三 Azkaban实战
Azkaba内置的任务类型支持command、java
3.1单一job案例
1）创建job描述文件
[itstar@bigdata111 jobs]$ vim first.job
#first.job
type=command
command=echo 'this is my first job'
- 将job资源文件打包成zip文件
[itstar@bigdata111 jobs]$ **zip first.zip first.job**
adding: first.job (deflated 15%)
[itstar@bigdata111 jobs]$ ll
总用量 8
-rw-rw-r--. 1 itstar itstar 60 10月 18 17:42 first.job
-rw-rw-r--. 1 itstar itstar 219 10月 18 17:43 **first.zip**
注意：
目前，Azkaban上传的工作流文件只支持xxx.zip文件。zip应包含xxx.job运行作业所需的文件和任何文件（文件名后缀必须以.job结尾，否则无法识别）。作业名称在项目中必须是唯一的。
3）通过azkaban的web管理平台创建project并上传job的zip包
首先创建project
image.png
上传zip包
image.png
4）启动执行该job
image.png
点击执行工作流
image.png
点击继续
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5）Job执行成功
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6）点击查看job日志
image.png
3.2多job工作流案例
1）创建有依赖关系的多个job描述
第一个job：1.job
[itstar@bigdata111 jobs]$ vi 1.job
type=command
command=/opt/module/hadoop-2.8.4/bin/hadoop fs -put /opt/module/datas/word.txt /
第二个job：2.job依赖1.job
[itstar@bigdata111 jobs]$ vi 2.job
type=command
command=/opt/module/hadoop-2.8.4/bin/hadoop jar /opt/module/hadoop-2.8.4/share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-2.8.4.jar wordcount /word.txt /out
dependencies=1
2）注意：将所有job资源文件打到一个zip包中
3）在azkaban的web管理界面创建工程并上传zip包
4）查看结果
思考：
将student.txt文件上传到hdfs，根据所传文件创建外部表，再将表中查询到的结果写入到本地文件
3.3 java操作任务
使用Azkaban调度java程序
1）编写java程序
import java.io.FileOutputStream;
import java.io.IOException;
public class AzkabanTest {
public void run() throws IOException {
// 根据需求编写具体代码
FileOutputStream fos = new FileOutputStream("/opt/module/azkaban/output.txt");
fos.write("this is a java progress".getBytes());
fos.close();
}
public static void main(String[] args) throws IOException {
AzkabanTest azkabanTest = new AzkabanTest();
azkabanTest.run();
}
}
2）将java程序打成jar包，创建lib目录，将jar放入lib内
[itstar@bigdata111 azkaban]$ mkdir lib
[itstar@bigdata111 azkaban]$ cd lib/
[itstar@bigdata111 lib]$ ll
总用量 4
-rw-rw-r--. 1 itstar itstar 3355 10月 18 20:55 azkaban-0.0.1-SNAPSHOT.jar
3）编写job文件
[itstar@bigdata111 jobs]$ vi azkabanJava.job
#azkabanJava.job
type=javaprocess
java.class=AzkabanTest(全类名)
classpath=/opt/module/azkaban/lib/*
4）将job文件打成zip包
[itstar@bigdata111 jobs]$ zip azkabanJava.zip azkabanJava.job
adding: azkabanJava.job (deflated 19%)
5）通过azkaban的web管理平台创建project并上传job压缩包，启动执行该job
[itstar@bigdata111 azkaban]$ cat /opt/module/azkaban/output.txt
3.3 HDFS操作任务
1）创建job描述文件
[itstar@bigdata111 jobs]$ vi hdfs.job
#hdfs job
type=command
command=/opt/module/hadoop-2.8.4/bin/hadoop fs -mkdir /azkaban
2）将job资源文件打包成zip文件
[itstar@bigdata111 jobs]$ zip fs.zip fs.job
adding: fs.job (deflated 12%)
3）通过azkaban的web管理平台创建project并上传job压缩包
4）启动执行该job
5）查看结果
3.4 mapreduce任务
mapreduce任务依然可以使用azkaban进行调度
1） 创建job描述文件，及mr程序jar包
[itstar@bigdata111 jobs]$ vim mapreduce.job
#mapreduce job
type=command
command=/opt/module/hadoop-2.8.4/bin/hadoop jar /opt/module/hadoop-2.8.4/share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-2.8.4.jar wordcount /wordcount/input /wordcount/output
2） 将所有job资源文件打到一个zip包中
[itstar@bigdata111 jobs]$ zip mapreduce.zip mapreduce.job
adding: mapreduce.job (deflated 43%)
3）在azkaban的web管理界面创建工程并上传zip包
4）启动job
5）查看结果
3.5 Hive脚本任务
1）创建job描述文件和hive脚本
（1）Hive脚本：student.sql
[itstar@bigdata111 jobs]$ vim student.sql
use default;
drop table student;
create table student(id int, name string)
row format delimited fields terminated by '\t';
load data local inpath '/opt/module/datas/student.txt' into table student;
insert overwrite local directory '/opt/module/datas/student'
row format delimited fields terminated by '\t'
select * from student;
（2）Job描述文件：hive.job
[itstar@bigdata111 jobs]$ vim hive.job
#hive job
type=command
command=/opt/module/hive/bin/hive -f /opt/module/azkaban/jobs/student.sql
2） 将所有job资源文件打到一个zip包中
3）在azkaban的web管理界面创建工程并上传zip包
4）启动job
5）查看结果
[itstar@bigdata111 student]$ cat /opt/module/datas/student/000000_0
