Oozie-4.1.0-CDH5.5.2 安装部署

213次阅读

共计 11366 个字符，预计需要花费 29 分钟才能阅读完成。

一. Hadoop 常见调度框架：
（1）Linux Crontab：

Linux 自带的任务调度计划，在任务比较少的情况下，可以使用这种方式，直接执行脚本，例如添加一个执行计划：0 12 * hive -f xxx.sql
（2）Azkaban：
（3）Oozie：Cloudera 公司开源
（4）Zeus：阿里开源。

Oozie 是管理 Hadoop 作业的工作流调度系统。Oozie 定义了控制流节点和动作节点。Oozie 实现的功能:
（1）Workflow：顺序执行流程节点；
（2）Coordinator：定时触发 workflow；
（3）Bundle Job：绑定多个 Coordinator。

Oozie 是一个开源的工作流调度系统，它能够管理逻辑复杂的多个 Hadoop 作业，按照指定的顺序将其协同运行起来。例如，我们可能有这样一个需求，某个业务系统每天产生 20G 原始数据，我们每天都要对其进行处理，处理步骤如下所示：
1. 通过 Hadoop 先将原始数据同步到 HDFS 上；
2. 借助 MapReduce 计算框架对原始数据进行转换，生成的数据以分区表的形式存储到多张 Hive 表中；
3. 需要对 Hive 中多个表的数据进行 JOIN 处理，得到一个明细数据 Hive 大表；
4. 将明细数据进行复杂的统计分析，得到排序后的报表信息；
5. 需要将统计分析得到的结果数据同步到业务系统中，供业务调用使用。
上述过程可以通过工作流系统来编排任务，最终生成一个工作流实例，然后每天定时启动运行这个实例即可。在这种依赖于 Hadoop 存储和处理能力要求的应用场景下，Oozie 可能能够简化任务调度和执行。

二. Oozie 安装：
Oozie 不需要设置 OOZIE_HOME 环境变量（系统自行计算），推荐使用单独的用户（而不是 root）来安装 Oozie。

1. 编译源码，解压压缩包：
http://oozie.apache.org/docs/4.0.0/DG_QuickStart.html

如果需要对 Oozie 个性化修改，可以自行修改源代码并编译，这里我直接使用官网编译好的版本 oozie-4.1.0-cdh5.5.2.tar.gz：
[hadoop@h71 ~]$ tar -zxvf oozie-4.1.0-cdh5.5.2.tar.gz

以下配置添加到 core-site.xml 文件（使用用户和 hostname 替换文档中内容）：
[hadoop@h71 ~]$ vi $HADOOP_HOME/etc/hadoop/core-site.xml

<!– OOZIE –>
<property>
<name>hadoop.proxyuser.natty.hosts</name>
<value>h71</value>
</property>
<property>
<name>hadoop.proxyuser.natty.groups</name>
<value>*</value>
</property>

添加以下内容到 oozie 配置文件，$OOZIE_HOME/conf/oozie-site.xml：
[hadoop@h71 oozie-4.1.0-cdh5.5.2]$ vi conf/oozie-site.xml

<property>
<name>oozie.service.HadoopAccessorService.hadoop.configurations</name>
<value>*=/home/hadoop/hadoop-2.6.0-cdh5.5.2/etc/hadoop</value>
<description>
Comma separated AUTHORITY=HADOOP_CONF_DIR, where AUTHORITY is the HOST:PORT of
the Hadoop service (JobTracker, HDFS). The wildcard ‘*’ configuration is
used when there is no exact match for an authority. The HADOOP_CONF_DIR contains
the relevant Hadoop *-site.xml files. If the path is relative is looked within
the Oozie configuration directory; though the path can be absolute (i.e. to point
to Hadoop client conf/ directories in the local filesystem.
</description>
</property>

在解压 oozie 二进制发行包的目录中，解压 hadooplibs 发行包，也就是 oozie-hadooplibs-4.0.0-cdh5.3.6.tar.gz
[hadoop@h71 oozie-4.1.0-cdh5.5.2]$ tar -zxvf oozie-hadooplibs-4.1.0-cdh5.5.2.tar.gz
这样，oozie 的安装目录多了一个 hadooplibs 目录。

