界面介绍

首页有四个菜单

• projects：最重要的部分，创建一个工程，所有flows将在工程中运行。
• scheduling:显示定时任务
• executing:显示当前运行的任务
• history:显示历史运行任务

介绍projects部分

概念介绍

创建工程：创建之前我们先了解下之间的关系，一个工程包含一个或多个flows，一个flow包含多个job。job是你想在azkaban中运行的一个进程，可以是简单的linux命令，可是java程序，也可以是复杂的shell脚本，当然，如果你安装相关插件，也可以运行插件。一个job可以依赖于另一个job，这种多个job和它们的依赖组成的图表叫做flow。

1、Command 类型单一 job 示例

（1）首先创建一个工程，填写名称和描述

（2）点击创建之后

Flows：工作流程，有多个job组成
Permissions:权限管理
Project Logs:工程日志

（3）job的创建

创建job很简单，只要创建一个以.job结尾的文本文件就行了,例如我们创建一个工作，用来打印hello，名字叫做command.job

#command.job

type=command

command=echo 'hello'

一个工程不可能只有一个job，我们现在创建多个依赖job，这也是采用azkaban的首要目的。

（4）将 job 资源文件打包

注意：只能是zip格式

（5）通过 azkaban web 管理平台创建 project 并上传压缩包

2、Command 类型多 job 工作流 flow

（1）创建项目

我们说过多个jobs和它们的依赖组成flow。怎么创建依赖，只要指定dependencies参数就行了。比如导入hive前，需要进行数据清洗，数据清洗前需要上传，上传之前需要从ftp获取日志。
定义5个job：

1、o2o_2_hive.job：将清洗完的数据入hive库

2、o2o_clean_data.job：调用mr清洗hdfs数据

3、o2o_up_2_hdfs.job：将文件上传至hdfs

4、o2o_get_file_ftp1.job：从ftp1获取日志

5、o2o_get_file_fip2.job：从ftp2获取日志

依赖关系：
3依赖4和5，2依赖3，1依赖2，4和5没有依赖关系。

o2o_2_hive.job

type=command

# 执行sh脚本，建议这样做，后期只需维护脚本就行了，azkaban定义工作流程

command=sh /job/o2o_2_hive.sh

dependencies=o2o_clean_data

o2o_clean_data.job

type=command

# 执行sh脚本，建议这样做，后期只需维护脚本就行了，azkaban定义工作流程

command=sh /job/o2o_clean_data.sh

dependencies=o2o_up_2_hdfs

o2o_up_2_hdfs.job

type=command

#需要配置好hadoop命令，建议编写到shell中，可以后期维护

command=hadoop fs -put /data/*

#多个依赖用逗号隔开

dependencies=o2o_get_file_ftp1,o2o_get_file_ftp2

o2o_get_file_ftp1.job

type=command

command=wget "ftp://file1" -O /data/file1

o2o_get_file_ftp2.job

type=command

command=wget "ftp:file2" -O /data/file2

可以运行unix命令，也可以运行python脚本（强烈推荐）。将上述job打成zip包。
ps：为了测试流程，我将上述command都改为echo ＋相应命令

（2）上传

点击o2o_2_hive进入流程，azkaban流程名称以最后一个没有依赖的job定义的。

右上方是配置执行当前流程或者执行定时流程。

说明

Flow view：流程视图。可以禁用，启用某些job
Notification:定义任务成功或者失败是否发送邮件
Failure Options:定义一个job失败，剩下的job怎么执行
Concurrent：并行任务执行设置
Flow Parametters：参数设置。

（3）执行一次

设置好上述参数，点击execute。

绿色代表成功，蓝色是运行，红色是失败。可以查看job运行时间，依赖和日志，点击details可以查看各个job运行情况。

（4）执行定时任务

这时候注意到cst了吧，之前需要将配置中时区改为Asia/shanghai。
可以选择"天/时/分/月/周"等执行频率。

可以查看下次执行时间。

3、操作 MapReduce 任务

（1）创建 job 描述文件

mapreduce_wordcount.job

mapreduce_pi.job

（2）创建 project 并上传 zip 包

（3）启动执行

4、Hive 脚本任务

（1） 创建 job 描述文件和 hive 脚本

Hive 脚本如下

test.sql

create database if not exists azkaban;

use azkaban;

drop table if exists student;

create table student(id int,name string,sex string,age int,deparment string) row format delimited fields terminated by ',';

load data local inpath '/home/hadoop/student.txt' into table student;

create table student_copy as select * from student;

insert overwrite directory '/aztest/hiveoutput' select count(1) from student_copy;

!hdfs dfs -cat /aztest/hiveoutput/000000_0;

drop database azkaban cascade; 

Job 描述文件：

hivef.job

# hivef.job

type=command

command=/home/hadoop/apps/apache-hive-2.3.3-bin/bin/hive -f 'test.sql'

（2）将所有 job 资源文件打到一个 zip 包中

（3）在 azkaban 的 web 管理界面创建工程并上传 zip 包

5、启动 job