在Hadoop中执行的任务有时候需要把多个Map/Reduce作业连接到一起，这样才能够达到目的。[1]在Hadoop生态圈中，有一种相对比较新 的组件叫做Oozie[2]，它让我们可以把多个Map/Reduce作业组合到一个逻辑工作单元中，从而完成更大型的任务。本文中，我们会向你介绍 Oozie以及使用它的一些方式。
什么是Oozie？
Oozie是一种Java Web应用程序，它运行在Java servlet容器——即Tomcat——中，并使用数据库来存储以下内容：
- 工作流定义
- 当前运行的工作流实例，包括实例的状态和变量
Oozie工作流是放置在控制依赖DAG（有向无环图 Direct Acyclic Graph）中的一组动作（例如，Hadoop的Map/Reduce作业、Pig作业等），其中指定了动作执行的顺序。我们会使用hPDL（一种XML流程定义语言）来描述这个图。
hPDL是一种很简洁的语言，只会使用少数流程控制和动作节点。控制节点会定义执行的流程，并包含工作流的起点和终点（start、end和 fail节点）以及控制工作流执行路径的机制（decision、fork和join节点）。动作节点是一些机制，通过它们工作流会触发执行计算或者处理 任务。Oozie为以下类型的动作提供支持： Hadoop map-reduce、Hadoop文件系统、Pig、Java和Oozie的子工作流（SSH动作已经从Oozie schema 0.2之后的版本中移除了）。
所有由动作节点触发的计算和处理任务都不在Oozie之中——它们是由Hadoop的Map/Reduce框架执行的。这种方法让Oozie可以支 持现存的Hadoop用于负载平衡、灾难恢复的机制。这些任务主要是异步执行的（只有文件系统动作例外，它是同步处理的）。这意味着对于大多数工作流动作 触发的计算或处理任务的类型来说，在工作流操作转换到工作流的下一个节点之前都需要等待，直到计算或处理任务结束了之后才能够继续。Oozie可以通过两 种不同的方式来检测计算或处理任务是否完成，也就是回调和轮询。当Oozie启动了计算或处理任务的时候，它会为任务提供唯一的回调URL，然后任务会在 完成的时候发送通知给特定的URL。在任务无法触发回调URL的情况下（可能是因为任何原因，比方说网络闪断），或者当任务的类型无法在完成时触发回调 URL的时候，Oozie有一种机制，可以对计算或处理任务进行轮询，从而保证能够完成任务。
Oozie工作流可以参数化（在工作流定义中使用像${inputDir}之类的变量）。在提交工作流操作的时候，我们必须提供参数值。如果经过合适地参数化（比方说，使用不同的输出目录），那么多个同样的工作流操作可以并发。
一些工作流是根据需要触发的，但是大多数情况下，我们有必要基于一定的时间段和（或）数据可用性和（或）外部事件来运行它们。Oozie协调系统 （Coordinator system）让用户可以基于这些参数来定义工作流执行计划。Oozie协调程序让我们可以以谓词的方式对工作流执行触发器进行建模，那可以指向数据、事 件和（或）外部事件。工作流作业会在谓词得到满足的时候启动。
经常我们还需要连接定时运行、但时间间隔不同的工作流操作。多个随后运行的工作流的输出会成为下一个工作流的输入。把这些工作流连接在一起，会让系统把它作为数据应用的管道来引用。Oozie协调程序支持创建这样的数据应用管道。
安装Oozie
我们可以把Oozie安装在现存的Hadoop系统中，安装方式包括tarball、RPM和Debian包等。我们的Hadoop部署是Cloudera的CDH3，其中已经包含了Oozie。因此，我们只是使用yum把它拉下来，然后在edge节点[1]上 执行安装操作。在Oozie的发布包中有两个组件——Oozie-client和Oozie-server。根据簇集的规模，你可以让这两个组件安装在同 一台edge服务器上，也可能安装在不同的计算机上。Oozie服务器中包含了用于触发和控制作业的组件，而客户端中包含了让用户可以触发Oozie操作 并与Oozie服务器通信的组件。
想要了解更多关于安装过程的信息，请使用Cloudera发布包，并访问Cloudera站点[2]。
注： 除了包括安装过程的内容之外，它还建议把下面的shell变量OOZIE_URL根据需要添加到.login、.kshrc或者shell的启动文件中：
(export OOZIE_URL=http://localhost:11000/oozie)
简单示例
为了向你展示Oozie的使用方法，让我们创建一个简单的示例。我们拥有两个Map/Reduce作业[3]——一个会获取最初的数据，另一个会合并指定类型的数据。实际的获取操作需要执行最初的获取操作，然后把两种类型的数据——Lidar和Multicam——合并。为了让这个过程自动化，我们需要创建一个简单的Oozie工作流（代码1）。
<!--
Copyright (c) 2011 NAVTEQ! Inc. All rights reserved.
