Azkaban 简介（一）
什么是任务调度
大数据平台技术框架支持的开发语言多种多样，开发人员的背景差异也很大，这就产生出很多不同类型的程序（任务）运行在大数据平台之上，如：MapReduce、Hive、Pig、Spark、Java、Shell、Python 等。
这些任务需要不同的运行环境，并且除了定时运行，各种类型之间的任务存在依赖关系，一张简单的任务依赖图如下：
常见任务调度工具
- crontab （Linux 自带命令，使用方式简单，适合不是非常复杂的场景，比如只按照时间来调度）
- oozie（ Hadoop 自带的开源调度系统，使用方式比较复杂，适合大型项目场景）
- azkaban（一个开源调度系统，使用方式比较简单，适合中小型项目场景）
- 企业定制开发（企业自研的调度系统，不开源）
Azkaban 是什么
Azkaban 是由 Linkedin 公司推出的一个批量工作流任务调度器，Azkaban 使用 job 文件建立任务之间的依赖关系，并提供 Web 界面供用户管理和调度工作流
Azkaban 特点
Azkaban 是由 Linkedin 开源的一个批量工作流任务调度器。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。Azkaban 定义了一种 KV 文件格式来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。
它有如下功能特点：
- Web 用户界面
- 方便上传工作流
- 方便设置任务之间的关系
- 调度工作流
- 认证/授权(权限的工作)
- 能够杀死并重新启动工作流
- 模块化和可插拔的插件机制
- 项目工作区
- 工作流和任务的日志记录和审计
Azkaban 与 Oozie 对比
Azkaban 和 Oozie 是市面上最流行的两种调度器。总体来说，Ooize 相比 Azkaban 是一个重量级的任务调度系统，功能全面，但部署和使用也更复杂，比较适合作为大型项目的任务调度系统。而 Azkaban 相对而言，配置和使用更为简单，能够满足常见的任务调度，比较适合作为中小型项目的任务调度系统。
Azkaban 和 Oozie 详情对比如下：
-
功能
两者均可以调度 mapreduce,pig,java,脚本工作流任务
两者均可以定时执行工作流任务 -
工作流定义
Azkaban 使用 Properties 文件定义工作流
Oozie 使用 XML 文件定义工作流 -
工作流传参
Azkaban 支持直接传参
Oozie 支持参数和 EL 表达式
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定时执行
Azkaban 的定时执行任务是基于时间的
Oozie 的定时执行任务基于时间和输入数据 -
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 -
工作流执行
Azkaban 有两种运行模式，分别是单机模式和集群模式
Oozie 作为工作流服务器运行，支持多用户和多工作流 -
工作流管理
Azkaban 支持浏览器以及 ajax 方式操作工作流
Oozie 支持命令行、HTTP REST、Java API、浏览器操作工作流
Azkaban 运行模式及架构
Azkaban 三大核心组件
- 关系型元数据库（MySQL）
- Azkaban Web Server
- Azkaban Executor Server
Azkaban有两种部署方式
-
solo server mode(单机模式)
WebServer 和 ExecutorServer 在同一个进程
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cluster server mode(集群模式)
WebServe r和 ExecutorServer 运行在不同进程，并用数据库保存定义及状态
- 单个Executor
- 多个Executor
Azkaban Web Server
AzkabanWebServer 是 Azkaban 的主要管理者，负责项目管理、身份验证、调度和监控执行,并且为用户界面
Azkaban Executor
提交和执行工作流，记录工作流日志，和 Azkaban WebServer 可以在同一台服务器，也可部署在独立的机器。把 Executor 单独分开有几个好处：
- 在多 Executor 模式下可以方便扩展
- 工作流在某一个 Executor 挂掉，可以在另一个 Executor 上重试
- 可以滚动升级，从而不影响调度
Azkaban 元数据库
Azkaban 任务调度步骤
- Azkaban 新建项目
- 在 Azkaban Web 界面创建 Project
- 创建 job 文件
- 将文件压缩为 zip 文件
- 上传 zip 文件到 Web 界面
- 执行调度
Azkaban 常见任务类型
执行 shell 命令
type=command
command=echo 'hello'
执行 shell 脚本
type=command
command=sh hello.sh
执行 Spark 程序
type=command
command=/usr/install/spark/bin/spark-submit --class com.test.AzkabanTest test-1.0-SNAPSHOT.jar
hive 命令\脚本
type=command
command=beeline -u jdbc:hive2://localhost:10000 -n hive -p hive -f 'test.sql'
执行 MapReduce 程序
type=command
command=${HADOOP_HOME}bin/hadoop jar hadoop-mapreduce-examples-2.8.0.jar
wordcount ${input} ${output}
