hadoop工作流调度系统

常见工作流调度系统

Oozie, Azkaban, Cascading, Hamake

各种调度工具特性对比


特性


Hamake


Oozie


Azkaban


Cascading


工作流描述语言


XML


XML (xPDL based)


text file with key/value pairs


Java API


依赖机制


data-driven


explicit


explicit


explicit


是否要web容器


No


Yes


Yes


No


进度跟踪


console/log messages


web page


web page


Java API


Hadoop job调度支持


no


yes


yes


yes


运行模式


command line utility


daemon


daemon


API


Pig支持


yes


yes


yes


yes


事件通知


no


no


no


yes


需要安装


no


yes


yes


no


支持的hadoop版本


0.18+


0.20+


currently unknown


0.18+


重试支持


no


workflownode evel


yes


yes


运行任意命令


yes


yes


yes


yes


Amazon EMR支持


yes


no


currently unknown


yes

Azkaban与Oozie对比

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:

1、功能

都可以调度mapreduce、pig、java、脚本等工作流任务和执行工作流任务

2、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

3、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)}

4、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

5、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

6、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

7、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

Azkaban

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。

它有如下功能特点:

1、Web用户界面

2、方便上传工作流

3、方便设置任务之间的关系

4、调度工作流

5、认证/授权(权限的工作)

6、能够杀死并重新启动工作流

7、模块化和可插拔的插件机制

8、项目工作区

9、工作流和任务的日志记录和审计

时间: 2025-01-09 07:23:52

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工作流调度器azkaban

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

工作流调度器

1. 工作流调度系统产生背景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.各个任务单元之间存在时间先后依赖关系.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: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,但是缺点也是比较明显,无法设置依赖.复杂的任务调度:自主开发调度平台使用开源调度系统,比如azkaban.ooize.Zeus等.其中知名度比较高的是Apac

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一.概述 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

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