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.gitignore
vendored
1
.gitignore
vendored
@ -2,7 +2,6 @@
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*.iml
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*.ipr
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*.iws
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*.jar
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*.sw?
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*~
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.#*
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18
README.md
18
README.md
@ -52,17 +52,17 @@
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1. [分布式文件存储系统——HDFS](https://github.com/heibaiying/BigData-Notes/blob/master/notes/Hadoop-HDFS.md)
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2. [分布式计算框架——MapReduce](https://github.com/heibaiying/BigData-Notes/blob/master/notes/Hadoop-MapReduce.md)
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3. [集群资源管理器——YARN](https://github.com/heibaiying/BigData-Notes/blob/master/notes/Hadoop-YARN.md)
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4. Hadoop单机伪集群环境搭建
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4. [Hadoop单机伪集群环境搭建](https://github.com/heibaiying/BigData-Notes/blob/master/notes/installation/hadoop%E5%8D%95%E6%9C%BA%E7%89%88%E6%9C%AC%E7%8E%AF%E5%A2%83%E6%90%AD%E5%BB%BA.md)
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## 二、Hive
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1. [数据仓库Hive](https://github.com/heibaiying/BigData-Notes/blob/master/notes/Hive.md)
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2. Linux环境下Hive的安装部署
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2. [Linux环境下Hive的安装部署](https://github.com/heibaiying/BigData-Notes/blob/master/notes/installation/Linux%E7%8E%AF%E5%A2%83%E4%B8%8BHive%E7%9A%84%E5%AE%89%E8%A3%85%E9%83%A8%E7%BD%B2.md)
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## 三、Spark
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1. Spark简介
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2. Spark单机版本环境搭建
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2. [Spark单机版本环境搭建](https://github.com/heibaiying/BigData-Notes/blob/master/notes/installation/Spark%E5%8D%95%E6%9C%BA%E7%89%88%E6%9C%AC%E7%8E%AF%E5%A2%83%E6%90%AD%E5%BB%BA.md)
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3. RDD详解
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4. Spark Transformation 和 Action
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@ -74,13 +74,13 @@ TODO
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1. Strom简介
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2. [Storm核心概念详解](https://github.com/heibaiying/BigData-Notes/blob/master/notes/Storm核心概念详解.md)
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3. Storm单机版本环境搭建
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3. [Storm单机版本环境搭建](https://github.com/heibaiying/BigData-Notes/blob/master/notes/installation/Storm%E5%8D%95%E6%9C%BA%E7%89%88%E6%9C%AC%E7%8E%AF%E5%A2%83%E6%90%AD%E5%BB%BA.md)
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4. Storm编程模型
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## 六、Flume
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1. Flume简介
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2. Linux环境下Flume的安装部署
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2. [Linux环境下Flume的安装部署](https://github.com/heibaiying/BigData-Notes/blob/master/notes/installation/Linux%E4%B8%8BFlume%E7%9A%84%E5%AE%89%E8%A3%85.md)
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3. Flume的使用
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4. Flume整合Kafka
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@ -93,9 +93,9 @@ TODO
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## 八、Azkaban
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1. Azkaban项目简介
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2. Azkaban3.x编译及部署
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3. Azkaban Flow 1.0 的使用
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4. Azkaban Flow 2.0 的使用
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2. [Azkaban3.x编译及部署](https://github.com/heibaiying/BigData-Notes/blob/master/notes/installation/Azkaban%203.x%20%E7%BC%96%E8%AF%91%E5%8F%8A%E9%83%A8%E7%BD%B2.md)
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||||
3. [Azkaban Flow 1.0 的使用](https://github.com/heibaiying/BigData-Notes/blob/master/notes/Azkaban%20Flow%201.0%20%E7%9A%84%E4%BD%BF%E7%94%A8.md)
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4. [Azkaban Flow 2.0 的使用](https://github.com/heibaiying/BigData-Notes/blob/master/notes/Azkaban%20Flow%202.0%20%E7%9A%84%E4%BD%BF%E7%94%A8.md)
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## 九、HBase
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@ -104,7 +104,7 @@ TODO
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3. [HBase常用Shell命令](https://github.com/heibaiying/BigData-Notes/blob/master/notes/Hbase%20Shell.md)
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4. HBase Java API
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5. HBase 协处理器
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6. HBase 备份与恢复
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6. [HBase 容灾与备份](https://github.com/heibaiying/BigData-Notes/blob/master/notes/Hbase%E5%AE%B9%E7%81%BE%E4%B8%8E%E5%A4%87%E4%BB%BD.md)
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||||
7. [HBase的SQL中间层——Phoenix](https://github.com/heibaiying/BigData-Notes/blob/master/notes/Hbase%E7%9A%84SQL%E5%B1%82%E2%80%94%E2%80%94Phoenix.md)
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||||
8. [Spring/Spring Boot 整合 Mybatis + Phoenix](https://github.com/heibaiying/BigData-Notes/blob/master/notes/Spring%2BMybtais%2BPhoenix%E6%95%B4%E5%90%88.md)
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## 十、Kafka
