azkaban简介

notes/Azkaban简介.md

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 #### 1.1 背景
 
-一个完整的大数据分析系统，必然有很多任务单元组成（如数据收集、数据清洗、数据存储、数据分析等），所有的任务单元及其之间的依赖关系组成了多个工作流。复杂的工作流管理涉及到很多问题：
+一个完整的大数据分析系统，必然由很多任务单元(如数据收集、数据清洗、数据存储、数据分析等)组成，所有的任务单元及其之间的依赖关系组成了复杂的工作流。复杂的工作流管理涉及到很多问题：
 
 - 如何定时调度某个任务？
 - 如何在某个任务执行完成后再去执行另一个任务？
 - 如何在任务失败时候发出预警？
 - ......
 
-面对这些问题，工作流调度程序应运而生。Azkaban就是其中之一，也是大数据场景下使用最为广泛的工作流调度系统之一。
+面对这些问题，工作流调度系统应运而生。Azkaban就是其中之一。
 
 #### 1.2 功能
 
-Azkaban产生于LinkedIn，在多种大数据生成环境下使用多年，具备以下功能：
+Azkaban产生于LinkedIn，并经过多年生产环境的检验，它具备以下功能：
 
 - 兼容任何版本的Hadoop
 - 易于使用的Web UI
@@ -30,7 +30,7 @@ Azkaban产生于LinkedIn，在多种大数据生成环境下使用多年，具
 - SLA警报和自动查杀失败任务
 - 重试失败的任务
 
-Azkaban是基于可用性设计的，在使用上确实做到了简单易用，页面整体的风格也比较明朗，下面是其WEB UI界面：
+Azkaban的设计理念是在保证功能实现的基础上兼顾易用性，其页面风格清晰明朗，下面是其WEB UI界面：
 
 <div align="center"> <img  src="https://github.com/heibaiying/BigData-Notes/blob/master/pictures/azkaban-web.png"/> </div>
 
@@ -40,27 +40,26 @@ Azkaban 和 Oozie 都是目前使用最为广泛的工作流调度程序，其
 
 #### 功能对比
 
-- 两者均可以调度Linux命令、MapReduce、Spark、Pig、Java、Hive等工作流任务
-- 两者均可以定时执行工作流任务
+- 两者均可以调度Linux命令、MapReduce、Spark、Pig、Java、Hive等工作流任务；
+- 两者均可以定时执行工作流任务。
 
 #### 工作流定义
 
-- Azkaban使用Properties（Flow 1.0）和 YAML（Flow 2.0）文件定义工作流
-- Oozie使用hadoop流程定义语言（hadoop process defination language，hPDL）来描述工作流，hPDL是一种XML流程定义语言
+- Azkaban使用Properties(Flow 1.0)和YAML(Flow 2.0)文件定义工作流；
+- Oozie使用Hadoop流程定义语言（hadoop process defination language，HPDL）来描述工作流，HPDL是一种XML流程定义语言。
 
 #### 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
+- 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。
 
 #### 运行模式
 
-Azkaban 3.x 之后版本提供2种运行模式：
++ Azkaban 3.x 提供了两种运行模式：
+  + **solo server model(单服务模式)** ：元数据默认存放在内置的H2数据库（可以修改为MySQL），该模式中`webServer`(管理服务器)和 `executorServer`(执行服务器)运行在同一个进程中，进程名是`AzkabanSingleServer`。该模式适用于小规模工作流的调度。
+  + **multiple-executor(分布式多服务模式)** ：存放元数据的数据库为MySQL，MySQL应采用主从模式进行备份和容错。这种模式下`webServer`和`executorServer`在不同进程中运行，彼此之间互不影响，适合用于生产环境。
 
