https://blog.csdn.net/gaoqida/article/details/52165204

一．Azkaban和Oozie的工作流程

1.1 Azkaban工作流程

Azkaban将需要操作的信息打包成zip文件发送给Server端，Server对用户的信息进行存储。用户在Web UI 或者通过HTTP Client发送操作请求后，Server会根据用户定义的*.job文件（KV 匹配），执行zip包中的Jar文件。

源码的执行过程：

1.从Web页面提交工作流程：

Method.GET

/executor?projectId=33&project=testSpark&ajax=executeFlow&flow=test1&disabled=%5B%5D&failureEmailsOverride=false&successEmailsOverride=false&failureAction=finishCurrent&failureEmails=&successEmails=¬ifyFailureFirst=false¬ifyFailureLast=false&concurrentOption=ignore

用户提交任务后，发送任务的详情到服务器中，Azkaban客户端会对任务以及用户的信息进行校验，封装后首先将执行的信息（任务，时间，用户等）存入数据库中（表active_executing_flows），之后执行dispatch方法，对需要执行的任务流进行调度。

在dispatch方法中，首先会更新executions_flows表，然后将操作的语句发送到指定的ip和端口进行执行。

2.服务器接收到了请求：如果是执行操作那么接收到的action的type为execute。接着服务器会从数据库中获取相应的工作流flow，服务器将flow封装成FlowRunner。

FlowRunner的属性

ExecutorService	线程池对象
ExecId	从数据库中获取相应的flow
numJobThreads	默认10个线程
JobTypeManager	定义Job的插件，有以下几种插件
Set<JobRunner>	将有向无环图中的node抽象成一个JobRunner进行运行

其中任务的执行是使用一个递归操作runReadyJob()，循环操作其中的node，也就是每个JobRunner。

JobRunner的主要属性：

Job	执行任务的父类接口。
JobtypeManager	根据输入的type类型返回此节点需要执行的任务类型
JobId	唯一标识符
配置文件，Job的路径，监控FlowWatch.....

其中会根据需要操作的Flow来定义Job的type。返回相应的类型。例如MR  返回的是JavaProcessJob。

也就是说：每一个节点，是通过新建一个进程去运行。在这个进程中会执行多条command，通过process.run()，运行用户定义的job。

PS.每条command都需要重新建立一个process。

1.2  Oozie工作流程

在Oozie中，用户需要准备以下文件：

Job.properties	Job文件存储HDFS，ResourceManager的配置
Workflow.xml	配置每个节点之间的依赖关系
Lib	存放着指定运行jar的关联包
.jar	运行的jar包

用户需要将这些文件放置在一个文件夹下，然后上传至HDFS中。在客户端或者终端中发送请求去执行。

源码执行流程：

使用控制行操作：

1.首先调用：org.apache.oozie.cli.OozieCLI。首先根据不同的command类型调用不同的发送请求，例如使用MRCommand

在这个方法中会生成一个Client去Submit指定的Properties（根据Client和Command生成）。提交的对象是HTTPJobSubmit。调用该对象中的call方法和Server进行通信。最终返回一个jobId。METHOD.POST

2.服务器端：首先调用相应的Servlet，调用提交作业方法，生成一个DAG图（DAGEngine，然后所有的操作都是基于DAG来实现的）。

A.如果我们在提交一个作业时生成了jobType那么，此时会选定不同的提交类型（类似于一个工厂模式），返回指定的信息。

B.首先它会调用SubmitXCommand.call()方法，将job的信息加入数据库中并且返回一个jobId。

C.之后执行start(jobId)的方法，调用Xcommand.call()方法，生意Instrument对任务进行监控，在这个方法中会调用一个SignalXCommand.execute()方法。

在Oozie的后端中会维护一个异步队列，在上述的execute中会根据job中的每一个action的类型，去生成相应的Command加入异步队列中。类型如下：

skipAction	SignXcommand
startAction	ActionStartXCommand
ForkAction	ActionStartXCommand 和上面的jobType不同

类似还有killActionXCommand，workflowNotifyActionXCommand等

PS如果是MR 或者 Spark  映射ActionStartXCommand 类型。

D.在后端异步队列CallableQueueService中。（在这个方法中使用Instrument对Java进行进行监控）。会调用这些XCommand的execute方法，不同的类型会实例化不同的executor，例如MR 和 Spark都会实例化JavaActionExecutor（同时还有SubWorkflowActionExecutor执行提交任务）。

E.在上述对象的execute方法中会根据配置生成JobClient，来获取正在运行的Running Job的信息以及提交Job  SubmitJob，返回一个jobId。如果获取正在运行的runningJob在这个对象中还有job.trackerUrl也就是任务的日志。可以供以后展示。

测试用例提交流程：

看测试用例提交Hadoop作业中，首先对连接进行验证，然后每次提交会生成一个JobClient，该Oozie作为一个Client给Hadoop服务器发送操作job的请求。