NGMB IPS ingestor Oozie Script
-->
<workflow-app xmlns='uri:oozie:workflow:0.1' name='NGMB-IPS-ingestion'>
<start to='ingestor'/>
<action name='ingestor'>
<java>
<job-tracker>${jobTracker}</job-tracker>
<name-node>${nameNode}</name-node>
<configuration>
<property>
<name>mapred.job.queue.name</name>
<value>default</value>
</property>
</configuration>
<main-class>com.navteq.assetmgmt.MapReduce.ips.IPSLoader</main-class>
<java-opts>-Xmx2048m</java-opts>
<arg>${driveID}</arg>
</java>
<ok to="merging"/>
<error to="fail"/>
</action>
<fork name="merging">
<path start="mergeLidar"/>
<path start="mergeSignage"/>
</fork>
<action name='mergeLidar'>
<java>
<job-tracker>${jobTracker}</job-tracker>
<name-node>${nameNode}</name-node>
<configuration>
<property>
<name>mapred.job.queue.name</name>
<value>default</value>
</property>
</configuration>
<main-class>com.navteq.assetmgmt.hdfs.merge.MergerLoader</main-class>
<java-opts>-Xmx2048m</java-opts>
<arg>-drive</arg>
<arg>${driveID}</arg>
<arg>-type</arg>
<arg>Lidar</arg>
<arg>-chunk</arg>
<arg>${lidarChunk}</arg>
</java>
<ok to="completed"/>
<error to="fail"/>
</action>
<action name='mergeSignage'>
<java>
<job-tracker>${jobTracker}</job-tracker>
<name-node>${nameNode}</name-node>
<configuration>
<property>
<name>mapred.job.queue.name</name>
<value>default</value>
</property>
</configuration>
<main-class>com.navteq.assetmgmt.hdfs.merge.MergerLoader</main-class>
<java-opts>-Xmx2048m</java-opts>
<arg>-drive</arg>
<arg>${driveID}</arg>
<arg>-type</arg>
<arg>MultiCam</arg>
<arg>-chunk</arg>
<arg>${signageChunk}</arg>
</java>
<ok to="completed"/>
<error to="fail"/>
</action>
<join name="completed" to="end"/>
<kill name="fail">
<message>Java failed, error message[${wf:errorMessage(wf:lastErrorNode())}]</message>
</kill>
<end name='end'/>
</workflow-app>
代码1： 简单的Oozie工作流
这个工作流定义了三个动作：ingestor、mergeLidar和mergeSignage。并把每个动作都实现为Map/Reduce[4]作业。这个工作流从start节点开始，然后把控制权交给Ingestor动作。一旦ingestor步骤完成，就会触发fork控制节点 [4]，它会并行地开始执行mergeLidar和mergeSignage[5]。这两个动作完成之后，就会触发join控制节点[6]。join节点成功完成之后，控制权就会传递给end节点，它会结束这个过程。
创建工作流之后，我们需要正确地对其进行部署。典型的Oozie部署是一个HDFS目录，其中包含workflow.xml（代码1）、config-default.xml和lib子目录，其中包含有工作流操作所要使用的类的jar文件。
（点击可以查看大图）
图1： Oozie部署
config-default.xml文件是可选的，通常其中会包含对于所有工作流实例通用的工作流参数。代码2中显示的是config-default.xml的简单示例。
<configuration>
<property>
<name>jobTracker</name>
<value>sachicn003:2010</value>
</property>
<property>
<name>nameNode</name>
<value>hdfs://sachicn001:8020</value>
</property>
<property>
<name>queueName</name>
<value>default</value>
</property>
</configuration>
代码2： Config-default.xml
完成了工作流的部署之后，我们可以使用Oozie提供的命令行工具[5]，它可以用于提交、启动和操作工作流。这个工具一般会运行在Hadoop簇集[7]的edge节点上，并需要一个作业属性文件（参见配置工作流属性），见代码3。
oozie.wf.application.path=hdfs://sachicn001:8020/user/blublins/workflows/IPSIngestion jobTracker=sachicn003:2010 nameNode=hdfs://sachicn001:8020
代码3： 作业属性文件
有了作业属性，我们就可以使用代码4中的命令来运行Oozie工作流。