2. 详细配置：
启动应该使用 oozied.sh 脚本，并添加，start、stop、run 等参数。
在 oozie 的解压目录下创建 libext 目录。并将 hadooplibs 下的 jar 包拷贝到这个目录里，需要注意的是 hadooplibs 目录下有个文件夹 hadooplib-2.6.0-cdh5.5.2.oozie-4.1.0-cdh5.5.2，hadooplib-2.6.0-mr1-cdh5.5.2.oozie-4.1.0-cdh5.5.2；后者对应于 mapreduce1，所以我们拷贝第一个文件夹下的 jar 包即可。
还要将 ext-3.0.0.zip 的压缩包上传到 libext 目录，所需的 ext-3.0.0.zip 我已经上传

—————————————— 分割线 ——————————————

可以到 Linux 公社 1 号 FTP 服务器下载

FTP 地址：ftp://ftp1.linuxidc.com

用户名：ftp1.linuxidc.com

密码：www.linuxidc.com

在 2017 年 LinuxIDC.com/10 月 /Oozie-4.1.0-CDH5.5.2 安装部署 /

下载方法见 http://www.linuxidc.com/Linux/2013-10/91140.htm

—————————————— 分割线 ——————————————

[hadoop@h71 oozie-4.1.0-cdh5.5.2]$ mkdir libext
[hadoop@h71 oozie-4.1.0-cdh5.5.2]$ cp hadooplibs/hadooplib-2.6.0-cdh5.5.2.oozie-4.1.0-cdh5.5.2/* libext/
$ cp ext-3.0.0.zip /home/hadoop/ooozie-4.1.0-cdh5.5.2/libext/
$ unzip ext-3.0.0.zip
安装 mysql 数据库，并生成相关表（oozie 是一个 web 系统，需要自己的知识库），所以，我们需要 mysql connector 驱动包，拷贝到 $oozie_home/libext 下。
$ cp mysql-connector-java-5.1.33-bin.jar /home/hadoop/ooozie-4.1.0-cdh5.5.2/libext/

（1）生成 mysql 数据表（oozie 所需要的）
我们可以使用 bin/oozie-setup.sh 命令的“db create”参数，来操作 mysql 数据库创建相应的库和表。但在使用这个命令前，需要先给 oozie 关联上 mysql。下面先做关联操作：
修改 oozie 的配置文件（$oozie_home/conf/oozie-site.xml），配置 driver、url、username、password：

<!– Oozie Related Mysql –>
<property>
<name>oozie.service.JPAService.jdbc.driver</name>
<value>com.mysql.jdbc.Driver</value>
</property>

<property>
<name>oozie.service.JPAService.jdbc.url</name>
<value>jdbc:mysql://h71:3306/oozie?createDatabaseIfNotExist=true</value>
</property>

<property>
<name>oozie.service.JPAService.jdbc.username</name>
<value>hadoop</value>
</property>

<property>
<name>oozie.service.JPAService.jdbc.password</name>
<value>123456</value>
</property>

（2）关联好 mysql 之后，通过脚本创建 mysql 的库表：
注意：在创建库表之前要在 MySQL 中做如下操作：
mysql> grant all privileges on *.* to hadoop@’h71′ identified by ‘123456’;
mysql> flush privileges;

[hadoop@h71 oozie-4.1.0-cdh5.5.2]$ bin/oozie-setup.sh db create -run oozie.sql

setting CATALINA_OPTS=”$CATALINA_OPTS -Xmx1024m”

Validate DB Connection
DONE
Check DB schema does not exist
DONE
Check OOZIE_SYS table does not exist
DONE
Create SQL schema
DONE
Create OOZIE_SYS table
DONE

Oozie DB has been created for Oozie version ‘4.1.0-cdh5.5.2’

The SQL commands have been written to: /tmp/ooziedb-8197609038028550269.sql

执行成功之后，登陆到 mysql 验证数据库表的创建情况：

（3）下面生成 war 包，供 tomcat 访问：
[hadoop@h71 oozie-4.1.0-cdh5.5.2]$ bin/oozie-setup.sh prepare-war
命令执行成功后，会提示 war 包已经生成在 webapps 目录下：New Oozie WAR file with added ‘JARs’ at /home/hadoop/oozie-4.1.0-cdh5.5.2/oozie-server/webapps/oozie.war

