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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]"/> .....

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