【调度工具】Azkaban用户手册

Azkaban 和 Oozie 是市面上最流行的两种调度器。总体来说，Ooize 相比 Azkaban 是一个重量级的任务调度系统，功能全面，但部署和使用也更复杂，比较适合作为大型项目的任务调度系统。而 Azkaban 相对而言，配置和使用更为简单，能够满足常见的任务调度，比较适合作为中小型项目的任务调度系统。

Azkaban 和 Oozie 详情对比如下：

功能

两者均可以调度 mapreduce,pig,java,脚本工作流任务

两者均可以定时执行工作流任务
*

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
*

工作流传参

Azkaban 支持直接传参

Oozie 支持参数和 EL 表达式
*

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
*

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
*

工作流执行

Azkaban 有两种运行模式，分别是单机模式和集群模式

Oozie 作为工作流服务器运行，支持多用户和多工作流
*

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

1.4 Azkaban 运行模式及架构

Azkaban 三大核心组件

关系型元数据库（MySQL）
Azkaban Web Server
Azkaban Executor Server

Azkaban有两种部署方式

solo server mode(单机模式)

WebServer 和 ExecutorServer 在同一个进程
cluster server mode(集群模式)

WebServe r和 ExecutorServer 运行在不同进程，并用数据库保存定义及状态
- 单个Executor
- 多个Executor

Azkaban Web Server

AzkabanWebServer 是 Azkaban 的主要管理者，负责项目管理、身份验证、调度和监控执行,并且为用户界面

Azkaban Executor

提交和执行工作流，记录工作流日志，和 Azkaban WebServer 可以在同一台服务器，也可部署在独立的机器。把 Executor 单独分开有几个好处：

在多 Executor 模式下可以方便扩展
工作流在某一个 Executor 挂掉，可以在另一个 Executor 上重试
可以滚动升级，从而不影响调度

Azkaban 元数据库

Azkaban 任务调度步骤

Azkaban 新建项目
在 Azkaban Web 界面创建 Project
创建 job 文件
将文件压缩为 zip 文件
上传 zip 文件到 Web 界面
执行调度

1.5 版本

|--------|----------------|---------|----------|
| 序号 | 文件及目录 | 版本号 | 描述 |
| 1 | JDK | 1.8.x | Java开发环境 |
| 2 | azkaban.3.30.1 | 3.30.1 | 任务调度工具 |

1.6测试脚本准备

在linux 服务器上准备测试脚本，执行如下命令：

mkdir -p /hadoop/ops/test
cat > /hadoop/ops/test/test_task01.sh << EOF
  echo "test_task01"
EOF

cat > /hadoop/ops/test/test_task02.sh << EOF
   echo "test_task02"
EOF

cat > /hadoop/ops/test/test_task03.sh << EOF
   echo "test_task03"
EOF
chmod u+x /hadoop/ops/test/test_task01.sh
chmod u+x /hadoop/ops/test/test_task02.sh
chmod u+x /hadoop/ops/test/test_task03.sh
chown -R winner_spark:hdfs /hadoop/ops/test

二、Azkaban任务配置

2.1 单一job任务配置和执行

Windows本地创建test_task01.job文件，文件中的内容如下：

type=command
command=bash /hadoop/ops/test/test_task01.sh

创建system.properties

user.to.proxy=winner_spark

文件创建完成后，我们压缩文件为zip包

压缩完成后的文件如下图：

登录Azkaban web 创建Porject "test_task01_project"

Name: test_task01_project
Description: test_task01_project

创建完成后我们选择 upload 上传test_task01.zip 包

点击"选择文件"

选中 test_task01.zip 包我们点击打开

选择"Upload"上传

如下图所示 test_task01任务上传成功

对于Flow任务 test_task01 我们可以选择执行、查看此任务执行历史和查看配置信息。

我们选择执行Flow "Execute Flow"

