【Oozie】（三）Oozie 使用實戰教學，帶你快速上手！

案例一：Oozie調度shell腳本

目標：使用Oozie調度Shell腳本

分步實現：

1）解壓官方案例模板

[atguigu@hadoop102 oozie-4.0.0-cdh5.3.6]$ tar -zxvf oozie-examples.tar.gz

2）創建工作目錄

[atguigu@hadoop102 oozie-4.0.0-cdh5.3.6]$ mkdir oozie-apps/

3）拷貝任務模板到oozie-apps/目錄

[atguigu@hadoop102 oozie-4.0.0-cdh5.3.6]$ cp -r examples/apps/shell/ oozie-apps

4）編寫腳本p1.sh

[atguigu@hadoop102 oozie-4.0.0-cdh5.3.6]$ vi oozie-apps/shell/p1.sh

內容如下：

#!/bin/bash
/sbin/ifconfig > /opt/module/p1.log

5）修改job.properties和workflow.xml文件

job.properties

#HDFS地址
nameNode=hdfs://hadoop102:8020
#ResourceManager地址
jobTracker=hadoop103:8032
#隊列名稱
queueName=default
examplesRoot=oozie-apps
oozie.wf.application.path=${nameNode}/user/${user.name}/${examplesRoot}/shell
EXEC=p1.sh

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/atguigu/oozie-apps/shell/${EXEC}#${EXEC}</file>

        <capture-output/>
    </shell>
    <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>

6）上傳任務配置

[atguigu@hadoop102 oozie-4.0.0-cdh5.3.6]$ /opt/module/cdh/hadoop-2.5.0-cdh5.3.6/bin/hadoop fs -put oozie-apps/ /user/atguigu

7）執行任務

[atguigu@hadoop102 oozie-4.0.0-cdh5.3.6]$ bin/oozie job -oozie http://hadoop102:11000/oozie -config oozie-apps/shell/job.properties -run

8）殺死某個任務

[atguigu@hadoop102 oozie-4.0.0-cdh5.3.6]$ bin/oozie job -oozie http://hadoop102:11000/oozie -kill 0000004-170425105153692-oozie-z-W

案例二：Oozie邏輯調度執行多個Job

目標：使用Oozie執行多個Job調度

分步執行：

1）解壓官方案例模板

[atguigu@hadoop102 oozie-4.0.0-cdh5.3.6]$ tar -zxf oozie-examples.tar.gz

2）編寫腳本

[atguigu@hadoop102 oozie-4.0.0-cdh5.3.6]$ vi oozie-apps/shell/p2.sh

內容如下：

#!/bin/bash
/bin/date > /opt/module/p2.log

3）修改job.properties和workflow.xml文件

job.properties

nameNode=hdfs://hadoop102:8020
jobTracker=hadoop103:8032
queueName=default
examplesRoot=oozie-apps

oozie.wf.application.path=${nameNode}/user/${user.name}/${examplesRoot}/shell
EXEC1=p1.sh
EXEC2=p2.sh

workflow.xml

<workflow-app xmlns="uri:oozie:workflow:0.4" name="shell-wf">
    <start to="p1-shell-node"/>
    <action name="p1-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>${queueName}</value>
                </property>
            </configuration>
            <exec>${EXEC1}</exec>
            <file>/user/atguigu/oozie-apps/shell/${EXEC1}#${EXEC1}</file>
            <!-- <argument>my_output=Hello Oozie</argument>-->
            <capture-output/>
        </shell>
        <ok to="p2-shell-node"/>
        <error to="fail"/>
    </action>

    <action name="p2-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>${queueName}</value>
                </property>
            </configuration>
            <exec>${EXEC2}</exec>
            <file>/user/admin/oozie-apps/shell/${EXEC2}#${EXEC2}</file>
            <!-- <argument>my_output=Hello Oozie</argument>-->
            <capture-output/>
        </shell>
        <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>