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@ -1,5 +1,6 @@
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# Azkaban Flow 1.0 的使用
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<nav>
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# Azkaban Flow 1.0 的使用
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<nav>
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<a href="#一简介">一、简介</a><br/>
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<a href="#二基本任务调度">二、基本任务调度</a><br/>
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<a href="#21-新建项目">2.1 新建项目</a><br/>
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@ -16,219 +17,221 @@
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<a href="#五调度MR作业">五、调度MR作业</a><br/>
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<a href="#六调度Hive作业">六、调度Hive作业</a><br/>
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<a href="#七在线修改作业配置">七、在线修改作业配置</a><br/>
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<a href="#<div-align="center">-<img--src="httpsgithubcomheibaiyingBigData-Notesblobmasterpicturesazkaban-click-editpng">-<div>八可能出现的问题"><div align="center"> <img src="https://github.com/heibaiying/BigData-Notes/blob/master/pictures/azkaban-click-edit.png"/> </div>八、可能出现的问题</a><br/>
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</nav>
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## 一、简介
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Azkaban提供了人性化的WEB UI界面，使得我们可以通过界面上传配置文件来完成任务的调度。Azkaban有两个重要的概念：
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- **Job**： 你需要执行的调度任务；
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||||
- **Flow**：一个获取多个Job及它们之间的依赖关系所组成的图表叫做Flow。
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目前 Azkaban 3.x 同时支持 Flow 1.0 和 Flow 2.0，本文主要讲解 Flow 1.0的使用，下一篇文章会讲解Flow 2.0的使用。
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## 二、基本任务调度
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### 2.1 新建项目
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||||
在Azkaban主界面可以创建对应的项目
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<div align="center"> <img src="https://github.com/heibaiying/BigData-Notes/blob/master/pictures/azkaban-create-project.png"/> </div>
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### 2.2 任务配置
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||||
新建任务配置文件`Hello-Azkaban.job`，注意后缀名为`job`,内容如下,这里我们的任务很简单，就是输出一句`'Hello Azkaban!'`
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```shell
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||||
#command.job
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||||
type=command
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||||
command=echo 'Hello Azkaban!'
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```
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### 2.3 打包上传
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||||
将`Hello-Azkaban.job `打包为`zip`压缩文件
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<div align="center"> <img src="https://github.com/heibaiying/BigData-Notes/blob/master/pictures/azkaban-zip.png"/> </div>
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||||
通过Web UI 界面上传
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||||
<div align="center"> <img src="https://github.com/heibaiying/BigData-Notes/blob/master/pictures/azkaban-upload.png"/> </div>
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||||
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||||
上传成功后可以看到对应的Flows
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||||
<div align="center"> <img src="https://github.com/heibaiying/BigData-Notes/blob/master/pictures/azkaban-flows.png"/> </div>
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### 2.4 执行任务
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||||
点击页面上的`Execute Flow`执行任务
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<div align="center"> <img src="https://github.com/heibaiying/BigData-Notes/blob/master/pictures/azkaban-execute.png"/> </div>
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### 2.5 执行结果
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||||
点击`detail`可以查看到任务的执行日志
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<div align="center"> <img src="https://github.com/heibaiying/BigData-Notes/blob/master/pictures/azkaban-successed.png"/> </div>
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||||
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||||
<div align="center"> <img src="https://github.com/heibaiying/BigData-Notes/blob/master/pictures/azkaban-log.png"/> </div>
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## 三、多任务调度
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### 3.1 依赖配置
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||||
这里假设我们有五个任务（TaskA——TaskE）,D任务需要在A，B，C任务执行完成后才能执行，而E任务则需要在D任务执行完成后才能执行。则需要使用`dependencies`属性定义其依赖关系，各任务配置如下：
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||||
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||||
**Task-A.job** :
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```shell
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||||
type=command
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||||
command=echo 'Task A'
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||||
```
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||||
**Task-B.job** :
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||||
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||||
```shell
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||||
type=command
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||||
command=echo 'Task B'
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||||
```
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||||
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||||
**Task-C.job** :
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||||
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||||