-- solo server model（单服务模式）：元数据默认存放在内置的H2数据库（也可以修改为MYSQL），该模式中 webServer 和 executorServer 运行在同一个进程中，进程名是AzkabanSingleServer。该模式适用于小规模的使用。
-- multiple-executor（分布式多服务模式）：存放元数据的数据库为MYSQL，采用主从设置进行备份，管理服务器（webServer）和执行服务器（executorServer）在不同进程中运行，这种模式下，管理服务器和执行服务器互不影响，适合用于生产环境。
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-Oozie使用Tomcat等Web服务器作为Web页面展示容器，默认使用derby存储工作流元数据，由于derby过于轻量，实际中基本使用MySQL作为Oozie的元数据库。
++ Oozie使用Tomcat等Web容器来展示Web页面，默认使用derby存储工作流的元数据，由于derby过于轻量，实际使用中通常用MySQL代替。
 
 
 
@@ -68,10 +67,10 @@ Oozie使用Tomcat等Web服务器作为Web页面展示容器，默认使用derby
 
 ## 三、总结
 
-如果你的工作流不是特别复杂，没有超出了Azkaban的处理范围，则推荐轻量级的Azkaban，主要基于以下原因：
+如果你的工作流不是特别复杂，推荐使用轻量级的Azkaban，主要有以下原因：
 
-+ 安装方面：Azkaban 3.0 之前都是提供安装包的，解压配置部署即可。Azkaban 3.0 之后的版本需要编译，这个编译时基于gradle进行的，自动化程度也比较高，只需要按步骤执行编译命令即可；
-+ 页面设计：Azkaban的界面比较简单易用，所有任务的执行结果、执行日志、任务之间的依赖关系都可以从界面上直观查看；
-+ 配置方面：在Flow 1.0 版本的工作流定义是基于Properties文件的，这个时候的限制可能会多一点，但是在Flow 2.0 中支持YARM语法来进行配置，熟悉Spring开发的朋友可能都知道Spring Boot就采用的YAML代替之前繁重的XML，YAML语法使得Azkaban Flow 的配置更为简单、灵活。
++ **安装方面**：Azkaban 3.0 之前都是提供安装包的，直接解压部署即可。Azkaban 3.0 之后的版本需要编译，这个编译时基于gradle的，自动化程度比较高；
++ **页面设计**：所有任务的依赖关系、执行结果、执行日志都可以从界面上直观查看到；
++ **配置方面**：Azkaban Flow 1.0 基于Properties文件来定义工作流，这个时候的限制可能会多一点。但是在Flow 2.0 就支持了YARM。YARM语法更加灵活简单，著名的微服务框架Spring Boot就采用的YAML代替了繁重的XML。
 
  

notes/installation/Azkaban_3.x_编译及部署.md

@@ -84,9 +84,8 @@ Azkaban 的编译过程中用到Git下载部分需要的Jar包的，所以需要
 
 按照官方文档的说明，Azkaban 3.x 之后版本提供2种运行模式：
 
-+ solo server model（单服务模式）：元数据默认存放在内置的H2数据库（也可以修改为MYSQL），该模式中 webServer 和 executorServer 运行在同一个进程中，进程名是AzkabanSingleServer。该模式适用于小规模的使用。
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-+ multiple-executor（分布式多服务模式）：存放元数据的数据库为MYSQL，采用主从设置进行备份，管理服务器（webServer）和执行服务器（executorServer）在不同进程中运行，这种模式下，管理服务器和执行服务器互不影响，适合用于生产环境。
++ **solo server model(单服务模式)** ：元数据默认存放在内置的H2数据库（可以修改为MySQL），该模式中`webServer`(管理服务器)和 `executorServer`(执行服务器)运行在同一个进程中，进程名是`AzkabanSingleServer`。该模式适用于小规模工作流的调度。
+- **multiple-executor(分布式多服务模式)** ：存放元数据的数据库为MySQL，MySQL应采用主从模式进行备份和容错。这种模式下`webServer`和`executorServer`在不同进程中运行，彼此之间互不影响，适合用于生产环境。