Azkaban

附Java/C/C++/机器学习/算法与数据结构/前端/安卓/Python/程序员必读书籍书单大全： 书单导航页（点击 右侧 极客侠栈 即可打开个人博客）： 极客侠栈 ① 【Java】学习之路吐血整理技术书从入门到进阶最全50+本（珍藏版) ② 【算法数据结构+acm】从入门到进阶吐血整理书单50+本（珍藏版) ③ 【数据库】从入门到进阶必读18本技术书籍网盘吐血整理网盘(珍藏版) ④ 【Web前端】从HTML到JS到AJAX到HTTP从框架到全栈帮你走更少弯路(珍藏版) ⑤ 【python】书最全已整理好（从入门到进阶）(珍藏版) ⑥ 【机器学习】+python整理技术书（从入门到进阶已经整理好）（珍藏版） ⑦ 【C语言】推荐书籍从入门到进阶带你走上大牛之路（珍藏版） ⑧ 【安卓】入门到进阶推荐书籍整理pdf书单整理（珍藏版） ⑨ 【架构师】之路史诗级必读书单吐血整理四个维度系列80+本书(珍藏版) ⑩ 【C++】吐血整理推荐书单从入门到进阶成神之路100+本(珍藏) 【ios】IOS书单从入门到进阶吐血整理(珍藏版) ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

Python3实战Spark大数据分析及调度 搜索QQ号直接加群获取其它学习资料：715301384 部分课程截图： 链接：https://pan.baidu.com/s/12VDmdhN4hr7ypdKTJvvgKg 提取码：cv9z PS：免费分享，若点击链接无法获取到资料，若如若链接失效请加群 其它 资源在群里，私聊管理员即可免费领取；群――715301384，点击加群 ，或扫描二维码 第1章 课程介绍 课程介绍 1-1 PySpark导学 试看 1-2 OOTB环境演示 第2章 实战环境搭建 工欲善其事必先利其器，本章讲述JDK、Scala、Hadoop、Maven、Python3以及Spark源码编译及部署 2-1 -课程目录 2-2 -Java环境搭建 2-3 -Scala环境搭建 2-4 -Hadoop环境搭建 2-5 -Maven环境搭建 2-6 -Python3环境部署 2-7 -Spark源码编译及部署 第3章 Spark Core核心RDD 本章详细讲解RDD是什么以及特性(面试常考)、Spark中两个核心类SparkContext和SparkConf、pyspark启动脚本分析、RDD的创建方式以及如何使用IDE开发Python Spark应用程序并提交到服务器上运行 3-1 -课程目录 3-2 -RDD是什么 3-3 -通过电影描述集群的强大之处 3-4

1. 环境 Centos 7.6 Mysql 5.7.25 2.安装Azkaban 1.创建 /opt/module/azkaban 目录 mkdir -p /opt/module/azkaban 2.解压 azkaban-executor-server-2.5.0.tar.gz、azkaban-sql-script-2.5.0.tar.gz、azkaban-web-server-2.5.0.tar.gz 到 /opt/module/azkaban 下 tar -zxvf /opt/software/azkaban-web-server-2.5.0.tar.gz -C /opt/module/azkaban/ tar -zxvf /opt/software/azkaban-sql-script-2.5.0.tar.gz -C /opt/module/azkaban/ tar -zxvf /opt/software/azkaban-executor-server-2.5.0.tar.gz -C /opt/module/azkaban/ 3.对解压后的文件重命名 mv /opt/module/azkaban/azkaban-web-2.5.0/ /opt/module/azkaban/server mv /opt/module/azkaban/azkaban-executor-2.5

介绍 Azkaban是twitter出的一个任务调度系统，操作比Oozie要简单很多而且非常直观，提供的功能比较简单。Azkaban以Flow为执行单元进行定时调度，Flow就是预定义好的由一个或多个可存在依赖关系的Job组成的工作流。Azkaban的官方主页是 http://azkaban.github.io/azkaban2/ ，它的的主要特点有下面几个： 兼容所有Hadoop版本（1.x,2.x,CDH） 可以通过WebUI进行管理配置，操作方便 可以通过UI配置定时调度 扩展性好，可针对某一问题开发组件(目前有三个插件HDFSBrowser，JobtypePlugins和HadoopSecurityManager) 有权限管理模块 可以通过WebUI跟踪Flow或者Job的执行情况 可以设置邮件提醒 可以为定时Flow或者Flow中的某个Job配置执行时间长度的控制，如果执行时间超过了所设的时间，可以发送警告邮件给相关人员或者Kill掉相应设置的Flow或Job 可以重试失败Job Azkaban也有一些局限性（尚待挖掘），例如任务之间的依赖，不能够指定部分完成（比如我们希望任务A依赖于B，但是并不是B完全执行完成A才可以启动，而是B的某个阶段完成的话就可以启动A） Azkaban主要是解决Hadoop Job的依赖关系，它包括三个组件，组件之间的关系如下图所示

参数传递是调度字体工作流运行时非常重要的一部分，工作流的执行，单个作业的执行，多个工作流之间的依赖执行，历史任务重算，都涉及到参数传递和同步。 1 参数类型综述 azkaban的工作流中的参数可以分为如下几个类型： Azkaban UI 页面输入参数 环境变量参数 job作业文件中定义的参数 工作流的用户定义的属性文件，上游作业传递给下游的参数 工作流运行时产生的系统参数 job的common参数 参数类型与其对应的参数范围如下： 参数类型 作用域 UI 页面输入参数 ，即工作流参数 flow全局有效 工作流ZIP压缩包中的属性文件（.properties结尾） flow全局有效,zip文件目录以及子目录有效 工作流运行时参数 flow全局有效 环境变量参数 flow全局有效 job的common参数 job内局部有效 JOB文件中定义的参数 job内局部有效 上游作业传递给下游的参数 job内局部有效 2. job 参数简介commom参数 除了 type , command , dependencies 三个参数外，还有如下一些保留参数可以为每个job配置 参数 说明 retries 失败的job的自动重试的次数 retry.backoff 重试的间隔（毫秒） working.dir 指定命令被调用的目录。默认的working目录是executions/${execution