其中操作hive hadoop spark 作业均是JavaActionExecutor，该执行器中会调用submitLauncher提交Hadoop作业。

1.3  小结

Azkaban的工作流运行是依靠操作进程来提交不同的命令的，它操作任务成功和失败的信息在于进程的相应，但是这并不能有效的管理任务的成功与失败。

Oozie 执行MR 任务是依靠Hadoop的Jar包，以Server作为Client发送请求至集群进行操作。在此之前需要将任务所依赖执行的jar包上传至HDFS中才可执行。

通过了解Oozie和Azkaban的执行过程，个人任务使用Oozie作为底层的流程引擎比较合适，因为通过JobClient可以有效的监控正在执行的任务，获取任务的信息，如果使用Azkaban则只能获取进程执行的详情。

二．workflow.xml配置工作流流程

在Oozie中每个工作流有不同的状态，具体如下：

PERP	工作流已经被定义但是没有执行
RUNNING	当一个工作流开始执行。它不会达到结束的状态只会出错结束或者挂起
SUSPENDED	工作流给挂起状态从RUNNING状态过来
SUCCESSED	工作流到达END节点
KILLED	工作流处于RUNNING或SUSPENDED状态被杀死
FAILED	工作流遇到错误停止

工作流节点有以下几种类型：

控制流节点：控制工作流开始和结束以及控制执行的路径

Start	<start to="[NODE-NAME]" /> 第一个执行的节点
End	<end name="[NODE-NAME]" /> 执行到该节点任务成功，一个工作流只能有一个end
Kill	<kill name="[NODE-NAME]"> <message>[MESSAGE-TO-LOG]</message> </kill> 被杀死节点的名称和备注，达到该节点时，任务状态为KILLED
Decision	<decision name="[NODE-NAME]"> <switch> <case to="[NODE_NAME]">[PREDICATE]</case> <default to="[NODE_NAME]" /> </switch> </decision> 工作流执行到此处时会根据条件进行判断，满足条件的路径将被执行
Fork	<fork name="[FORK-NODE-NAME]"> <path start="[NODE-NAME]" />... </fork> 多个并发路径
Join	<join name="[JOIN-NODE-NAME]" to="[NODE-NAME]" /> Fork的多条路径会在Join处汇合，只有所有路径都到了，才会执行join.

动作类型节点：能够触发一个计算任务或者处理任务执行的节点。该类节点有以下的基本特性：

1.异步：Oozie会启动一个异步队列来执行某个工作流job，并通过回调机制以及轮询来获取任务的执行状态.

2.节点要么成功要么失败。

3.一个任务如果在某个节点失败了，那么Oozie提供一套恢复运行的策略，如果是状态转移失败，那么自动运行，否则需手动运行。

动作类节点主要有以下几大类：

MR	<action name="[NODE-NAME]"> <map-reduce>...启动一个MRJOB的执行，并且可以配置其中的其他任务，如streaming,pipes,file,archive
Hive	<hive xmlns="uri:oozie:hive-action:0.2"> <script>[HIVE-SCRIPT]</script> <param>[PARAM-VALUE]</param> 执行hive查询sql
Sqoop	<sqoop xmlns="uri:oozie:sqoop-action:0.2">
Pig	启动脚本实现Job
Fs	<fs> <delete path='[PATH]' /> <mkdir path='[PATH]' /> <move source='[SOURCE-PATH]' target='[TARGET-PATH]' /> .... </fs>  操作HDFS
Java	在Oozie中Java是有main方法执行的程序，他在服务器中以MR Job进行执行，这个Job只有一个Map程序，需要执行 namenode,jobTracker以及JVM和传输给主函数的参数
Sub-workflow	子流程动作，主流程执行过程中，遇到子流程点执行时，会一直等到子流程执行完后才跳转到下一个要执行的节点。
Shell	<shell xmlns="uri:oozie:shell-action:0.2"> <exec>[SHELL-COMMAND]</exec> <argument>[ARGUMENT-VALUE]</argument> 执行shell语句

三．Oozie根据xml执行job

3.1新建workflow

可以根据hue中的方法进行新建，重写hue中的editor/workflow/new方法，不过得将python转java。

3.2执行workflow

参考oozie中的提交作业的流程，看下操作的主要对象的属性信息：

WorkflowJobBean

startTimestamp	开始时间
endTimestamp	结束时间
app_path	jar包位置
Conf	配置文件的信息BLOB二进制大文件
Actions	List<WorkflowActionBean> 一系列的执行节点
等等。。