我们选择 "Execute"也就是立即执行一次。

点击"Continue"继续

如下图显示绿色代表任务执行成功。

选择Job List可以看到Flow 的执行时间、执行状态和查看详细日志选项。

我们可以选择"Details"查看任务运行的详细日志输出。

2.2 多个job依赖任务流配置

Windows本地创建system.properties

user.to.proxy=winner_spark

创建test_task01.job文件，文件中的内容如下：

type=command
command=bash /hadoop/ops/test/test_task01.sh

创建文件名test_task02.job，依赖test_task01.job，dependencies写第一个job的文件名，如果有多个依赖，需要用逗号隔开。

type=command
dependencies=test_task01
command=bash /hadoop/ops/test/test_task02.sh

创建文件名test_task03.job，依赖test_task02.job，dependencies写第二个job的文件名，如果有多个依赖，需要用逗号隔开

type=command
dependencies=test_task02
command=bash /hadoop/ops/test/test_task03.sh

文件创建完成后，我们压缩文件为zip包

登录Azkaban web 创建Porject "test_task010203_project"

Name: test_task010203_project
Description: test_task010203_project

创建完成后我们选择 upload 上传azkban-test.zip 包

点击"选择文件"

选中"azkban-test.zip "包，打开

选择"Upload"

如下的Flow 中我们可以看到任务依赖链的执行顺序。我们选择"Execute Flow"

如下图我们可以看到 Flow View ，此处我们选择"Execute"

选择"Continue"继续执行

如下图显示 Flow test_task01到test_task03依次执行成功

我们选择Job List 可以看到任务Job执行的时间线、执行时间和任务可查看详细日志。

我们进入Flow test_task03 的 "Details"日志中

如下可以看到脚本打印输出"test_task03"

2.3 任务调度配置

我们以2.2步骤多个job任务流为例配置调度任务。

我们选择"Execute Flow"

我们选择"Schedule"

下图中是任务调度时间配置页面，配置的cron格式如下：

# Example of job definition:
# .---------------- minute (0 - 59)
# |  .------------- hour (0 - 23)
# |  |  .---------- day of month (1 - 31)
# |  |  |  .------- month (1 - 12) OR jan,feb,mar,apr ...
# |  |  |  |  .---- day of week (0 - 6) (Sunday=0 or 7) OR sun,mon,tue,wed,thu,fri,sat
# |  |  |  |  |
# *  *  *  *  *

下图中配置的任务调度时间是每天的9-22之间每5分钟执行一次。配置好调度时间后我们选择"Schedule"

选择"Continue"

如下图中我们可以在"Scheduling"菜单中看到任务第一次调度时间、下一次运行时间、cron调度时间表达式、移除调度。

三、Azkaban历史任务查询

如下图为菜单History 提供的历史任务搜索功能，包括：快速搜索和高级过滤。

如下使用快速搜索在搜索栏中输入"test_task03"，点击"Quick Search"完成搜索。

选择"Advanced Filter"

任务状态选择搜索"Failed"的所有历史任务

选择"Filter"

如下图会显示所有失败任务：

四、Azkaban新增用户

编辑文件/hadoop/azkaban/azkaban-web/conf/azkaban-users.xml

vim /hadoop/azkaban/azkaban-web/conf/azkaban-users.xml
<user username="winner_spark" password="winner@001" groups="group_inspector" menus="history,hdfs"/>
  <group name="group_inspector" roles="inspector" />
  <role name="inspector" permissions="READ"/>

menus="history,hdfs" 表示配置限制只读用户winner_spark拥有history,hdfs两个菜单的查看权限。

添加完成后，"wq"保存退出。执行如下命令重启Azkaban:

cd /opt/azkaban-deploy
sh startAzkaban.sh restart

重启完成

登录Azkaban Web页面，登录地址 https://xxxxx:8444/, 使用账号密码： winner_spark/winner@001

从上图中可以看到只读用户winner_spark拥有history,hdfs两个菜单的查看权限。默认不配置拥有全部菜单的操作权限。