Azkaban工作流调度系统
- 1. 工作流调度系统解决了什么问题
- 2. 特点
- 3. 与Ooize简单对比
- 4. 架构
- 5. Job类型
- 6. 总结
1. 工作流调度系统解决了什么问题
我曾经参与过一个数据治理的项目，项目的大概流程是【数据获取-数据清洗入库-展示】：
这时候就出现问题了，数据导入成功后要执行清洗流程，那什么时候数据导入完成呢？又是什么时候开始执行数据清洗流程呢？盯着当然是可以的，但是复杂的流程我们实现了自动化，执行的时候却要人工，比较浪费时间。直接使用crontab可以实现定时，但是无法实现顺序执行。
我们当时自己搭建了一个调度平台，实现的功能是定时调度指定的shell脚本，shell脚本去调用ktr或者kjb脚本并输出日志数据，这个平台解决了数据导入阶段，也解决了数据清洗阶段，但是没能实现自动化，因为不知道数据导入何时结束、导入是否成功，也就没法定时调用清洗脚本，最终，这个平台也被放弃了，我们合并了shell脚本，自己在Linux系统上进行执行及数据校验。
后来开始学习大数据，大数据相关的组件更多，流程也更多，调度文件就凸显了，例如，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：
通过Hadoop先将原始数据上传到HDFS上（HDFS的操作） >> 使用MapReduce对原始数据进行清洗（MapReduce的操作） >> 将清洗后的数据导入到hive表中（hive的导入操作） >> 对Hive中多个表的数据进行JOIN处理，得到一张hive的明细表（创建中间表） >> 通过对明细表的统计和分析，得到结果报表信息（hive的查询操作）。
这些任务单元 (数据收集、数据清洗、数据存储、数据分析等) ，任务单元及其之间的依赖关系组成了复杂的工作流。复杂的工作流管理涉及到很多问题：
- 如何定时调度某个任务？
- 如何在某个任务执行完成后再去执行另一个任务？
- 如何在任务失败时候发出预警？
工作流调度系统解决了这些实际问题。
2. 特点
Azkaban是由Linkedin公司推出的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key:value对的方式，通过配置中的dependencies来设置依赖关系【可以设置一个，也可以设置多个】。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，它的 官网 介绍如下：
- Compatible with any version of Hadoop 兼容任何版本的 Hadoop
- Easy to use web UI 易于使用的Web用户界面
- Simple web and http workflow uploads 可以使用简单的 Web 页面进行工作流上传
- Project workspaces 支持按项目进行独立管理
- Scheduling of workflows 定时任务调度
- Modular and pluginable 模块化和可插拔的插件机制
- Authentication and Authorization 身份认证/授权(权限的工作)
- Tracking of user actions 跟踪用户操作
- Email alerts on failure and successes 支持失败和成功的电子邮件提醒
- SLA alerting and auto killing SLA 警报和自动查杀失败任务
- Retrying of failed jobs重试失败的任务
这里展示一张简单的前端任务调度流程图：
还可以进行权限配置：
项目日志展示：
3. 与Ooize简单对比
尽管工作流调度器能够解决的需求场景基本一致，但在设计理念、目标用户、应用场景等方面还是存在显著的区别，在做技术选型的时候，可以提供参考：
| 特性 | Oozie | Azkaban |
|---|---|---|
| 工作流描述语言 | XML | text file with key/value pairs |
| 是否要web容器 | Yes | Yes |
| 进度跟踪 | web page | web page |
| Hadoop Job调度支持 | Yes | Yes |
| 运行模式 | daemon | daemon |
| 事件通知 | No | Yes |
| 支持的hadoop版本 | 0.20+ | Compatible with any version of Hadoop |
| 重试支持 | Yes | Yes |
| 运行任意命令 | Yes | Yes |
| Azkaban 和 Oozie 都是目前使用最为广泛的工作流调度程序，其主要区别如下： |
功能对比
- 两者均可以调度 Linux 命令、MapReduce、Spark、Pig、Java、Hive 等工作流任务；
- 两者均可以定时执行工作流任务。
工作流定义
- Azkaban 使用 Properties(Flow 1.0) 和 YAML(Flow 2.0) 文件定义工作流；
- Oozie 使用 Hadoop 流程定义语言（hadoop process defination language，HPDL）来描述工作流，HPDL 是一种 XML 流程定义语言。
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。
运行模式
Azkaban 3.x 提供了两种运行模式：