oozie job –oozie http://sachidn002.hq.navteq.com:11000/oozie/ -D driveID=729-pp00002-2011-02-08-09-59-34 -D lidarChunk=4 -D signageChunk=20 -config job.properties –run
列表4： 运行工作流命令
配置工作流属性在config-default.xml、作业属性文件和作业参数中有一些重叠，它们可以作为命令行调用的一部分传递给Oozie。尽管文档中没有清晰地指出何时使用哪个，但总体上的建议如下：
Oozie处理这三种参数的方式如下：
|
我们可以使用Oozie控制台（图2）来观察工作流执行的进程和结果。
（点击可以查看大图）
图2： Oozie控制台
我们还可以使用Oozie控制台来获得操作执行的细节，比方说作业的日志[8]（图3）。
（点击可以查看大图）
图3： Oozie控制台——作业日志
编程方式的工作流调用
尽管上面所述的命令行界面能够很好地用于手动调用Oozie，但有时使用编程的方式调用Oozie更具有优势。当Oozie工作流是特定的应用程序 或者大型企业过程的一部分，这就会很有用。我们可以使用Oozie Web Services APIs [6]或者Oozie Java client APIs [7]来实现这种编程方式的调用。代码5中展现的就是很简单的Oozie Java客户端的例子，它会触发上面描述的过程。
package com.navteq.assetmgmt.oozie;
import java.util.LinkedList;
import java.util.List;
import java.util.Properties;
import org.apache.oozie.client.OozieClient;
import org.apache.oozie.client.OozieClientException;
import org.apache.oozie.client.WorkflowJob;
import org.apache.oozie.client.WorkflowJob.Status;
public class WorkflowClient {
private static String OOZIE_URL = "http://sachidn002.hq.navteq.com:11000/oozie/";
private static String JOB_PATH = "hdfs://sachicn001:8020/user/blublins/workflows/IPSIngestion";
private static String JOB_Tracker = "sachicn003:2010";
private static String NAMENode = "hdfs://sachicn001:8020";
OozieClient wc = null;
public WorkflowClient(String url){
wc = new OozieClient(url);
}
public String startJob(String wfDefinition, List<WorkflowParameter> wfParameters)
throws OozieClientException{
// create a workflow job configuration and set the workflow application path
Properties conf = wc.createConfiguration();
conf.setProperty(OozieClient.APP_PATH, wfDefinition);
// setting workflow parameters
conf.setProperty("jobTracker", JOB_Tracker);
conf.setProperty("nameNode", NAMENode);
if((wfParameters != null) && (wfParameters.size() > 0)){
for(WorkflowParameter parameter : wfParameters)
conf.setProperty(parameter.getName(), parameter.getValue());
}
// submit and start the workflow job
return wc.run(conf);
}
public Status getJobStatus(String jobID) throws OozieClientException{
WorkflowJob job = wc.getJobInfo(jobID);
return job.getStatus();
}
public static void main(String[] args) throws OozieClientException, InterruptedException{
// Create client
WorkflowClient client = new WorkflowClient(OOZIE_URL);
// Create parameters
List<WorkflowParameter> wfParameters = new LinkedList<WorkflowParameter>();
WorkflowParameter drive = new WorkflowParameter("driveID","729-pp00004-2010-09-01-09-46");
WorkflowParameter lidar = new WorkflowParameter("lidarChunk","4");
WorkflowParameter signage = new WorkflowParameter("signageChunk","4");
wfParameters.add(drive);
wfParameters.add(lidar);
wfParameters.add(signage);
// Start Oozing
String jobId = client.startJob(JOB_PATH, wfParameters);
Status status = client.getJobStatus(jobId);
if(status == Status.RUNNING)
System.out.println("Workflow job running");
else
System.out.println("Problem starting Workflow job");
}