3）上傳任務配置

$ bin/hadoop fs -rmr /user/atguigu/oozie-apps/
$ bin/hadoop fs -put oozie-apps/map-reduce /user/atguigu/oozie-apps

4）執行任務

[atguigu@hadoop102 oozie-4.0.0-cdh5.3.6]$ bin/oozie job -oozie http://hadoop102:11000/oozie -config oozie-apps/shell/job.properties -run

案例三：Oozie調度MapReduce任務

目標：使用Oozie調度MapReduce任務

分步執行：

1）找到一個可以運行的mapreduce任務的jar包（可以用官方的，也可以是自己寫的）
2）拷貝官方模板到oozie-apps

[atguigu@hadoop102 oozie-4.0.0-cdh5.3.6]$ cp -r /opt/module/cdh/ oozie-4.0.0-cdh5.3.6/examples/apps/map-reduce/ oozie-apps/

1）測試一下wordcount在yarn中的運行

[atguigu@hadoop102 oozie-4.0.0-cdh5.3.6]$ /opt/module/cdh/hadoop-2.5.0-cdh5.3.6/bin/yarn jar /opt/module/cdh/hadoop-2.5.0-cdh5.3.6/share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-2.5.0-cdh5.3.6.jar wordcount /input/ /output/

2）配置map-reduce任務的job.properties以及workflow.xml

job.properties

nameNode=hdfs://hadoop102:8020
jobTracker=hadoop103:8032
queueName=default
examplesRoot=oozie-apps
#hdfs://hadoop102:8020/user/admin/oozie-apps/map-reduce/workflow.xml
oozie.wf.application.path=${nameNode}/user/${user.name}/${examplesRoot}/map-reduce/workflow.xml
outputDir=map-reduce

workflow.xml

<workflow-app xmlns="uri:oozie:workflow:0.2" name="map-reduce-wf">
    <start to="mr-node"/>
    <action name="mr-node">
        <map-reduce>
            <job-tracker>${jobTracker}</job-tracker>
            <name-node>${nameNode}</name-node>
            <prepare>
                <delete path="${nameNode}/output/"/>
            </prepare>
            <configuration>
                <property>
                    <name>mapred.job.queue.name</name>
                    <value>${queueName}</value>
                </property>
                <!-- 配置調度MR任務時，使用新的API -->
                <property>
                    <name>mapred.mapper.new-api</name>
                    <value>true</value>
                </property>

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

                <!-- 指定Job Key輸出類型 -->
                <property>
                    <name>mapreduce.job.output.key.class</name>
                    <value>org.apache.hadoop.io.Text</value>
                </property>

                <!-- 指定Job Value輸出類型 -->
                <property>
                    <name>mapreduce.job.output.value.class</name>
                    <value>org.apache.hadoop.io.IntWritable</value>
                </property>

                <!-- 指定輸入路徑 -->
                <property>
                    <name>mapred.input.dir</name>
                    <value>/input/</value>
                </property>

                <!-- 指定輸出路徑 -->
                <property>
                    <name>mapred.output.dir</name>
                    <value>/output/</value>
                </property>

                <!-- 指定Map類 -->
                <property>
                    <name>mapreduce.job.map.class</name>
                    <value>org.apache.hadoop.examples.WordCount$TokenizerMapper</value>
                </property>

                <!-- 指定Reduce類 -->
                <property>
                    <name>mapreduce.job.reduce.class</name>
                    <value>org.apache.hadoop.examples.WordCount$IntSumReducer</value>
                </property>

                <property>
                    <name>mapred.map.tasks</name>
                    <value>1</value>
                </property>
            </configuration>
        </map-reduce>
        <ok to="end"/>
        <error to="fail"/>
    </action>
    <kill name="fail">
        <message>Map/Reduce failed, error message[${wf:errorMessage(wf:lastErrorNode())}]</message>
    </kill>
    <end name="end"/>
</workflow-app>

