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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 wordc
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：
