1.Azkaban实战

Azkaba内置的任务类型支持command、java

Command类型单一job示例

1、创建job描述文件

vi command.job
#command.job
type=command
command=echo 'hello'

2、将job资源文件打包成zip文件
zip command.job

3、通过azkaban的web管理平台创建project并上传job压缩包
首先创建project

上传zip包，例如：

zip包中的内容如下：

上传界面：

4、启动执行该job
可以查看脚本的内容：

执行工作流：

上面的已经变成了绿色了，表示已经执行完成了。

上面的repeat表示每天执行一次

1.2.通过任务执行shell脚本

编写command.job文件
内容如下：

#command.job
type=command
command=sh hello.sh

上面的command=sh hello.sh表示的意思是执行hello.sh脚本，其中hello.sh的脚本如下：

#!/bin/bash
echo 'hello' > /home/tuzq/software/azkabandata/hello.txt

按照上面的案例，上传上去，并且执行。

上传任务的脚本

执行工作流：

进入/home/tuzq/software/azkabandata查看是否有文件：

[root@hadoop1 azkabandata]# cd /home/tuzq/software/azkabandata
[root@hadoop1 azkabandata]# ls
hello.txt
[root@hadoop1 azkabandata]# cat hello.txt
hello
[root@hadoop1 azkabandata]#

1.3.Command类型多job工作流flow

1、创建有依赖关系的多个job描述
第一个job：foo.job

# foo.job
type=command
command=echo foo

第二个job：bar.job依赖foo.job

# bar.job
type=command
#表示这个命令依赖foo这个任务
dependencies=foo
command=echo bar

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

4、启动工作流flow

1.4.HDFS操作任务

1、创建job描述文件

# fs.job
type=command
command=/home/tuzq/software/hadoop-2.8.0/bin/hdfs dfs -mkdir /azaz

2、将job资源文件打包成zip文件

3、通过azkaban的web管理平台创建project并上传job压缩包
4、启动执行该job

通过上满的结果可以证明，可以通过job来自行hdfs的命令

1.5.MAPREDUCE任务

Mr任务依然可以使用command的job类型来执行
1、创建job描述文件，及mr程序jar包（示例中直接使用hadoop自带的example jar）

# mrwc.job
type=command
command=/home/tuzq/software/hadoop-2.8.0/bin/hadoop jar hadoop-mapreduce-examples-2.8.0.jar wordcount hdfs://hadoop1/wordcount/input hdfs://hadoop1/wordcount/azout

2、将所有job资源文件打到一个zip包中

其中hadoop-mapreduce-examples-2.8.0.jar 在$HADOOP_HOME/share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-2.8.0.jar

3、在azkaban的web管理界面创建工程并上传zip包

上传之后的准备工作是：
将wordcount/input上传到hdfs,命令如下：

[root@hadoop1 software]# hdfs dfs -put wordcount /
[root@hadoop1 software]# hdfs dfs -ls /
Found 8 items
drwxr-xr-x   - root supergroup          0 2017-06-13 12:01 /40000
drwxr-xr-x   - root supergroup          0 2017-06-14 18:31 /azaz
drwxr-xr-x   - root supergroup          0 2017-06-13 23:43 /flume
drwxr-xr-x   - root supergroup          0 2017-06-14 18:46 /input
-rw-r--r--   3 root supergroup       3719 2017-06-10 12:11 /kms.sh
drwxrwxrwx   - root supergroup          0 2017-06-14 18:43 /tmp
drwxr-xr-x   - root supergroup          0 2017-06-10 22:27 /user
drwxr-xr-x   - root supergroup          0 2017-06-14 18:47 /wordcount[root@hadoop1 software]# hdfs dfs -ls hdfs:/wordcount/input
Found 9 items
-rw-r--r--   3 root supergroup        604 2017-06-14 18:47 hdfs:///wordcount/input/1.txt
-rw-r--r--   3 root supergroup        604 2017-06-14 18:47 hdfs:///wordcount/input/2.txt
-rw-r--r--   3 root supergroup        604 2017-06-14 18:47 hdfs:///wordcount/input/3.txt
-rw-r--r--   3 root supergroup        604 2017-06-14 18:47 hdfs:///wordcount/input/4.txt
-rw-r--r--   3 root supergroup        604 2017-06-14 18:47 hdfs:///wordcount/input/5.txt
-rw-r--r--   3 root supergroup   27209520 2017-06-14 18:47 hdfs:///wordcount/input/a.txt
-rw-r--r--   3 root supergroup   27209520 2017-06-14 18:47 hdfs:///wordcount/input/aaa.txt
-rw-r--r--   3 root supergroup   27787264 2017-06-14 18:47 hdfs:///wordcount/input/b.txt
-rw-r--r--   3 root supergroup   26738688 2017-06-14 18:47 hdfs:///wordcount/input/c.txt

其中1.txt中内容类似：

4、启动job
现象：

执行完成之后的状态是：

查看hdfs上的内容：

开始的时候发现在/wordcount下只有input这个文件夹，当执行完成之后，发现有了azout这个文件夹。

综上所述，说明通过azkaban在hdfs上生成了文件

1.5.HIVE脚本任务

创建job描述文件和hive脚本
Hive脚本： test.sql

use default;
drop table aztest;
create table aztest(id int,name string) row format delimited fields terminated by ',';
load data inpath '/aztest/hiveinput' into table aztest;
create table azres as select * from aztest;
insert overwrite directory '/aztest/hiveoutput' select count(1) from aztest;

Job描述文件：hivef.job

#hivef.job
type=command
command=/home/tuzq/software/hive/apache-hive-1.2.1-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
4、启动job
准备工作（在hdfs上创建一个hive执行sql后依赖的文件夹）：
[root@hadoop1 apache-hive-1.2.1-bin]# hdfs dfs -mkdir -p /aztest/hiveoutput
执行完成之后效果如下：

特别注意的是：如果执行错了，可以查看任务的日志输出：

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