（4）上传 sharelib 压缩包到 HDFS 上：
在 $oozie_home 下，有 2 个 sharelib 压缩包，分别是 oozie-sharelib-4.1.0-cdh5.5.2.tar.gz 和 oozie-sharelib-4.1.0-cdh5.5.2-yarn.tar.gz，很明显，我们必须拷贝第二个带 yarn 的压缩包（前边的是 1.0 版本的，不带 yarn 的）。
[hadoop@h71 oozie-4.1.0-cdh5.5.2]$ bin/oozie-setup.sh sharelib create -fs hdfs://h71:9000 -locallib oozie-sharelib-4.1.0-cdh5.5.2-yarn.tar.gz
会报错：

setting CATALINA_OPTS=”$CATALINA_OPTS -Xmx1024m”
the destination path for sharelib is: /user/hadoop/share/lib/lib_20170317224413

Error: User: hadoop is not allowed to impersonate hadoop

Stack trace for the error was (for debug purposes):
————————————–
org.apache.hadoop.ipc.RemoteException(org.apache.hadoop.security.authorize.AuthorizationException): User: hadoop is not allowed to impersonate hadoop
at org.apache.hadoop.ipc.Client.call(Client.java:1466)
at org.apache.hadoop.ipc.Client.call(Client.java:1403)
at org.apache.hadoop.ipc.ProtobufRpcEngine$Invoker.invoke(ProtobufRpcEngine.java:230)
at com.sun.proxy.$Proxy14.getFileInfo(Unknown Source)
at org.apache.hadoop.hdfs.protocolPB.ClientNamenodeProtocolTranslatorPB.getFileInfo(ClientNamenodeProtocolTranslatorPB.java:752)
at sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke0(Native Method)
at sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke(NativeMethodAccessorImpl.java:57)
at sun.reflect.DelegatingMethodAccessorImpl.invoke(DelegatingMethodAccessorImpl.java:43)
at java.lang.reflect.Method.invoke(Method.java:606)
at org.apache.hadoop.io.retry.RetryInvocationHandler.invokeMethod(RetryInvocationHandler.java:256)
at org.apache.hadoop.io.retry.RetryInvocationHandler.invoke(RetryInvocationHandler.java:104)
at com.sun.proxy.$Proxy15.getFileInfo(Unknown Source)
at org.apache.hadoop.hdfs.DFSClient.getFileInfo(DFSClient.java:2095)
at org.apache.hadoop.hdfs.DistributedFileSystem$19.doCall(DistributedFileSystem.java:1214)
at org.apache.hadoop.hdfs.DistributedFileSystem$19.doCall(DistributedFileSystem.java:1210)
at org.apache.hadoop.fs.FileSystemLinkResolver.resolve(FileSystemLinkResolver.java:81)
at org.apache.hadoop.hdfs.DistributedFileSystem.getFileStatus(DistributedFileSystem.java:1210)
at org.apache.hadoop.fs.FileSystem.exists(FileSystem.java:1409)
at org.apache.hadoop.fs.FileUtil.checkDest(FileUtil.java:499)
at org.apache.hadoop.fs.FileUtil.copy(FileUtil.java:351)
at org.apache.hadoop.fs.FileUtil.copy(FileUtil.java:341)
at org.apache.hadoop.fs.FileSystem.copyFromLocalFile(FileSystem.java:1944)
at org.apache.hadoop.fs.FileSystem.copyFromLocalFile(FileSystem.java:1912)
at org.apache.oozie.tools.OozieSharelibCLI.run(OozieSharelibCLI.java:166)
at org.apache.oozie.tools.OozieSharelibCLI.main(OozieSharelibCLI.java:57)
————————————–

解决：
在 core-site.xml 添加如下属性，其中
hadoop.proxyuser.hadoop.groups 中的 hadoop 是用户，value 里面的 hadoop 是 group
[hadoop@h71 hadoop-2.6.0-cdh5.5.2]$ vi etc/hadoop/core-site.xml
添加：

<property>
<name>hadoop.proxyuser.hadoop.groups</name>
<value>hadoop</value>
<description>Allow the superuser oozie to impersonate any members of the group group1 and group2</description>
</property>

<property>
<name>hadoop.proxyuser.hadoop.hosts</name>
<value>h71</value>
<description>The superuser can connect only from host1 and host2 to impersonate a user</description>
</property>

然后重启 hadoop：
[hadoop@h71 hadoop-2.6.0-cdh5.5.2]$ sbin/stop-all.sh
[hadoop@h71 hadoop-2.6.0-cdh5.5.2]$ sbin/start-all.sh

3. 启动 oozie 和测试：
启动 oozie，使用 oozied.sh 脚本。
[hadoop@h71 oozie-4.1.0-cdh5.5.2]$ bin/oozied.sh start