```shell
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||||
type=command
|
||||
command=echo 'Task C'
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||||
```
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||||
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||||
**Task-D.job** :
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||||
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||||
```shell
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||||
type=command
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||||
command=echo 'Task D'
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||||
dependencies=Task-A,Task-B,Task-C
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||||
```
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||||
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||||
**Task-E.job** :
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||||
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||||
```shell
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||||
type=command
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||||
command=echo 'Task E'
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||||
dependencies=Task-D
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||||
```
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### 3.2 压缩上传
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||||
压缩后进行上传，这里需要注意的是一个Project只能接收一个压缩包，这里我还沿用上面的Project，默认后面的压缩包会覆盖前面的压缩包
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||||
<div align="center"> <img src="https://github.com/heibaiying/BigData-Notes/blob/master/pictures/azkaban-task-abcde-zip.png"/> </div>
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||||
|
||||
### 3.3 依赖关系
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||||
|
||||
多个任务存在依赖时，默认采用最后一个任务的文件名作为Flow的名称，其依赖关系可以在页面上得以直观的体现
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||||
<div align="center"> <img src="https://github.com/heibaiying/BigData-Notes/blob/master/pictures/azkaban-dependencies.png"/> </div>
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||||
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||||
### 3.4 执行结果
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||||
<div align="center"> <img src="https://github.com/heibaiying/BigData-Notes/blob/master/pictures/azkaban-task-abcde.png"/> </div>
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||||
这里说明一下在Flow1.0的情况下，是无法通过一个job文件完成多个任务的配置的，但是Flow 2.0 就很好的解决了这个问题。
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## 四、调度HDFS作业
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步骤与上面的步骤一致，这里已查看HDFS文件列表为例，建议涉及到路径的地方全部采用完整的路径名，配置文件如下：
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||||
```shell
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||||
type=command
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||||
command=/usr/app/hadoop-2.6.0-cdh5.15.2/bin/hadoop fs -ls /
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||||
```
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||||
执行结果：
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||||
<div align="center"> <img src="https://github.com/heibaiying/BigData-Notes/blob/master/pictures/azkaban-hdfs.png"/> </div>
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||||
## 五、调度MR作业
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||||
MR作业配置：
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```shell
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||||
type=command
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||||
command=/usr/app/hadoop-2.6.0-cdh5.15.2/bin/hadoop jar /usr/app/hadoop-2.6.0-cdh5.15.2/share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-2.6.0-cdh5.15.2.jar pi 3 3
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||||
```
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||||
执行结果：
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||||
<div align="center"> <img src="https://github.com/heibaiying/BigData-Notes/blob/master/pictures/azkaban-mr.png"/> </div>
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## 六、调度Hive作业
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作业配置：
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```shell
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||||
type=command
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||||
command=/usr/app/hive-1.1.0-cdh5.15.2/bin/hive -f 'test.sql'
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||||
```
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其中`test.sql`内容如下，创建一张雇员表，然后查看其结构：
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```sql
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||||
CREATE DATABASE IF NOT EXISTS hive;
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use hive;
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drop table if exists emp;
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CREATE TABLE emp(
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||||
empno int,
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ename string,
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||||
job string,
|
||||
mgr int,
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||||
hiredate string,
|
||||
sal double,
|
||||
comm double,
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||||
deptno int
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||||
) ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY '\t';
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||||
-- 查看emp表的信息
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||||
desc emp;
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```
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||||
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||||
打包的时候将`job`文件与`sql`文件一并进行打包
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||||
