大数据技术之Oozie

星川皆无恙2023-12-03 22:56

大数据技术之Oozie

第1章 Oozie简介

Oozie英文翻译为：驯象人。一个基于工作流引擎的开源框架，由Cloudera公司贡献给Apache，提供对Hadoop MapReduce、Pig Jobs的任务调度与协调。Oozie需要部署到Java Servlet容器中运行。主要用于定时调度任务，多任务可以按照执行的逻辑顺序调度。

第2章 Oozie的功能模块介绍

2.1 模块

  1. Workflow
    顺序执行流程节点，支持fork（分支多个节点），join（合并多个节点为一个）
  2. Coordinator
    定时触发workflow
  3. Bundle Job
    绑定多个Coordinator
    2.2 常用节点
  4. 控制流节点（Control Flow Nodes）
    控制流节点一般都是定义在工作流开始或者结束的位置，比如start,end,kill等。以及提供工作流的执行路径机制，如decision，fork，join等。
  5. 动作节点（Action Nodes）
    负责执行具体动作的节点，比如：拷贝文件，执行某个Shell脚本等等。
    第3章 Oozie的部署
    3.1 部署Hadoop（CDH版本的）
    3.1.2 修改Hadoop配置
    core-site.xml
bash 复制代码 
<!-- Oozie Server的Hostname -->
<property>
	<name>hadoop.proxyuser.atguigu.hosts</name>
	<value>*</value>
</property>

<!-- 允许被Oozie代理的用户组 -->
<property>
	<name>hadoop.proxyuser.atguigu.groups</name>
 	<value>*</value>
</property>
mapred-site.xml
<!-- 配置 MapReduce JobHistory Server 地址 ，默认端口10020 -->
<property>
    <name>mapreduce.jobhistory.address</name>
    <value>hadoop102:10020</value>
</property>

<!-- 配置 MapReduce JobHistory Server web ui 地址， 默认端口19888 -->
<property>
    <name>mapreduce.jobhistory.webapp.address</name>
    <value>hadoop102:19888</value>
</property>
yarn-site.xml
<!-- 任务历史服务 -->
<property> 
	<name>yarn.log.server.url</name> 
	<value>http://hadoop102:19888/jobhistory/logs/</value> 
</property>

完成后：记得scp同步到其他机器节点

3.1.3 重启Hadoop集群

bash 复制代码 
[atguigu@hadoop102 hadoop-2.7.2]$ sbin/start-dfs.sh
[atguigu@hadoop103 hadoop-2.7.2]$ sbin/start-yarn.sh
[atguigu@hadoop102 hadoop-2.7.2]$ sbin/mr-jobhistory-daemon.sh start historyserver

注意：需要开启JobHistoryServer, 最好执行一个MR任务进行测试。

3.2 部署Oozie

3.2.1 解压Oozie

bash 复制代码 
[atguigu@hadoop102 software]$ tar -zxvf /opt/software/cdh/oozie-4.0.0-cdh5.3.6.tar.gz -C ./

3.2.2 在oozie根目录下解压oozie-hadooplibs-4.0.0-cdh5.3.6.tar.gz

bash 复制代码 
[atguigu@hadoop102 oozie-4.0.0-cdh5.3.6]$ tar -zxvf oozie-hadooplibs-4.0.0-cdh5.3.6.tar.gz -C ../

完成后Oozie目录下会出现hadooplibs目录。

3.2.3 在Oozie目录下创建libext目录

bash 复制代码 
[atguigu@hadoop102 oozie-4.0.0-cdh5.3.6]$ mkdir libext/

3.2.4 拷贝依赖的Jar包

1）将hadooplibs里面的jar包，拷贝到libext目录下：

bash 复制代码 
[atguigu@hadoop102 oozie-4.0.0-cdh5.3.6]$ cp -ra hadooplibs/hadooplib-2.5.0-cdh5.3.6.oozie-4.0.0-cdh5.3.6/* libext/

2）拷贝Mysql驱动包到libext目录下：

bash 复制代码 
[atguigu@hadoop102 oozie-4.0.0-cdh5.3.6]$ cp -a /opt/software/mysql-connector-java-5.1.27/mysql-connector-java-5.1.27-bin.jar ./libext/

3.2.5 将ext-2.2.zip拷贝到libext/目录下

ext是一个js框架，用于展示oozie前端页面：

bash 复制代码 
[atguigu@hadoop102 oozie-4.0.0-cdh5.3.6]$ cp -a /opt/software/cdh/ext-2.2.zip libext/