5）拷貝待執行的jar包到map-reduce的lib目錄下

[atguigu@hadoop102 oozie-4.0.0-cdh5.3.6]$ cp -a  /opt /module/cdh/hadoop-2.5.0-cdh5.3.6/share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-2.5.0-cdh5.3.6.jar oozie-apps/map-reduce/lib

6）上傳配置好的app文件夾到HDFS

[atguigu@hadoop102 oozie-4.0.0-cdh5.3.6]$ /opt/module/cdh/hadoop-2.5.0-cdh5.3.6/bin/hdfs dfs -put oozie-apps/map-reduce/ /user/admin/oozie-apps

7）執行任務

[atguigu@hadoop102 oozie-4.0.0-cdh5.3.6]$ bin/oozie job -oozie http://hadoop102:11000/oozie -config oozie-apps/map-reduce/job.properties -run

案例四：Oozie定時任務/循環任務

目標：Coordinator週期性調度任務

分步實現：

1）配置Linux時區以及時間服務器
2）檢查系統當前時區：

# date -R

注意：如果顯示的時區不是+0800，刪除localtime文件夾後，再關聯一個正確時區的鏈接過去，命令如下：

# rm -rf /etc/localtime
# ln -s /usr/share/zoneinfo/Asia/Shanghai /etc/localtime

同步時間：

# ntpdate pool.ntp.org

修改NTP配置文件：

# vi /etc/ntp.conf
去掉下面這行前面的# ,並把網段修改成自己的網段：
restrict 192.168.122.0 mask 255.255.255.0 nomodify notrap
註釋掉以下幾行：
#server 0.centos.pool.ntp.org
#server 1.centos.pool.ntp.org
#server 2.centos.pool.ntp.org
把下面兩行前面的#號去掉,如果沒有這兩行內容,需要手動添加
server  127.127.1.0    # local clock
fudge  127.127.1.0 stratum 10

重啓NTP服務：

# systemctl start ntpd.service，
注意，如果是centOS7以下的版本，使用命令：service ntpd start
# systemctl enable ntpd.service，
注意，如果是centOS7以下的版本，使用命令：chkconfig ntpd on

集羣其他節點去同步這臺時間服務器時間：

首先需要關閉這兩臺計算機的ntp服務

# systemctl stop ntpd.service，

centOS7以下，則：service ntpd stop

# systemctl disable ntpd.service

centOS7以下，則：chkconfig ntpd off

# systemctl status ntpd，查看ntp服務狀態
# pgrep ntpd，查看ntp服務進程id

同步第一臺服務器linux01的時間：

# ntpdate hadoop102

使用root用戶制定計劃任務,週期性同步時間：

# crontab -e
*/10 * * * * /usr/sbin/ntpdate hadoop102

重啓定時任務：

# systemctl restart crond.service，
centOS7以下使用：service crond restart， 

其他臺機器的配置同理。

3）配置oozie-site.xml文件

屬性：oozie.processing.timezone
屬性值：GMT+0800
解釋：修改時區爲東八區區時

注：該屬性去oozie-default.xml中找到即可

4）修改js框架中的關於時間設置的代碼

$ vi /opt/module/cdh/oozie-4.0.0-cdh5.3.6/oozie-server/webapps/oozie/oozie-console.js
修改如下：
function getTimeZone() {
    Ext.state.Manager.setProvider(new Ext.state.CookieProvider());
    return Ext.state.Manager.get("TimezoneId","GMT+0800");
}

5）重啓oozie服務，並重啓瀏覽器（一定要注意清除緩存）

[atguigu@hadoop102 oozie-4.0.0-cdh5.3.6]$ bin/oozied.sh stop
[atguigu@hadoop102 oozie-4.0.0-cdh5.3.6]$ bin/oozied.sh start

