1.7-1.12 MapReduce Wordflow
一、案例运行MapReduce Wordflow
1、准备examples
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/opt/cdh-5.3.6/oozie-4.0.0-cdh5.3.6
[root@hadoop-senior oozie-4.0.0-cdh5.3.6]# tar zxf oozie-examples.tar.gz //此压缩包默认存在
[root@hadoop-senior oozie-4.0.0-cdh5.3.6]# cd examples/
[root@hadoop-senior examples]# ls
apps input-data src
2、将examples目录上传到hdfs
##上传
[root@hadoop-senior oozie-4.0.0-cdh5.3.6]# /opt/cdh-5.3.6/hadoop-2.5.0-cdh5.3.6/bin/hdfs dfs -put examples examples
##查看
[root@hadoop-senior hadoop-2.5.0-cdh5.3.6]# bin/hdfs dfs -ls /user/root |grep examples
drwxr-xr-x - root supergroup 0 2019-05-10 14:01 /user/root/examples
3、修改配置
##先启动yarn、historyserver
[root@hadoop-senior hadoop-2.5.0-cdh5.3.6]# sbin/yarn-daemon.sh start resourcemanager
[root@hadoop-senior hadoop-2.5.0-cdh5.3.6]# sbin/yarn-daemon.sh start nodemanager
[root@hadoop-senior hadoop-2.5.0-cdh5.3.6]# sbin/mr-jobhistory-daemon.sh start historyserver
##看一下hdfs上examples里的目录结构
[root@hadoop-senior hadoop-2.5.0-cdh5.3.6]# bin/hdfs dfs -ls /user/root/examples/apps/map-reduce
Found 5 items
-rw-r--r-- 1 root supergroup 1028 2019-05-10 14:01 /user/root/examples/apps/map-reduce/job-with-config-class.properties
-rw-r--r-- 1 root supergroup 1012 2019-05-10 14:01 /user/root/examples/apps/map-reduce/job.properties
drwxr-xr-x - root supergroup 0 2019-05-10 14:01 /user/root/examples/apps/map-reduce/lib
-rw-r--r-- 1 root supergroup 2274 2019-05-10 14:01 /user/root/examples/apps/map-reduce/workflow-with-config-class.xml
-rw-r--r-- 1 root supergroup 2559 2019-05-10 14:01 /user/root/examples/apps/map-reduce/workflow.xml
说明：workflow.xml文件必须在hdfs上； job.properties文件在本地有也可以
####修改 job.properties
nameNode=hdfs://hadoop-senior.ibeifeng.com:8020
jobTracker=hadoop-senior.ibeifeng.com:8032
queueName=default
examplesRoot=examples
oozie.coord.application.path=${nameNode}/user/${user.name}/${examplesRoot}/apps/map-reduce/workflow.xml
outputDir=map-reduce
##更新一下hdfs的文件内容，不更新应该也可以
[root@hadoop-senior oozie-4.0.0-cdh5.3.6]# /opt/cdh-5.3.6/hadoop-2.5.0-cdh5.3.6/bin/hdfs dfs -rm examples/apps/map-reduce/job.properties
[root@hadoop-senior oozie-4.0.0-cdh5.3.6]# /opt/cdh-5.3.6/hadoop-2.5.0-cdh5.3.6/bin/hdfs dfs -put examples/apps/map-reduce/job.properties examples/apps/map-reduce/
4、
##
[root@hadoop-senior oozie-4.0.0-cdh5.3.6]# bin/oozie help
##运行一个MapReduce job
[root@hadoop-senior oozie-4.0.0-cdh5.3.6]# bin/oozie job -oozie http://localhost:11000/oozie -config examples/apps/map-reduce/job.properties -run
job: 0000000-190510134749297-oozie-root-W
##
[root@hadoop-senior hadoop-2.5.0-cdh5.3.6]# bin/hdfs dfs -ls /user/root/examples/output-data/map-reduce
Found 2 items
-rw-r--r-- 1 root supergroup 0 2019-05-10 16:27 /user/root/examples/output-data/map-reduce/_SUCCESS
