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大数据Hadoop之——任务调度器Azkaban(Azkaban环境部署)

目录一、概述1)什么是任务调度?2)常见任务调度工具3)什么是Azkaban二、Azkaban与Oozie对比三、Azkaban运行模式及架构1)AzkabanWebServer2)AzkabanExecutorServer3)关系型元数据库(MySQL)四、Azkaban安装部署1)soloservermode安装1、下载2、构建Azkaban安装包3、启动服务4、web访问验证5、配置https并重启服务2)multipleexecutormode安装(推荐)1、把编译好的包copy到其它目录2、安装mysql3、初始化azkaban表4、安装AzkabanExecutorServer(h

大数据Hadoop之——任务调度器Azkaban(Azkaban环境部署)

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大数据Hadoop之——Azkaban API详解

目录一、AzkabanAPI概述二、AzkabanAPI具体使用1)Authenticate(登录认证)2)FetchuserProjects(获取项目列表)3)CreateaProject(创建一个项目)4)DeleteaProject(删除一个项目)5)UploadaProjectZip(上传项目zip文件)6)FetchFlowsofaProject(获取项目的所有工作流flowId)7)FetchJobsofaFlow(获取一个工作流的详情)8)FetchExecutionsofaFlow(获取工作流的执行列表)9)FetchRunningExecutionsofaFlow(获取正在执

大数据Hadoop之——Azkaban API详解

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数据调度组件:基于Azkaban协调时序任务执行

一、Azkaban概述1、任务时序在数据服务的业务场景中,很常见的业务流程就是日志文件经过大数据分析,再向业务输出结果数据;在该过程中会有很多任务需要执行,并且很难精准把握任务执行的结束时间,但是又希望整个任务链尽快结束释放资源。大致执行顺序如下:业务日志文件同步到HDFS文件系统;经过Hadoop执行分析计算过程;结果数据在导入数仓进行存储;最终需要把数仓内数据同步到业务库;这样的流程不必业务中任务调度,时间基本是可预估的,只要把握留足任务间隔时间即可,大数据的任务链路通常需要一个结束直接启动另一个,以此降低时间成本,初入数据服务公司时,就发生过因为同步任务执行结束但是最后的个别CSV数据文

数据调度组件:基于Azkaban协调时序任务执行

一、Azkaban概述1、任务时序在数据服务的业务场景中,很常见的业务流程就是日志文件经过大数据分析,再向业务输出结果数据;在该过程中会有很多任务需要执行,并且很难精准把握任务执行的结束时间,但是又希望整个任务链尽快结束释放资源。大致执行顺序如下:业务日志文件同步到HDFS文件系统;经过Hadoop执行分析计算过程;结果数据在导入数仓进行存储;最终需要把数仓内数据同步到业务库;这样的流程不必业务中任务调度,时间基本是可预估的,只要把握留足任务间隔时间即可,大数据的任务链路通常需要一个结束直接启动另一个,以此降低时间成本,初入数据服务公司时,就发生过因为同步任务执行结束但是最后的个别CSV数据文
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