这个是一个任务的基本属性，主要包含了一堆actions节点和conf配置文件。在提交代码的过程中，以MR 作业为例：

首先，在提交的过程中，会将用户的任务信息封装成一个workFlowJob以及workflowInstance（job的状态，执行路径等）并判断job的行为状态。

然后，对这个Job中的每个action进行遍历，判断action属于哪种类型，然后放入后端的异步队列中。

异步队列会执行其中每一个action，执行时生成一个executor，这个执行器在操作的过程中会根据每一个action的xml文件生成org.apache.hadoop.conf.configuration actionConfig对象，循环遍历每个action的节点xml映射去填充这个对象的属性。

最终根据actionConf生成一个jobClient，发送用户的请求。

四．如何运行Spark作业

4.1 Oozie

在Oozie中对spark作业的执行有其自定义的一套执行器----sparkActionExecutor，这个执行器继承了JavaActionExecutor。

在这个执行器中，主要作用是定义好spark作业的配置信息以及在生成Client的时候定义的Configuration actionConfig对象的初始化。

也就是说，spark对象会根据不同的配置初始化相应的JobClient用于发送spark任务jar包，其具体的流程和HadoopActionExecutor相似，都是调用JavaActionExecutor的execute()方法。

4.2 Azkaban

Azkaban的底层是将命令封装成一个进程进行执行，在这个过程中我们可以自定义相关命令。发送jar包进行执行。

4.3 小结

如果从操作的角度上来说，那么Azkaban直接上传jar包然后执行，其过程更为简易，并且用户操作相对于Oozie来说更为简单，困难在于，不能直接将所需要操作的shell语句编写入口提供给用户。需要根据WEB UI的返回值，生成操作命令。

Oozie的配置相对于复杂，但是它已经提供了一套相对于比较完整的WEB 页面接口以及HUE中配置workflow.xml的代码。困难点在于将用户编写的操作流程以xml形式形象的展示出来。

五．Oozie和Azkaban如何判断任务是否完成

5.1 Oozie判断任务是否完成

如果任务正在运行的过程中，那么当前这个任务会被存储在数据库中，并且状态标记为RUNNING。当任务在执行的过程中，如果不出错且不出现挂起的状态，则任务状态不会变化。

当任务操作结束后（无论错误还是成功执行完成），Oozie会操作回调接口，具体操作流程如下：

1.生成CompletedActionXCommand，封装当前action的信息。

2.在这个对象的execute方法中，如果当前action的状态为PREP，则将继续轮询，会将轮询的命令加入执行的异步队列中，并设置相应的延时执行。

3.如果任务正处于RUNNING中，那么会在异步队列中加入ActionCheckXCommand对象，在这其中例如使用MR，则会生成JavaActionExecutor 类型的执行器。

4.执行这个执行器中的check方法。根据jobId生成jobClient获取HADOOP中正在运行的RUNNING JOB 。

5.如果job.isComplete()，会判断任务是否结束。结束是否运行成功，有相应接口。（判断成功与否包括org.apache.hadoop.mapred.Counters）代码位于：

/oozie/action/hadoop/LauncherMapperHelper/isMainSucessful。成功返回SUCCESSED，失败FAILED

6.如果任务未结束，则任务设置为RUNNING。

最终每次jobClient查询结束需要close()。Oozie会将每次运行的状态信息存储于数据库中。

5.2Azkaban判断任务是否完成

当Azkaban在提交任务之后会在Client运行一个Process，不断的向Server发送查询请求。发送的请求：

/executor?execid=55&ajax=fetchexecflowupdate&lastUpdateTime=1470735951842

在Server中Azkaban会维护一个ConcurrentHashMap存储着执行的flow。这个hashmap是放在内存中的。由于Azkaban操作的颗粒度是进程，进程的执行成功或者失败都会影响这个hashmap。

但是进程的执行结果无法直接反应任务是否执行成功。

六．总结

综上述的几点对比Oozie以及Azkaban，个人觉得选择Oozie作为流程引擎的选型比较好，理由如下：

1.Oozie是基于Hadoop系统进行操作，而Azkaban是基于命令行进行操作。使用hadoop提供的第三方包JobClient比直接在底层跑shell命令开发成本小，可能遇到的坑也少（一个是基于平台，一个是基于系统）。

2.Oozie的操作是放在Hadoop中，而Azkaban的运行是服务器运行shell命令。为保证服务器的稳定，使用Oozie靠谱点。

3.Ooize提供查询任务执行状态，Azkaban查询的是进程执行的结果，如果某进程执行的shell命令出错，其进程仍展示位成功，混淆了任务输出。

4.Oozie将任务执行的状态持久化到数据库中，Azkaban将任务的状态存储在服务器内存中，如果掉电，则Azkaban会丢失任务信息。

5.Ooize中定义的action类型更为丰富，而Azkaban中的依赖较为简单，当面对复杂的逻辑时Oozie执行的比较顺畅（网上说的，但是没有实践的数据。。。）。

以Oozie作为流程引擎的难点：

1.定义workflow.xml的过程，需要保证有效的完成用户的逻辑且运行的过程中job不出错。

2.部署有点麻烦。

3.学习的成本会略高。