1 系统分析Azkaban系统具体划分为web server和executor server两大模块。

Web server功能模块主要有登录、项目管理、项目创建、上传任务、任务定时、执行任务、查看任务执行情况、查看历史任务等功能，如图1所示。

Executor server功能包括调度hadoop任务、调度shell脚本任务、调度hive任务、任务负载均衡、单点故障等，如图2所示意。

2 新功能设计2.1 任务重做功能设计作为一个任务调度系统，系统维持着很多的任务调度，那么这些任务必然有部分任务会出现异常或者失败。