3.2.6 修改Oozie配置文件

oozie-site.xml

属性：oozie.service.JPAService.jdbc.driver

属性值：com.mysql.jdbc.Driver

解释：JDBC的驱动

属性：oozie.service.JPAService.jdbc.url

属性值：jdbc:mysql://hadoop102:3306/oozie

解释：oozie所需的数据库地址

属性：oozie.service.JPAService.jdbc.username

属性值：root

解释：数据库用户名

属性：oozie.service.JPAService.jdbc.password

属性值：000000

解释：数据库密码

属性：oozie.service.HadoopAccessorService.hadoop.configurations

属性值：*=/opt/module/cdh/hadoop-2.5.0-cdh5.3.6/etc/hadoop

解释：让Oozie引用Hadoop的配置文件

3.2.7 在Mysql中创建Oozie的数据库

进入Mysql并创建oozie数据库：

bash 复制代码 
$ mysql -uroot -p000000
mysql> create database oozie;

3.2.8 初始化Oozie

  1. 上传Oozie目录下的yarn.tar.gz文件到HDFS：
    提示：yarn.tar.gz文件会自行解压
bash 复制代码 
[atguigu@hadoop102 oozie-4.0.0-cdh5.3.6]$ bin/oozie-setup.sh sharelib create -fs hdfs://hadoop102:8020 -locallib oozie-sharelib-4.0.0-cdh5.3.6-yarn.tar.gz

执行成功之后，去50070检查对应目录有没有文件生成。

  1. 创建oozie.sql文件
bash 复制代码 
[atguigu@hadoop102 oozie-4.0.0-cdh5.3.6]$ bin/ooziedb.sh create -sqlfile oozie.sql -run
  1. 打包项目，生成war包
bash 复制代码 
[atguigu@hadoop102 oozie-4.0.0-cdh5.3.6]$ bin/oozie-setup.sh prepare-war

3.2.9 Oozie的启动与关闭

启动命令如下：

bash 复制代码 
[atguigu@hadoop102 oozie-4.0.0-cdh5.3.6]$ bin/oozied.sh start

关闭命令如下：

bash 复制代码 
[atguigu@hadoop102 oozie-4.0.0-cdh5.3.6]$ bin/oozied.sh stop

3.2.10 访问Oozie的Web页面

bash 复制代码 
http://hadoop102:11000/oozie

第4章 Oozie的使用

4.1 案例一：Oozie调度shell脚本

目标：使用Oozie调度Shell脚本

分步实现：

1）解压官方案例模板

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

2）创建工作目录

bash 复制代码 
[atguigu@hadoop102 oozie-4.0.0-cdh5.3.6]$ mkdir oozie-apps/

3）拷贝任务模板到oozie-apps/目录

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

4）编写脚本p1.sh

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

内容如下：

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

5）修改job.properties和workflow.xml文件

bash 复制代码 
job.properties
#HDFS地址
nameNode=hdfs://hadoop102:8020
#ResourceManager地址
jobTracker=hadoop103:8032
#队列名称
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）上传任务配置

bash 复制代码 
[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）执行任务

bash 复制代码 
[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）杀死某个任务

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

4.2 案例二：Oozie逻辑调度执行多个Job

目标：使用Oozie执行多个Job调度

分步执行：

1）解压官方案例模板

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

2）编写脚本

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

内容如下：

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

3）修改job.properties和workflow.xml文件

bash 复制代码 
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）上传任务配置

bash 复制代码 
$ bin/hadoop fs -rmr /user/atguigu/oozie-apps/
$ bin/hadoop fs -put oozie-apps/map-reduce /user/atguigu/oozie-apps

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

4.3 案例三：Oozie调度MapReduce任务

目标：使用Oozie调度MapReduce任务

分步执行：

1）找到一个可以运行的mapreduce任务的jar包（可以用官方的，也可以是自己写的）

2）拷贝官方模板到oozie-apps

bash 复制代码 
[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)测试一下wordcount在yarn中的运行

bash 复制代码 
[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/
  1. 配置map-reduce任务的job.properties以及workflow.xml
bash 复制代码 
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>
                <!-- 配置调度MR任务时，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输出类型 -->
                <property>
                    <name>mapreduce.job.output.key.class</name>
                    <value>org.apache.hadoop.io.Text</value>
                </property>

                <!-- 指定Job Value输出类型 -->
                <property>
                    <name>mapreduce.job.output.value.class</name>
                    <value>org.apache.hadoop.io.IntWritable</value>
                </property>

                <!-- 指定输入路径 -->
                <property>
                    <name>mapred.input.dir</name>
                    <value>/input/</value>
                </property>

                <!-- 指定输出路径 -->
                <property>
                    <name>mapred.output.dir</name>
                    <value>/output/</value>
                </property>

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

                <!-- 指定Reduce类 -->
                <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）拷贝待执行的jar包到map-reduce的lib目录下

bash 复制代码 
[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）上传配置好的app文件夹到HDFS

bash 复制代码 
[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）执行任务

bash 复制代码 
[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

4.4 案例四：Oozie定时任务/循环任务

目标：Coordinator周期性调度任务

分步实现：

1）配置Linux时区以及时间服务器

2）检查系统当前时区：

date -R

注意：如果显示的时区不是+0800，删除localtime文件夹后，再关联一个正确时区的链接过去，命令如下：

bash 复制代码 
rm -rf /etc/localtime
ln -s /usr/share/zoneinfo/Asia/Shanghai /etc/localtime