-rw-r--r-- 1 root supergroup 1547 2019-05-10 16:27 /user/root/examples/output-data/map-reduce/part-00000
oozie其实就是一个MapReduce，可以在yarn的web页面中看见，在oozie的页面中也可以看见；
##用命令行查看命令运行结果
[root@hadoop-senior oozie-4.0.0-cdh5.3.6]# bin/oozie job -oozie http://localhost:11000/oozie -info 0000000-190510134749297-oozie-root-W
二、自定义Workflow
1、关于workflow
工作流引擎Oozie（驭象者），用于管理Hadoop任务（支持MapReduce、Spark、Pig、Hive），把这些任务以DAG（有向无环图）方式串接起来。
Oozie任务流包括：coordinator、workflow；workflow描述任务执行顺序的DAG，而coordinator则用于定时任务触发，相当于workflow的定时管理器，其触发条件包括两类：
1. 数据文件生成
2. 时间条件
workflow定义语言是基于XML的，它被称为hPDL(Hadoop过程定义语言)。
workflow节点：
控制流节点（Control Flow Nodes）
动作节点（Action Nodes）
其中，控制流节点定义了流程的开始和结束（start、end），以及控制流程的执行路径（Execution Path），如decision、fork、join等；
而动作节点包括Hadoop任务、SSH、HTTP、eMail和Oozie子流程等。
节点名称和转换必须符合以下模式=[a-zA-Z][\-_a-zA-Z0-0]*=，最多20个字符。
start—>action—(ok)-->end
start—>action—(error)-->end
2、Workflow Action Nodes
Action Computation/Processing Is Always Remote
Actions Are Asynchronous
Actions Have 2 Transitions, ok and error
Action Recovery
三、MapReduce action
1、workflow
Oozie中WorkFlow包括job.properties、workflow.xml 、lib 目录（依赖jar包）三部分组成。
job.properties配置文件中包括nameNode、jobTracker、queueName、oozieAppsRoot、oozieDataRoot、oozie.wf.application.path、inputDir、outputDir，
其关键点是指向workflow.xml文件所在的HDFS位置。
##############
job.properties
关键点：指向workflow.xml文件所在的HDFS位置
workflow.xml （该文件需存放在HDFS上）
包含几点：
*start
*action
*MapReduce、Hive、Sqoop、Shell
ok
error
*kill
*end
lib 目录 （该目录需存放在HDFS上）
依赖jar包
2、MapReduce action
可以将map-reduce操作配置为在启动map reduce作业之前执行文件系统清理和目录创建，MapReduce的输入目录不能存在；
工作流作业将等待Hadoop map/reduce作业完成，然后继续工作流执行路径中的下一个操作。
Hadoop作业的计数器和作业退出状态(=FAILED=、kill或succeed)必须在Hadoop作业结束后对工作流作业可用。
map-reduce操作必须配置所有必要的Hadoop JobConf属性来运行Hadoop map/reduce作业。
四、新API中MapReduce Action
1、准备目录
[root@hadoop-senior oozie-4.0.0-cdh5.3.6]# mkdir -p oozie-apps/mr-wordcount-wf/lib
[root@hadoop-senior oozie-4.0.0-cdh5.3.6]# ls oozie-apps/mr-wordcount-wf/
job.properties lib workflow.xml //job.properties workflow.xml这两个文件可以从其他地方copy过来再修改
2、job.properties
nameNode=hdfs://hadoop-senior.ibeifeng.com:8020
jobTracker=hadoop-senior.ibeifeng.com:8032
queueName=default
oozieAppsRoot=user/root/oozie-apps
oozieDataRoot=user/root/oozie/datas
oozie.wf.application.path=${nameNode}/${oozieAppsRoot}/mr-wordcount-wf/workflow.xml
inputDir=mr-wordcount-wf/input
outputDir=mr-wordcount-wf/output
3、workflow.xml