<div align="center"> <img src="https://github.com/heibaiying/BigData-Notes/blob/master/pictures/azkaban-hive.png"/> </div>
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||||
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||||
执行结果如下：
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||||
<div align="center"> <img src="https://github.com/heibaiying/BigData-Notes/blob/master/pictures/azkaban-hive-result.png"/> </div>
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||||
## 七、在线修改作业配置
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在测试的时候，我们可能要频繁修改配置，如果每次修改都要重新打包上传这是比较麻烦的，所幸的是Azkaban是支持配置的在线修改的，点击需要修改的Flow，就可以进入详情页面：
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||||
<div align="center"> <img src="https://github.com/heibaiying/BigData-Notes/blob/master/pictures/azkaban-project-edit.png"/> </div>
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||||
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||||
在详情页面点击`Eidt`按钮可以进入编辑页面
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||||
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||||
<div align="center"> <img src="https://github.com/heibaiying/BigData-Notes/blob/master/pictures/azkaban-edit.png"/> </div>
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||||
|
||||
在编辑页面可以新增配置或者修改配置
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||||
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||||
## <div align="center"> <img src="https://github.com/heibaiying/BigData-Notes/blob/master/pictures/azkaban-click-edit.png"/> </div>八、可能出现的问题
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||||
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||||
如果出现以下异常,多半是因为执行主机内存不足引起，azkaban要求执行主机可用内存必须大于3G才能满足执行任务的条件
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```shell
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||||
Cannot request memory (Xms 0 kb, Xmx 0 kb) from system for job
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||||
```
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||||
<div align="center"> <img src="https://github.com/heibaiying/BigData-Notes/blob/master/pictures/azkaban-memory.png"/> </div>
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||||
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||||
如果你的执行主机没办法增大内存，则可以通过配置`commonprivate.properties` 文件关闭内存检查，
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`commonprivate.properties` 文件在安装目录的`/plugins/jobtypes`下。
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关闭内存检查的配置如下：
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```shell
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||||
memCheck.enabled=false
|
||||
```
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## 一、简介
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||||
Azkaban提供了人性化的WEB UI界面，使得我们可以通过界面上传配置文件来完成任务的调度。Azkaban有两个重要的概念：
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||||
- **Job**： 你需要执行的调度任务；
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||||
- **Flow**：一个获取多个Job及它们之间的依赖关系所组成的图表叫做Flow。
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||||
目前 Azkaban 3.x 同时支持 Flow 1.0 和 Flow 2.0，本文主要讲解 Flow 1.0的使用，下一篇文章会讲解Flow 2.0的使用。
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## 二、基本任务调度
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### 2.1 新建项目
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||||
在Azkaban主界面可以创建对应的项目
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||||
<div align="center"> <img src="https://github.com/heibaiying/BigData-Notes/blob/master/pictures/azkaban-create-project.png"/> </div>
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||||
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||||
### 2.2 任务配置
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||||
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||||
新建任务配置文件`Hello-Azkaban.job`，注意后缀名为`job`,内容如下,这里我们的任务很简单，就是输出一句`'Hello Azkaban!'`
|
||||
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||||
```shell
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||||
#command.job
|
||||
type=command
|
||||
command=echo 'Hello Azkaban!'
|
||||
```
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||||
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||||
### 2.3 打包上传
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||||
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||||
将`Hello-Azkaban.job `打包为`zip`压缩文件
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||||
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||||
<div align="center"> <img src="https://github.com/heibaiying/BigData-Notes/blob/master/pictures/azkaban-zip.png"/> </div>
|
||||
|
||||
通过Web UI 界面上传
|
||||
|
||||
<div align="center"> <img src="https://github.com/heibaiying/BigData-Notes/blob/master/pictures/azkaban-upload.png"/> </div>
|
||||
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||||
上传成功后可以看到对应的Flows
|
||||
|
||||
<div align="center"> <img src="https://github.com/heibaiying/BigData-Notes/blob/master/pictures/azkaban-flows.png"/> </div>
|
||||
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||||
### 2.4 执行任务
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||||
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||||
点击页面上的`Execute Flow`执行任务
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||||
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||||
<div align="center"> <img src="https://github.com/heibaiying/BigData-Notes/blob/master/pictures/azkaban-execute.png"/> </div>
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||||
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||||
### 2.5 执行结果
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||||
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||||
点击`detail`可以查看到任务的执行日志
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||||
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||||
<div align="center"> <img src="https://github.com/heibaiying/BigData-Notes/blob/master/pictures/azkaban-successed.png"/> </div>
