Oozie分布式任务的工作流——Spark篇
Spark是现在应用最广泛的分布式计算框架，oozie支持在它的调度中执行spark。在我的日常工作中，一部分工作就是基于oozie维护好每天的spark离线任务，合理的设计工作流并分配适合的参数对于spark的稳定运行十分重要。
Spark Action
这个Action允许执行spark任务，需要用户指定job-tracker以及name-node。先看看语法规则：
语法规则
<workflow-app name="[WF-DEF-NAME]" xmlns="uri:oozie:workflow:0.3">
...
<action name="[NODE-NAME]">
<spark xmlns="uri:oozie:spark-action:0.1">
<job-tracker>[JOB-TRACKER]</job-tracker>
<name-node>[NAME-NODE]</name-node>
<prepare>
<delete path="[PATH]"/>
...
<mkdir path="[PATH]"/>
...
</prepare>
<job-xml>[SPARK SETTINGS FILE]</job-xml>
<configuration>
<property>
<name>[PROPERTY-NAME]</name>
<value>[PROPERTY-VALUE]</value>
</property>
...
</configuration>
<master>[SPARK MASTER URL]</master>
<mode>[SPARK MODE]</mode>
<name>[SPARK JOB NAME]</name>
<class>[SPARK MAIN CLASS]</class>
<jar>[SPARK DEPENDENCIES JAR / PYTHON FILE]</jar>
<spark-opts>[SPARK-OPTIONS]</spark-opts>
<arg>[ARG-VALUE]</arg>
...
<arg>[ARG-VALUE]</arg>
...
</spark>
<ok to="[NODE-NAME]"/>
<error to="[NODE-NAME]"/>
</action>
...
</workflow-app>prepare元素
它里面可以执行删除文件或者创建目录的操作，比如
<delete path="hdfs://xxxx/a"/>
<mkdir path="hdfs://xxxx"/>一般来说，离线的spark任务最重都会生成一些数据，这些数据可能存储到数据库中，也可能直接存储到hdfs，如果存储到hdfs就涉及到清除目录了。比如你可能在测试环境需要频繁的重复运行spark任务，那么每次都需要清除目录文件，创建新的目录才行。
job-xml
spark 任务的参数也可以放在job-xml所在的xml中。
confugration
这里面的配置的参数将会传递给spark任务。
master
spark运行的模式，表示spark连接的集群管理器。默认可以使spark的独立集群（spark://host:port）或者是mesos（mesos://host:port）或者是yarn（yarn），以及本地模式local
mode
因为spark任务也可以看做主节点和工作节点模式，主节点就是驱动程序。这个驱动程序既可以运行在提交任务的机器，也可以放在集群中运行。
这个参数就是用来设置，驱动程序是以客户端的形式运行在本地机器，还是以集群模式运行在集群中。
name
spark应用的名字
class
spark应用的主函数
jar
spark应用的jar包
spark-opts
提交给驱动程序的参数。比如--conf key=value或者是在oozie-site.xml中配置的oozie.service.SparkConfiguationService.spark.configurations。
arg
这个参数是用来提交给spark应用的参数
例子
官网给出的例子：
<workflow-app name="sample-wf" xmlns="uri:oozie:workflow:0.1">
...
<action name="myfirstsparkjob">
<spark xmlns="uri:oozie:spark-action:0.1">
<job-tracker>foo:8021</job-tracker>
<name-node>bar:8020</name-node>
<prepare>
<delete path="${jobOutput}"/>
</prepare>
<configuration>
<property>
<name>mapred.compress.map.output</name>
<value>true</value>
</property>
</configuration>
<master>local[*]</master>
<mode>client<mode>
<name>Spark Example</name>
<class>org.apache.spark.examples.mllib.JavaALS</class>
<jar>/lib/spark-examples_2.10-1.1.0.jar</jar>
<spark-opts>--executor-memory 20G --num-executors 50</spark-opts>
<arg>inputpath=hdfs://localhost/input/file.txt</arg>
<arg>value=2</arg>
</spark>
<ok to="myotherjob"/>
<error to="errorcleanup"/>
</action>
...