<workflow-app xmlns="uri:oozie:workflow:0.5" name="mr-wordcount-wf"> <start to="mr-node-wordcount"/> <action name="mr-node-wordcount"> <map-reduce> <job-tracker>${jobTracker}</job-tracker> <name-node>${nameNode}</name-node> <prepare> <delete path="${nameNode}/${oozieDataRoot}/${outputDir}"/> </prepare> <configuration> <property> <name>mapred.mapper.new-api</name> <value>true</value> </property> <property> <name>mapred.reducer.new-api</name> <value>true</value> </property> <property> <name>mapreduce.job.queuename</name> <value>${queueName}</value> </property> <property> <name>mapreduce.job.map.class</name> <value>com.ibeifeng.hadoop.senior.mapreduce.WordCount$WordCountMapper</value> </property> <property> <name>mapreduce.job.reduce.class</name> <value>com.ibeifeng.hadoop.senior.mapreduce.WordCount$WordCountReducer</value> </property> <property> <name>mapreduce.map.output.key.class</name> <value>org.apache.hadoop.io.Text</value> </property> <property> <name>mapreduce.map.output.value.class</name> <value>org.apache.hadoop.io.IntWritable</value> </property> <property> <name>mapreduce.job.output.key.class</name> <value>org.apache.hadoop.io.Text</value> </property> <property> <name>mapreduce.job.output.value.class</name> <value>org.apache.hadoop.io.IntWritable</value> </property> <property> <name>mapreduce.input.fileinputformat.inputdir</name> <value>${nameNode}/${oozieDataRoot}/${inputDir}</value> </property> <property> <name>mapreduce.output.fileoutputformat.outputdir</name> <value>${nameNode}/${oozieDataRoot}/${outputDir}</value> </property> </configuration> </map-reduce> <ok to="end"/> <error to="fail"/> </action> <kill name="fail"> <message>Map/Reduce failed, error message[${wf:errorMessage(wf:lastErrorNode())}]</message> </kill> <end name="end"/> </workflow-app>
4、创建hdfs目录和数据，并运行
##
[root@hadoop-senior hadoop-2.5.0-cdh5.3.6]# bin/hdfs dfs -mkdir -p /user/root/oozie/datas/mr-wordcount-wf/input
[root@hadoop-senior hadoop-2.5.0-cdh5.3.6]# bin/hdfs dfs -put /opt/datas/wc.input /user/root/oozie/datas/mr-wordcount-wf/input
##把oozie-apps目录上传到hdfs上
[root@hadoop-senior oozie-4.0.0-cdh5.3.6]# /opt/cdh-5.3.6/hadoop-2.5.0-cdh5.3.6/bin/hdfs dfs -put oozie-apps/ oozie-apps
##执行oozie job
[root@hadoop-senior oozie-4.0.0-cdh5.3.6]# export OOZIE_URL=http://hadoop-senior.ibeifeng.com:11000/oozie/
[root@hadoop-senior oozie-4.0.0-cdh5.3.6]# bin/oozie job -config oozie-apps/mr-wordcount-wf/job.properties -run
此时可以在oozie 和yarn的web上看到job
##运行成功，查看运行结果
[root@hadoop-senior hadoop-2.5.0-cdh5.3.6]# bin/hdfs dfs -text /user/root/oozie/datas/mr-wordcount-wf/output/part-r-00000
hadoop 4
hdfs 1
hive 1
hue 1
mapreduce 1
五、workflow编程要点
如何定义一个WorkFlow：
*job.properties
关键点：指向workflow.xml文件所在的HDFS位置
*workflow.xml
定义文件
XML文件
包含几点
*start
*action
MapReduce、Hive、Sqoop、Shelll
*ok
*fail
*kil1
*end
*1ib目录
依赖的jar包
workflow.xml编写：
*流程控制节点
*Action节点
MapReduce Action：
如何使用ooize调度MapReduce程序
关键点：
将以前Java MapReduce程序中的【Driver】部分
I
configuration
##使用新API的配置
<property> <name>mapred.mapper.new-api</name> <value>true</value> </property> <property> <name>mapred.reducer.new-api</name> <value>true</value> </property>
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