6）拷貝官方模板配置定時任務\

$ cp -r examples/apps/cron/ oozie-apps/

7）修改模板job.properties和coordinator.xml以及workflow.xml
job.properties

nameNode=hdfs://hadoop102:8020
jobTracker=hadoop103:8032
queueName=default
examplesRoot=oozie-apps

oozie.coord.application.path=${nameNode}/user/${user.name}/${examplesRoot}/cron
#start：必須設置爲未來時間，否則任務失敗
start=2017-07-29T17:00+0800
end=2017-07-30T17:00+0800
workflowAppUri=${nameNode}/user/${user.name}/${examplesRoot}/cron

EXEC3=p3.sh

oordinator.xml

<coordinator-app name="cron-coord" frequency="${coord:minutes(5)}" start="${start}" end="${end}" timezone="GMT+0800" xmlns="uri:oozie:coordinator:0.2">
<action>
	<workflow>
	    <app-path>${workflowAppUri}</app-path>
	    <configuration>
	        <property>
	            <name>jobTracker</name>
	            <value>${jobTracker}</value>
	        </property>
	        <property>
	            <name>nameNode</name>
	            <value>${nameNode}</value>
	        </property>
	        <property>
	            <name>queueName</name>
	            <value>${queueName}</value>
	        </property>
	    </configuration>
	</workflow>
</action>
</coordinator-app>

workflow.xml

<workflow-app xmlns="uri:oozie:workflow:0.5" name="one-op-wf">
<start to="p3-shell-node"/>
  <action name="p3-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>${queueName}</value>
              </property>
          </configuration>
          <exec>${EXEC3}</exec>
          <file>/user/atguigu/oozie-apps/cron/${EXEC3}#${EXEC3}</file>
          <!-- <argument>my_output=Hello Oozie</argument>-->
          <capture-output/>
      </shell>
      <ok to="end"/>
      <error to="fail"/>
  </action>
<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>

8）上傳配置

[atguigu@hadoop102 oozie-4.0.0-cdh5.3.6]$ /opt/module/cdh/hadoop-2.5.0-cdh5.3.6/bin/hdfs dfs -put oozie-apps/cron/ /user/admin/oozie-apps

9）啓動任務

[atguigu@hadoop102 oozie-4.0.0-cdh5.3.6]$ bin/oozie job -oozie http://hadoop102:11000/oozie -config oozie-apps/cron/job.properties -run

注意：Oozie允許的最小執行任務的頻率是5分鐘

常見問題總結

1）Mysql權限配置
授權所有主機可以使用root用戶操作所有數據庫和數據表

mysql> grant all on *.* to root@'%' identified by '000000';
mysql> flush privileges;
mysql> exit;

2）workflow.xml配置的時候不要忽略file屬性

3）jps查看進程時，注意有沒有bootstrap

4）關閉oozie
如果bin/oozied.sh stop無法關閉，則可以使用kill -9 [pid]，之後oozie-server/temp/xxx.pid文件一定要刪除。

5）Oozie重新打包時，一定要注意先關閉進程，刪除對應文件夾下面的pid文件。（可以參考第4條目）

6）配置文件一定要生效
起始標籤和結束標籤無對應則不生效，配置文件的屬性寫錯了，那麼則執行默認的屬性。

7）libext下邊的jar存放於某個文件夾中，導致share/lib創建不成功。

8）調度任務時，找不到指定的腳本，可能是oozie-site.xml裏面的Hadoop配置文件沒有關聯上。

9）修改Hadoop配置文件，需要重啓集羣。一定要記得scp到其他節點。

10）JobHistoryServer必須開啓，集羣要重啓的。

11）Mysql配置如果沒有生效的話，默認使用derby數據庫。

12）在本地修改完成的job配置，必須重新上傳到HDFS。

13）將HDFS中上傳的oozie配置文件下載下來查看是否有錯誤。

14）Linux用戶名和Hadoop的用戶名不一致。