</workflow-app>我自己工作时的例子:
<action name="NODE1">
<spark xmlns="uri:oozie:spark-action:0.1">
<job-tracker>${jobTracker}</job-tracker>
<name-node>${nameNode}</name-node>
<master>yarn</master>
<mode>cluster</mode>
<name>NODE1</name>
<class>com.test.NODE1_Task</class>
<jar>/lib/dw.jar</jar>
<spark-opts>--executor-memory 1G --num-executors 6 --executor-cores 1 --conf spark.storage.memoryFraction=0.8</spark-opts>
<arg>参数1</arg>
<arg>参数2</arg>
<arg>参数3</arg>
</spark>
</action>日志
spark action日志会重定向到oozie的mapr启动程序的stdout/stderr中。
通过oozie的web控制条，可以看到spark的日志。
spark on yarn
如果想要把spark运行在yarn上，需要按照下面的步骤执行：
- 在spark action中加载spark-assembly包
- 指定master为yarn-client或者yarn-master
为了确保spark工作在spark历史服务器中可以查到，需要保证在--conf中或者oozie.service.SparkConfiturationService.spark.configrations中设置下面的三个参数：
- spark.yarn.historyServer.address=http://spark-host:18088
- spark.eventLog.dir=hdfs://NN:8020/user/spark/applicationHistory
- spark.eventLog.enabled=true
spark action的schema
<xs:schema xmlns:xs="http://www.w3.org/2001/XMLSchema"
xmlns:spark="uri:oozie:spark-action:0.1" elementFormDefault="qualified"
targetNamespace="uri:oozie:spark-action:0.1"> <xs:element name="spark" type="spark:ACTION"/>
<xs:complexType name="ACTION">
<xs:sequence>
<xs:element name="job-tracker" type="xs:string" minOccurs="1" maxOccurs="1"/>
<xs:element name="name-node" type="xs:string" minOccurs="1" maxOccurs="1"/>
<xs:element name="prepare" type="spark:PREPARE" minOccurs="0" maxOccurs="1"/>
<xs:element name="job-xml" type="xs:string" minOccurs="0" maxOccurs="unbounded"/>
<xs:element name="configuration" type="spark:CONFIGURATION" minOccurs="0" maxOccurs="1"/>
<xs:element name="master" type="xs:string" minOccurs="1" maxOccurs="1"/>
<xs:element name="mode" type="xs:string" minOccurs="0" maxOccurs="1"/>
<xs:element name="name" type="xs:string" minOccurs="1" maxOccurs="1"/>
<xs:element name="class" type="xs:string" minOccurs="0" maxOccurs="1"/>
<xs:element name="jar" type="xs:string" minOccurs="1" maxOccurs="1"/>
<xs:element name="spark-opts" type="xs:string" minOccurs="0" maxOccurs="1"/>
<xs:element name="arg" type="xs:string" minOccurs="0" maxOccurs="unbounded"/>
</xs:sequence>
</xs:complexType>
<xs:complexType name="CONFIGURATION">
<xs:sequence>
<xs:element name="property" minOccurs="1" maxOccurs="unbounded">
<xs:complexType>
<xs:sequence>
<xs:element name="name" minOccurs="1" maxOccurs="1" type="xs:string"/>
<xs:element name="value" minOccurs="1" maxOccurs="1" type="xs:string"/>
<xs:element name="description" minOccurs="0" maxOccurs="1" type="xs:string"/>
</xs:sequence>
</xs:complexType>
</xs:element>
</xs:sequence>
</xs:complexType>
<xs:complexType name="PREPARE">
<xs:sequence>
<xs:element name="delete" type="spark:DELETE" minOccurs="0" maxOccurs="unbounded"/>
<xs:element name="mkdir" type="spark:MKDIR" minOccurs="0" maxOccurs="unbounded"/>
</xs:sequence>
</xs:complexType>
<xs:complexType name="DELETE">
<xs:attribute name="path" type="xs:string" use="required"/>
</xs:complexType>
<xs:complexType name="MKDIR">
<xs:attribute name="path" type="xs:string" use="required"/>
</xs:complexType>
</xs:schema>
本文转自博客园xingoo的博客，原文链接：Oozie分布式任务的工作流——Spark篇，如需转载请自行联系原博主。