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||||
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||||
<div align="center"> <img src="https://github.com/heibaiying/BigData-Notes/blob/master/pictures/azkaban-log.png"/> </div>
|
||||
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||||
## 三、多任务调度
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||||
|
||||
### 3.1 依赖配置
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||||
|
||||
这里假设我们有五个任务（TaskA——TaskE）,D任务需要在A，B，C任务执行完成后才能执行，而E任务则需要在D任务执行完成后才能执行。则需要使用`dependencies`属性定义其依赖关系，各任务配置如下：
|
||||
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||||
**Task-A.job** :
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||||
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```shell
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||||
type=command
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||||
command=echo 'Task A'
|
||||
```
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||||
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||||
**Task-B.job** :
|
||||
|
||||
```shell
|
||||
type=command
|
||||
command=echo 'Task B'
|
||||
```
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||||
|
||||
**Task-C.job** :
|
||||
|
||||
```shell
|
||||
type=command
|
||||
command=echo 'Task C'
|
||||
```
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||||
**Task-D.job** :
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||||
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||||
```shell
|
||||
type=command
|
||||
command=echo 'Task D'
|
||||
dependencies=Task-A,Task-B,Task-C
|
||||
```
|
||||
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||||
**Task-E.job** :
|
||||
|
||||
```shell
|
||||
type=command
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||||
command=echo 'Task E'
|
||||
dependencies=Task-D
|
||||
```
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### 3.2 压缩上传
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||||
压缩后进行上传，这里需要注意的是一个Project只能接收一个压缩包，这里我还沿用上面的Project，默认后面的压缩包会覆盖前面的压缩包
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||||
<div align="center"> <img src="https://github.com/heibaiying/BigData-Notes/blob/master/pictures/azkaban-task-abcde-zip.png"/> </div>
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### 3.3 依赖关系
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||||
多个任务存在依赖时，默认采用最后一个任务的文件名作为Flow的名称，其依赖关系可以在页面上得以直观的体现
|
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||||
<div align="center"> <img src="https://github.com/heibaiying/BigData-Notes/blob/master/pictures/azkaban-dependencies.png"/> </div>
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### 3.4 执行结果
|
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<div align="center"> <img src="https://github.com/heibaiying/BigData-Notes/blob/master/pictures/azkaban-task-abcde.png"/> </div>
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这里说明一下在Flow1.0的情况下，是无法通过一个job文件完成多个任务的配置的，但是Flow 2.0 就很好的解决了这个问题。
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## 四、调度HDFS作业
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步骤与上面的步骤一致，这里已查看HDFS文件列表为例，建议涉及到路径的地方全部采用完整的路径名，配置文件如下：
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```shell
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type=command
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command=/usr/app/hadoop-2.6.0-cdh5.15.2/bin/hadoop fs -ls /
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```
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执行结果：
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<div align="center"> <img src="https://github.com/heibaiying/BigData-Notes/blob/master/pictures/azkaban-hdfs.png"/> </div>
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## 五、调度MR作业
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MR作业配置：
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```shell
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type=command
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command=/usr/app/hadoop-2.6.0-cdh5.15.2/bin/hadoop jar /usr/app/hadoop-2.6.0-cdh5.15.2/share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-2.6.0-cdh5.15.2.jar pi 3 3
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```
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执行结果：
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<div align="center"> <img src="https://github.com/heibaiying/BigData-Notes/blob/master/pictures/azkaban-mr.png"/> </div>
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## 六、调度Hive作业
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作业配置：
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```shell
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type=command
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command=/usr/app/hive-1.1.0-cdh5.15.2/bin/hive -f 'test.sql'
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```
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其中`test.sql`内容如下，创建一张雇员表，然后查看其结构：
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```sql
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CREATE DATABASE IF NOT EXISTS hive;
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use hive;
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drop table if exists emp;
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CREATE TABLE emp(
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empno int,
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ename string,
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job string,
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mgr int,
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hiredate string,
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sal double,
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comm double,
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deptno int