}
代码5： 简单的Oozie Java客户端
在此，我们首先使用Oozie服务器URL对工作流客户端进行初始化。初始化过程完成之后，我们就可以使用客户端提交并启动作业（startJob方法），获得正在运行的作业的状态（getStatus方法），以及进行其他操作。
构建java动作，向工作流传递参数
在之前的示例中，我们已经展示了如何使用标签向Java节点传递参数。由于Java节点是向Oozie引入自定义计算的主要方法，因此能够从Java节点向Oozie传递数据也同样重要。
根据Java节点的文档[3]，我们可以使用“capture-output””元素把Java节点生成的值传递回给Oozie 上下文。然后，工作流的其它步骤可以通过EL-functions访问这些值。返回值需要以Java属性格式文件写出来。我们可以通过 “JavaMainMapper.OOZIE_JAVA_MAIN_CAPTURE_OUTPUT_FILE”常量从System属性中获得这些属性文件 的名称。代码6是一个简单示例，演示了如何完成这项操作。
package com.navteq.oozie;
import java.io.File;
import java.io.FileOutputStream;
import java.io.OutputStream;
import java.util.Calendar;
import java.util.GregorianCalendar;
import java.util.Properties;
public class GenerateLookupDirs {
/**
* @param args
*/
public static final long dayMillis = 1000 * 60 * 60 * 24;
private static final String OOZIE_ACTION_OUTPUT_PROPERTIES = "oozie.action.output.properties";
public static void main(String[] args) throws Exception {
Calendar curDate = new GregorianCalendar();
int year, month, date;
String propKey, propVal;
String oozieProp = System.getProperty(OOZIE_ACTION_OUTPUT_PROPERTIES);
if (oozieProp != null) {
File propFile = new File(oozieProp);
Properties props = new Properties();
for (int i = 0; I < 8; ++i) {
year = curDate.get(Calendar.YEAR);
month = curDate.get(Calendar.MONTH) + 1;
date = curDate.get(Calendar.DATE);
propKey = "dir"+i;
propVal = year + "-" +
(month < 10 ? "0" + month : month) + "-" +
(date < 10 ? "0" + date : date);
props.setProperty(propKey, propVal);
curDate.setTimeInMillis(curDate.getTimeInMillis() - dayMillis);
}
OutputStream os = new FileOutputStream(propFile);
props.store(os, "");
os.close();
} else
throw new RuntimeException(OOZIE_ACTION_OUTPUT_PROPERTIES
+ " System property not defined");
}
}
代码6： 向Oozie传递参数
在这个示例中，我们假设在HDFS中有针对每个日期的目录。这样，这个类首先会获得当前日期，然后再获得离现在最近的7个日期（包括今天），然后把目录名称传递回给Oozie。
结论
在本文我们介绍了Oozie，它是针对Hadoop的工作流引擎，并且提供了使用它的简单示例。在下一篇文章中，我们会看到更复杂的例子，让我们可以更进一步讨论Oozie的特性。
致谢
非常感谢我们在Navteq的同事Gregory Titievsky，他为我们提供了一些例子。
Boris Lublinsky是NAVTEQ公司的首席架构师，在这家公司中他的工作是为大型数据管理和处理、SOA以及实现各种 NAVTEQ的项目定义架构的愿景。 他还是InfoQ的SOA编辑，以及OASIS的SOA RA工作组的参与者。Boris是一位作者，还经常发表演讲，他最新的一本书是《Applied SOA》。
Michael Segel在过去二十多年间一直与客户写作，识别并解决他们的业务问题。 Michael已经作为多种角色、在多个行业中工作过。他是一位独立顾问，总是期望能够解决所有有挑战的问题。Michael拥有俄亥俄州立大学的软件工程学位。
[1]edge节点是安装有Hadoop库的计算机，但不是真正簇集中的一部分。它是为能够连接到簇集中的应用程序所用的，并且会部署辅助服务以及能够直接访问簇集的最终用户应用程序。
[3]这些作业的细节和本文无关，所以在其中没有描述。
[4]Map/Reduce 作业能够以两种不同的方式在Oozie中实现——第一种是作为真正的Map/Reduce动作[2]，其中你会指定Mapper和Reducer类以及它 们的配置信息；第二种是作为Java动作[3]，其中你会使用Hadoop API来指定启动Map/Reduce作业的类。因为我们所有的Java主函数都是使用Hadoop API，并且还实现了一些额外的功能，所以我们选择了第二种方法。
[5] Oozie确保两个动作会并行地提交给作业跟踪程序。在执行过程中实际的并行机制并不在Oozie的控制之内，并且依赖于作业的需求、簇集的能力以及Map/Reduce部署所使用的调度程序。
[6]join动作的功能是要同步fork动作启动的多个并行执行的线程。如果fork启动的所有执行的线程都能够成功完成，那么join动作就会等待它们全部完成。如果有至少一个线程执行失败，kill节点会“杀掉”剩余运行的线程。
[7] 这个节点不需要是安装了Oozie的计算机。
[8] Oozie的作业日志会包含工作流执行的细节，想要查看动作执行的细节，我们需要切换到Hadoop的Map/Reduce管理页面。
查看英文原文：Introduction to Oozie
