一. 实战前的准备

• 1. 在executor服务器目录下执行启动命令

[bigdata@hadoop002 executor]$ bin/azkaban-executor-start.sh

• 2. 在azkaban web服务器目录下执行启动命令

[bigdata@hadoop002 server]$ bin/azkaban-web-start.sh

注意： 先执行executor，再执行web，避免Web Server会因为找不到执行器启动失败 。

• 3. jps查看进程

• 4. web查看
• 输入https://服务器IP地址:8443，即可访问azkaban服务。 https://hadoop002:8443/ 在登录中输入刚才在azkaban-users.xml文件中新添加的户用名及密码，点击 login。

二. 实战案例一：单一job案例

• 1. 创建job描述文件

[bigdata@hadoop002 azkaban]$ mkdir jobs
[bigdata@hadoop002 jobs]$ vim first.job
// 内容
type=command
command=echo 'this is my first job'

• 2. 将job资源文件打包成zip文件

[bigdata@hadoop002 jobs]$ zip first.zip first.job

注意： 目前，Azkaban上传的工作流文件只支持xxx.zip文件。zip应包含xxx.job运行作业所需的文件和任何文件（文件名后缀必须以.job结尾，否则无法识别）。作业名称在项目中必须是唯一的。

• 3. 把压缩包拖动到真实主机上
• 4. 通过azkaban的web管理平台创建project并上传job的zip包

① 创建project ②上传zip包

• 5. 启动执行该job

• 6. Job执行成功

• 7. 点击查看job日志

• 8. 查看执行的历史

三. 实战案例二：多job工作流案例

• 1. 创建有依赖关系的多个job描述

第一个job：start.job

[bigdata@hadoop002 jobs]$ vim start.job
#start.job
type=command
command=touch /opt/module/buwenbuhuo.txt

第二个job：step1.job依赖start.job

[bigdata@hadoop002 jobs]$ vim step1.job
#step1.job
type=command
dependencies=start
command=echo "this is step1 job"

第三个job：step2.job依赖start.job

[bigdata@hadoop002 jobs]$ vim step2.job
#step2.job
type=command
dependencies=start
command=echo "this is step2 job"

第四个job：finish.job依赖step1.job和step2.job

[bigdata@hadoop002 jobs]$ vim finish.job
#finish.job
type=command
dependencies=step1,step2
command=echo "this is finish job"

• 2. 将所有job资源文件打到一个zip包中

[bigdata@hadoop002 jobs]$ zip jobs.zip start.job step1.job step2.job finish.job

• 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

• 5. Job执行成功

四. 实战案例三：java操作任务

使用Azkaban调度java程序

• 1. 创建工程

• 2. 项目代码

package com.buwenbuhuo.azkaban;
import java.io.FileOutputStream;
import java.io.IOException;
 * @author 卜温不火
 * @create 2020-05-19 12:40
 * com.buwenbuhuo.azkaban - the name of the target package where the new class or interface will be created.
 * azkaban0519 - the name of the current project.
public class JavaJob {
    public static void main(String[] args) throws IOException {
        // 根据需求编写具体代码
        FileOutputStream fos = null;
        try {
           fos =  new FileOutputStream("/opt/module/azkaban_0519.txt");
           fos.write("this is a java job".getBytes());
        }catch (IOException e){
            e.printStackTrace();
        }finally {
               fos.close();
           } catch (IOException e){
               e.printStackTrace();
}

• 3. 打包成jar包并放到本地

• 4. 在本地编写job文件并整理成压缩包

type=javaprocess
java.class=com.buwenbuhuo.azkaban.JavaJob
classpath=./azkaban-0519-1.0-SNAPSHOT.jar

• 5. 通过azkaban的web管理平台创建project并上传job压缩包，启动执行该job

• 6. 在Linux下查看文件

[bigdata@hadoop002 jobs]$ cd ..
[bigdata@hadoop002 azkaban]$ cd ..
[bigdata@hadoop002 module]$ ll

五. 实战案例四：HDFS操作任务

• 1. 创建job描述文件并打包

#hdfs job
type=command
command=/opt/module/hadoop-2.7.2/bin/hadoop fs -mkdir /azkaban

• 2. 通过azkaban的web管理平台创建project并上传job压缩包

// 先启动hdfs和yarn
[bigdata@hadoop002 module]$ start-dfs.sh 
[bigdata@hadoop003 module]$ start-yarn.sh 

• 3. 运行job并在hdfs上查看

六. 实战案例五：mapreduce任务

mapreduce任务依然可以使用azkaban进行调度

• 1.创建job描述文件，并生成zip包

#mapreduce job
type=command
command=/opt/module/hadoop-2.7.2/bin/hadoop jar /opt/module/hadoop-2.7.2/share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-2.7.2.jar wordcount /input /output_0519

• 2. 在azkaban的web管理界面创建工程并上传zip包

• 3. 启动job

• 4. 查看结果 本次的分享就到这里了