同步时间：

bash 复制代码 
ntpdate pool.ntp.org

修改NTP配置文件：

bash 复制代码 
vi /etc/ntp.conf

去掉下面这行前面的# ,并把网段修改成自己的网段：

restrict 192.168.122.0 mask 255.255.255.0 nomodify notrap

注释掉以下几行：

c 复制代码 
#server 0.centos.pool.ntp.org
#server 1.centos.pool.ntp.org
#server 2.centos.pool.ntp.org

把下面两行前面的#号去掉,如果没有这两行内容,需要手动添加

bash 复制代码 
server  127.127.1.0    # local clock
fudge  127.127.1.0 stratum 10

重启NTP服务：

bash 复制代码 
 systemctl start ntpd.service，

注意，如果是centOS7以下的版本，使用命令：service ntpd start

bash 复制代码 
systemctl enable ntpd.service

注意，如果是centOS7以下的版本，使用命令：chkconfig ntpd on

集群其他节点去同步这台时间服务器时间：

首先需要关闭这两台计算机的ntp服务

bash 复制代码 
systemctl stop ntpd.service，

centOS7以下，则：service ntpd stop

bash 复制代码 
systemctl disable ntpd.service，

centOS7以下，则：chkconfig ntpd off

bash 复制代码 
systemctl status ntpd，查看ntp服务状态
bash 复制代码 
pgrep ntpd，查看ntp服务进程id

同步第一台服务器linux01的时间：

ntpdate hadoop102

使用root用户制定计划任务,周期性同步时间：

bash 复制代码 
crontab -e
*/10 * * * * /usr/sbin/ntpdate hadoop102

重启定时任务：

bash 复制代码 
systemctl restart crond.service

centOS7以下使用：service crond restart，

其他台机器的配置同理。

3）配置oozie-site.xml文件

属性：oozie.processing.timezone

属性值：GMT+0800

解释：修改时区为东八区区时

注：该属性去oozie-default.xml中找到即可

4）修改js框架中的关于时间设置的代码

bash 复制代码 
$ vi /opt/module/cdh/oozie-4.0.0-cdh5.3.6/oozie-server/webapps/oozie/oozie-console.js

修改如下：

bash 复制代码 
function getTimeZone() {
    Ext.state.Manager.setProvider(new Ext.state.CookieProvider());
    return Ext.state.Manager.get("TimezoneId","GMT+0800");
}

5）重启oozie服务，并重启浏览器（一定要注意清除缓存）

bash 复制代码 
[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）拷贝官方模板配置定时任务\

bash 复制代码 
$ cp -r examples/apps/cron/ oozie-apps/

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

bash 复制代码 
job.properties
nameNode=hdfs://hadoop102:8020
jobTracker=hadoop103:8032
queueName=default
examplesRoot=oozie-apps

oozie.coord.application.path=${nameNode}/user/${user.name}/${examplesRoot}/cron
#start：必须设置为未来时间，否则任务失败
start=2017-07-29T17:00+0800
end=2017-07-30T17:00+0800
workflowAppUri=${nameNode}/user/${user.name}/${examplesRoot}/cron

EXEC3=p3.sh
coordinator.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）上传配置

bash 复制代码 
[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）启动任务

bash 复制代码 
[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允许的最小执行任务的频率是5分钟

第5章 常见问题总结

1）Mysql权限配置

授权所有主机可以使用root用户操作所有数据库和数据表

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

2）workflow.xml配置的时候不要忽略file属性

3）jps查看进程时，注意有没有bootstrap

4）关闭oozie

如果bin/oozied.sh stop无法关闭，则可以使用kill -9 [pid]，之后oozie-server/temp/xxx.pid文件一定要删除。

5）Oozie重新打包时，一定要注意先关闭进程，删除对应文件夹下面的pid文件。（可以参考第4条目）

6）配置文件一定要生效

起始标签和结束标签无对应则不生效，配置文件的属性写错了，那么则执行默认的属性。

7）libext下边的jar存放于某个文件夹中，导致share/lib创建不成功。

8）调度任务时，找不到指定的脚本，可能是oozie-site.xml里面的Hadoop配置文件没有关联上。

9）修改Hadoop配置文件，需要重启集群。一定要记得scp到其他节点。

10）JobHistoryServer必须开启，集群要重启的。

11）Mysql配置如果没有生效的话，默认使用derby数据库。

12）在本地修改完成的job配置，必须重新上传到HDFS。

13）将HDFS中上传的oozie配置文件下载下来查看是否有错误。

14）Linux用户名和Hadoop的用户名不一致。

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