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) ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY '\t';
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-- 查看emp表的信息
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desc emp;
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```
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打包的时候将`job`文件与`sql`文件一并进行打包
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<div align="center"> <img src="https://github.com/heibaiying/BigData-Notes/blob/master/pictures/azkaban-hive.png"/> </div>
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执行结果如下：
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<div align="center"> <img src="https://github.com/heibaiying/BigData-Notes/blob/master/pictures/azkaban-hive-result.png"/> </div>
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## 七、在线修改作业配置
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在测试的时候，我们可能要频繁修改配置，如果每次修改都要重新打包上传这是比较麻烦的，所幸的是Azkaban是支持配置的在线修改的，点击需要修改的Flow，就可以进入详情页面：
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<div align="center"> <img src="https://github.com/heibaiying/BigData-Notes/blob/master/pictures/azkaban-project-edit.png"/> </div>
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在详情页面点击`Eidt`按钮可以进入编辑页面
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<div align="center"> <img src="https://github.com/heibaiying/BigData-Notes/blob/master/pictures/azkaban-edit.png"/> </div>
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在编辑页面可以新增配置或者修改配置
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<div align="center"> <img src="https://github.com/heibaiying/BigData-Notes/blob/master/pictures/azkaban-click-edit.png"/> </div>
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## 附：可能出现的问题
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如果出现以下异常,多半是因为执行主机内存不足引起，azkaban要求执行主机可用内存必须大于3G才能满足执行任务的条件
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```shell
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Cannot request memory (Xms 0 kb, Xmx 0 kb) from system for job
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```
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<div align="center"> <img src="https://github.com/heibaiying/BigData-Notes/blob/master/pictures/azkaban-memory.png"/> </div>
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如果你的执行主机没办法增大内存，则可以通过配置`commonprivate.properties` 文件关闭内存检查，
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`commonprivate.properties` 文件在安装目录的`/plugins/jobtypes`下。
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关闭内存检查的配置如下：
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```shell
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memCheck.enabled=false
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```
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@ -31,7 +31,21 @@
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### 五、Linux
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### 六、Flume
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1. [Linux环境下Flume的安装部署](https://github.com/heibaiying/BigData-Notes/blob/master/notes/installation/Linux%E4%B8%8BFlume%E7%9A%84%E5%AE%89%E8%A3%85.md)
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### 七、Azkaban
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1. [Azkaban3.x编译及部署](https://github.com/heibaiying/BigData-Notes/blob/master/notes/installation/Azkaban%203.x%20%E7%BC%96%E8%AF%91%E5%8F%8A%E9%83%A8%E7%BD%B2.md)
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### 八、Hive
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1. [Linux环境下Hive的安装部署](https://github.com/heibaiying/BigData-Notes/blob/master/notes/installation/Linux%E7%8E%AF%E5%A2%83%E4%B8%8BHive%E7%9A%84%E5%AE%89%E8%A3%85%E9%83%A8%E7%BD%B2.md)
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+ [虚拟机静态IP配置](https://github.com/heibaiying/BigData-Notes/blob/master/notes/installation/虚拟机静态IP配置.md)
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@ -4,14 +4,8 @@
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> 系统环境：Centos 7.6
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<nav>
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<a href="#11-下载并解压">1.1 下载并解压</a><br/>
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<a href="#12-配置环境变量">1.2 配置环境变量</a><br/>
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<a href="#13-修改配置">1.3 修改配置</a><br/>
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<a href="#14-拷贝数据库驱动">1.4 拷贝数据库驱动</a><br/>
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<a href="#15-初始化元数据库">1.5 初始化元数据库</a><br/>
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<a href="#16-启动">1.6 启动</a><br/>
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</nav>
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### 1.1 下载并解压
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下载所需版本的Hive，这里我下载的是`cdh5.15.2`版本的Hive。下载地址为：http://archive.cloudera.com/cdh5/cdh/5/
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@ -92,7 +86,7 @@ HADOOP_HOME=/usr/app/hadoop-2.6.0-cdh5.15.2
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### 1.4 拷贝数据库驱动
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将MySQL驱动拷贝到Hive安装目录的`lib`目录下, MySQL驱动的下载地址为https://dev.mysql.com/downloads/connector/j/ , 在本仓库的resources目录下我也上传了一份，有需要的可以自行下载。
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将MySQL驱动拷贝到Hive安装目录的`lib`目录下, MySQL驱动的下载地址为https://dev.mysql.com/downloads/connector/j/ , 在本仓库的[resources](https://github.com/heibaiying/BigData-Notes/tree/master/resources)目录下我也上传了一份，有需要的可以自行下载。
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<div align="center"> <img src="https://github.com/heibaiying/BigData-Notes/blob/master/pictures/hive-mysql.png"/> </div>
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BIN
resources/mysql-connector-java-5.1.47.jar
Normal file
BIN
resources/mysql-connector-java-5.1.47.jar
Normal file
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