但是，一般用Azkaban了。（具体见我写的另一篇博客：）
官网：https://oozie.apache.org/
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Oozie is a workflow scheduler system to manage Apache Hadoop jobs.
Oozie Workflow jobs are Directed Acyclical Graphs (DAGs) of actions.
Oozie Coordinator jobs are recurrent Oozie Workflow jobs triggered by time (frequency) and data availability.
Oozie is integrated with the rest of the Hadoop stack supporting several types of Hadoop jobs out of the box (such as Java map-reduce, Streaming map-reduce, Pig, Hive, Sqoop and Distcp) as well as system specific jobs (such as Java programs and shell scripts).
Oozie is a scalable, reliable and extensible system.
一个Oozie的job，是一个mapreduce程序，特殊点呢，仅仅是只有Map Task。
Oozie是用于 Hadoop 平台的开源的工作流调度引擎。
是用来管理Hadoop作业。
是属于web应用程序，由Oozie client和Oozie Server两个组件构成。
Oozie Server运行于Java Servlet容器（Tomcat）中的web程序。
Oozie起源于雅虎，主要用于管理与组织Hadoop工作流。Oozie的工作流必须是一个有向无环图，实际上Oozie就相当于Hadoop的一个客户端，当用户需要执行多个关联的MR任务时，只需要将MR执行顺序写入workflow.xml，然后使用Oozie提交本次任务，Oozie会托管此任务流。
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<workflow-app xmlns="uri:oozie:workflow:0.3" name="shell-wf">
<start to="shell-node"/>
<action name="shell-node">
<shell xmlns="uri:oozie:shell-action:0.1">
<job-tracker>${jobTracker}</job-tracker>
<name-node>${nameNode}</name-node>
<configuration>
<property>
<name>mapred.job.queue.name</name>
<value>${queueName}</value>
</property>
</configuration>
<exec>echo</exec>
<argument>hi shell in oozie</argument>
</shell>
<ok to="end"/>
<error to="fail"/>
</action>
<kill name="fail">
<message>Map/Reduce failed, error message[${wf:errorMessage(wf:lastErrorNode())}]</message>
</kill>
<end name="end"/>
</workflow-app>
Oozie简介
现实业务中处理数据时不可能只包含一个MR操作，一般都是多个MR，并且中间还可能包含多个Java或HDFS，甚至是shell的操作，利用Oozie可以完成这些任务。
实际上Oozie不是仅用来配置多个MR工作流的，它可以是各种程序夹杂在一起的工作流，比如执行一个MR1后，接着执行一个java脚本，再执行一个shell脚本，接着是Hive脚本，然后又是Pig脚本，最后又执行了一个MR2，使用Oozie可以轻松完成这种多样的工作流。使用Oozie时，若前一个任务执行失败，后一个任务将不会被调度。
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工作流调度框架Oozie
import ->
hive -> export
作业 / 任务 定时执行
事件触发执行
时间（比如说。每天晚上10点到凌晨2点之间，没半个小时运行一次。比如说，每周五的晚上8点触发一次）
数据集（比如说。某个目录文件下有数据，就触发一次）
Oozie概述![001.png-27.3kB]()
Oozie is a workflow scheduler system to manage Apache Hadoop jobs.
Oozie Workflow jobs are Directed Acyclical Graphs (DAGs) of actions.
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Oozie Coordinator jobs are recurrent Oozie Workflow jobs triggered by time (frequency) and data availabilty.
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Oozie is integrated with the rest of the Hadoop stack supporting several types of Hadoop jobs out of the box (such as Java map-reduce, Streaming map-reduce, Pig, Hive, Sqoop and Distcp) as well as system specific jobs (such as Java programs and shell scripts).
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Oozie is a scalable, reliable and extensible system.
1,一个基于工作流引擎的开源框架，是由Cloudera公司贡献给Apache的，它能够提供对Hadoop Mapreduce和Pig Jobs的任务调度与协调。Oozie需要部署到Java Servlet容器中运行。
2，Oozie工作流定义，同Jboss jBPM提供的jPDL一样，提供了类似的流程定义语言hPDL,通过XML文件格式来实现流程的定义。对于工作流系统，一般会有很多不同功能的节点，比如分支，并发，汇合等等。
3，Oozie定义了控制流节点（Control Flow Nodes）和动作节点（Action Nodes）,其中控制流节点定义了流程的开始和结束，以及控制流程的执行路径（Execution Path）,如decision,fork,join等;而动作节点包括Haoop map-reduce hadoop文件系统，Pig,SSH,HTTP,eMail和Oozie子流程
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Oozie Server Architecture
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Oozie Server Components
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本文转自大数据躺过的坑博客园博客，原文链接：http://www.cnblogs.com/zlslch/p/6117672.html，如需转载请自行联系原作者