solo server model(单服务模式) ：元数据默认存放在内置的 H2 数据库（可以修改为MySQL），该模式中 webServer (管理服务器) 和 executorServer (执行服务器) 运行在同一个进程中，进程名是 AzkabanSingleServer 。该模式适用于小规模工作流的调度。
multiple-executor(分布式多服务模式) ：存放元数据的数据库为 MySQL，MySQL 应采用主从模式进行备份和容错。这种模式下 webServer 和 executorServer 在不同进程中运行，彼此之间互不影响，适合用于生产环境。
Oozie 使用 Tomcat 等 Web 容器来展示 Web 页面，默认使用 derby 存储工作流的元数据，由于derby 过于轻量，实际使用中通常用 MySQL 代替。
如果你的工作流不是特别复杂，推荐使用轻量级的 Azkaban，主要有以下原因：
- 安装方面：Azkaban 3.0 之前都是提供安装包的，直接解压部署即可。Azkaban 3.0 之后的版本需要编译，这个编译是基于 gradle 的，自动化程度比较高；
- 页面设计：所有任务的依赖关系、执行结果、执行日志都可以从界面上直观查看到；
- 配置方面：Azkaban Flow 1.0 基于 Properties 文件来定义工作流，这个时候的限制可能会多一点。但是在 Flow 2.0 就支持了 YARM。YARM 语法更加灵活简单，著名的微服务框架 Spring Boot就采用的 YAML 代替了繁重的 XML。
4. 架构
Azkaban的multiple-executor(分布式多服务模式) 由三个关键组件构成：
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。
AzkabanExecutorServer：负责具体的工作流的提交、执行，它们通过mysql数据库来协调任务的执行。
关系型数据库（MySQL）：存储大部分执行流状态，AzkabanWebServer和AzkabanExecutorServer都需要访问数据库。
5. Job类型
原生的 Azkaban 支持的 plugin 类型有以下这些，官网也有举例 但是官网很不友好【网速不行、举例不详细、有些文件无法下载 】 ：
- command：Linux shell命令行任务（最为强大，懂的都懂 ）
- gobblin：通用数据采集工具
- hadoopJava：运行hadoopMR任务
- java：原生java任务
- hive：支持执行hiveSQL
- pig：pig脚本任务
- spark：spark任务
- hdfsToTeradata：把数据从hdfs导入Teradata
- teradataToHdfs：把数据从Teradata导入hdfs
—————————————-【以下举例都是flow1.0语法】—————————————-
- command类型 job配置举例
type=command# 只要是Linux命令能够实现的操作 这里都能执行 所以说这种类型最为强大command=echo "This is azkaban cmd ... "command.1=who am i# 依赖前一个job 配置文件为 cmd1.job dependencies=cmd1- java类型 job配置举例【我更原因使用command类型的job调度Java代码】
type=javaprocess# 所有相关代码所在的文件夹classpath=/home/azkaban/*# 要执行的主类java.class=AzkabanTest- hadoopJava类型举例【依然可以使用command类型】
type=hadoopJava# 所有相关代码所在的文件夹classpath=./lib/*,${azkaban.home}/lib/*job.extend=false# 主类job.class=azkaban.jobtype.examples.java.WordCount# 配置force.output.overwrite=trueinput.path=/inputoutput.path=/output- hive类型举例【依然可以使用command类型】
type=hive# 代理用户user.to.proxy=azkaban# 所有相关代码所在的文件夹classpath=./lib/*,${azkaban.home}/lib/*azk.hive.action=execute.query# 执行的SQL文件hive.script=/hive.sql- spark类型举例【依然可以使用command类型】
type=spark# master配置master=yarn-cluster# 执行的jar包execution-jar=lib/spark-template-1.0-SNAPSHOT.jar# 执行的主类class=com.dataeye.template.spark.WordCount# 参数信息params=hdfs://de-hdfs/data/yann/info.txtparamtest6. 总结
我也使用过 xxl-job 任务调度系统，xxl-job 有它的优势，但是无法实现工作流就是说 job 之间的依赖需要我们自己在后台进行维护【这样就增加了 job 之间的耦合】，实际上我并不清晰 Azkaban 是如何判断当前 job 执行完成的？有知道的小伙伴，欢迎分享！