Oozie 可以从失败点重启，azkaban不能 Oozie 的 flow 保存在 DB ，而azkaban 保存在内存 Azkaban 在启动job前，必须确定execution路径，然而 Oozie 允许节点自己决定 Azkaban 不支持事件触发 Azkaban 使用简单的工作流 来源： oschina 链接： https://my.oschina.net/u/1421929/blog/656991

1. Azkaban Web Server 的配置 (1) 基本配置 配置 说明 默认值 azkaban.name 网页上显示的Azkaban实例的名称 Local azkaban.label Azkaban实例的描述信息 My Local Azkaban azkaban.color 网页的主题颜色 #FF3601 azkaban.default.servlet.path 访问WEB页面默认的根路径 /index web.resource.dir CSS和JS文件所在的位置 web/ default.timezone 时区，应该设置为Asia/Shanghai America/Los_Angeles viewer.plugin.dir 监控插件安装的路径 plugins/viewer cache.directory 缓存目录 cache job.max.Xms 每个Job初始化时分配的内存 1GB job.max.Xmx 每个Job可以请求到的最大内存 2GB (2) Jetty 相关的配置 配置 说明 默认值 jetty.port jetty端口 8081 jetty.use.ssl 是否使用SSL false jetty.maxThreads 用于发送请求的最大线程数 25 jetty.ssl.port SSL port 8443 jetty.keystore

1 Azkaban 概述 1.1 为什么需要工作流调度系统 一个完整的数据分析系统通常都是由大量任务单元组成：shell，java，mr、hive 等 各任务单元之间存在时间先后及前后依赖关系 为了很好地组织起这样的复杂执行计划，需要一个工作流调度系统来调度执行 1.2 什么是 Azkaban？ Azkaban 是一个批量工作流任务调度器，主要用于在一个工作流内以一个特定的顺序运行一组工作和流程，它的配置是通过简单的 KV 对的方式，通过配置中的 dependencies 来设置依赖关系，Azkaban 使用 job 配置文件建立任务之间的依赖关系，并提供一个易于使用的 web 用户界面维护和跟踪你的工作流。 1.3 特点 兼容任何版本的 Hadoop 易于使用的 Web 用户界面 简单的工作流的上传 方便设置任务之间的关系 调度工作流 模块化和可插拔的插件机制 认证/授权（权限的工作） 能够杀死并重新启动工作流 有关失败和成功的电子邮件提醒 1.4 架构 1、AzkabanWebServer：AzkabanWebServer 是整个 Azkaban 工作流系统的主要管理者，它用户登录认证、负责 project管理、定时执行工作流、跟踪工作流执行进度等一系列任务 2、AzkabanExecutorServer：负责具体的工作流的提交、执行，它们通过数据库来协调任务的执行 3

Oozie和Azkaban的区别： 工作流定义：Oozie是通过xml定义的而Azkaban为properties来定义。 部署过程：Oozie的部署相对困难些，同时它是从Yarn上拉任务日志。 Azkaban中如果有任务出现失败，只要进程有效执行，那么任务就算执行成功，这是BUG，但是Oozie能有效的检测任务的成功与失败。 操作工作流：Azkaban使用Web操作。Oozie支持Web，RestApi，Java API操作。 权限控制：Oozie基本无权限控制，Azkaban有较完善的权限控制，供用户对工作流读写执行操作。 Oozie的action主要运行在hadoop中而Azkaban的actions运行在Azkaban的服务器中。 记录workflow的状态：Azkaban将正在执行的workflow状态保存在内存中，Oozie将其保存在Mysql中。 出现失败的情况：Azkaban会丢失所有的工作流，但是Oozie可以在继续失败的工作流运行 来源： https://www.cnblogs.com/yumengfei/p/11576447.html

原地址：http://bigdata.idcquan.com/dsjjs/159544.shtml 大数据 技术的体系庞大且复杂，基础的技术包含数据的采集、数据预处理、分布式存储、NoSQL数据库、数据仓库、机器学习、并行计算、可视化等各种技术范畴和不同的技术层面。首先给出一个通用化的大数据处理框架，主要分为下面几个方面：数据采集与预处理、数据存储、数据清洗、数据查询分析和数据可视化。 一、数据采集与预处理 对于各种来源的数据，包括移动互联网数据、社交网络的数据等，这些结构化和非结构化的海量数据是零散的，也就是所谓的数据孤岛，此时的这些数据并没有什么意义，数据采集就是将这些数据写入数据仓库中，把零散的数据整合在一起，对这些数据综合起来进行分析。数据采集包括文件日志的采集、数据库日志的采集、关系型数据库的接入和应用程序的接入等。在数据量比较小的时候，可以写个定时的脚本将日志写入存储系统，但随着数据量的增长，这些方法无法提供数据安全保障，并且运维困难，需要更强壮的解决方案。 Flume NG作为实时日志收集系统，支持在日志系统中定制各类数据发送方，用于收集数据，同时，对数据进行简单处理，并写到各种数据接收方(比如文本，HDFS，Hbase等)。Flume NG采用的是三层架构：Agent层，Collector层和Store层，每一层均可水平拓展。其中Agent包含Source