启动后，访问网址 http://h71:11000/oozie/
可以看到 oozie 的主页面：

Oozie-4.1.0-CDH5.5.2 安装部署

三. Oozie 测试和使用（执行官方 example 实例）：
Oozie 官方提供了一个样例包，我们后边的开发都以这个 example 实例为模板进行。解压 Oozie 主目录下的 example 包：
[hadoop@h71 oozie-4.1.0-cdh5.5.2]$ tar zxf oozie-examples.tar.gz
[hadoop@h71 oozie-4.1.0-cdh5.5.2]$ cd examples/apps/

apps 目录下存放了我们需要配置的作业内容。
[hadoop@h71 apps]$ ls
aggregator bundle cron cron-schedule custom-main datelist-java-main demo distcp hadoop-el hcatalog
hive hive2 java-main map-reduce no-op pig shell sla spark sqoop sqoop-freeform ssh streaming subwf

在目录中可以看到，有关于 map-reduce、sqoop、hive 等很多类型的作业的配置的实例。下面，我以 map-reduce 作业为例来说明，oozie 作业的配置方法。在 map-reduce 目录中有三个重要的内容：
（1）job.properties：定义 job 相关的属性，比如输入输出目录、namenode 节点等。定义了 workflow.xml 文件的位置。
（2）workflow.xml：定义工作流相关的配置，start、end、kill 等
（3）lib 文件夹：存放 job 任务需要的 jar 包。
注意：配置作业需要修改 job.properties 和 workflow.xml 两个文件。
配置 job.properties：

nameNode=hdfs://h71:9000
jobTracker=h71:8032
queueName=default
examplesRoot=examples
user.name=hadoop

oozie.wf.application.path=${nameNode}/user/${user.name}/${examplesRoot}/apps/map-reduce/workflow.xml
outputDir=map-reduce

注：jobTracker 配置的是 ResourceManager 的端口。需要一定注意，我们的 ResourceManager 配置在 senior02 主机上，并且端口是 8032（不是 8088，8088 端口是 web 界面查看的端口）

配置 workflow.xml：

<workflow-app xmlns=”uri:oozie:workflow:0.2″ name=”map-reduce-wf”>
<start to=”mr-node”/>
<action name=”mr-node”>
<map-reduce>
<job-tracker>${jobTracker}</job-tracker>
<name-node>${nameNode}</name-node>
<prepare>
<delete path=”${nameNode}/user/hadoop/${examplesRoot}/output-data/${outputDir}”/>
</prepare>
<configuration>
<property>
<name>mapred.job.queue.name</name>
<value>${queueName}</value>
</property>
<property>
<name>mapred.mapper.class</name>
<value>org.apache.oozie.example.SampleMapper</value>
</property>
<property>
<name>mapred.reducer.class</name>
<value>org.apache.oozie.example.SampleReducer</value>
</property>
<property>
<name>mapred.map.tasks</name>
<value>1</value>
</property>
<property>
<name>mapred.input.dir</name>
<value>/user/hadoop/${examplesRoot}/input-data/text</value>
</property>
<property>
<name>mapred.output.dir</name>
<value>/user/hadoop/${examplesRoot}/output-data/${outputDir}</value>
</property>
</configuration>
</map-reduce>
<ok to=”end”/>
<error to=”fail”/>
</action>
<kill name=”fail”>
<message>Map/Reduce failed, error message[${wf:errorMessage(wf:lastErrorNode())}]</message>
</kill>
<end name=”end”/>
</workflow-app>

上传 examples 目录到 HDFS 的 /user/natty/ 路径。
[hadoop@h71 ~]$ hadoop fs -put oozie-4.1.0-cdh5.5.2/examples/ /user/hadoop

运行 example 应用：
[hadoop@h71 oozie-4.1.0-cdh5.5.2]$ bin/oozie job -oozie http://h71:11000/oozie -config examples/apps/map-reduce/job.properties -run
job: 0000000-170317232542282-oozie-hado-W

杀掉 job：
[hadoop@h71 oozie-4.1.0-cdh5.5.2]$ bin/oozie job -oozie http://h71:11000/oozie -kill 0000000-170317232542282-oozie-hado-W

请注意，在执行应用前，要保证 oozie 是启动状态的。

本文永久更新链接地址：http://www.linuxidc.com/Linux/2017-10/147654.htm

正文完

星哥玩云-微信公众号