设想一下，当你的系统引入了spark或者hadoop以后，基于Spark和Hadoop已经做了一些任务，比如一连串的Map Reduce任务，但是他们之间彼此右前后依赖的顺序，因此你必须要等一个任务执行成功后，再手动执行第二个任务。是不是很烦！ 这个时候Oozie（驯象人，典故来自评论一楼）就派上用场了，它可以把多个任务组成一个工作流，自动完成任务的调用。
简介
Oozie是一个基于工作流引擎的服务器，可以在上面运行Hadoop的Map Reduce和Pig任务。它其实就是一个运行在Java Servlet容器（比如Tomcat）中的Javas Web应用。
对于Oozie来说，工作流就是一系列的操作（比如Hadoop的MR，以及Pig的任务），这些操作通过有向无环图的机制控制。这种控制依赖是说，一个操作的输入依赖于前一个任务的输出，只有前一个操作完全完成后，才能开始第二个。
Oozie工作流通过hPDL定义（hPDL是一种XML的流程定义语言）。工作流操作通过远程系统启动任务。当任务完成后，远程系统会进行回调来通知任务已经结束，然后再开始下一个操作。
Oozie工作流包含控制流节点以及操作节点
控制流节点定义了工作流的开始和结束（start,end以及fail的节点），并控制工作流执行路径（decision,fork,join节点）。操作节点是工作流触发计算\处理任务的执行，Oozie支持不同的任务类型——hadoop map reduce任务，hdfs,Pig，SSH,eMail,Oozie子工作流等等。Oozie可以自定义扩展任务类型。
Oozie工作流可以参数化的方式执行（使用变量${inputDir}定义）。当提交工作流任务的时候就需要同时提供参数。如果参数合适的话（使用不同的目录）就可以定义并行的工作流任务。
总结来说
- Oozie是管理Hadoop作业的工作流调度系统
- Oozie的工作流是一系列的操作图
- Oozie协调作业是通过时间（频率）以及有效数据触发当前的Oozie工作流程
- Oozie是针对Hadoop开发的开源工作流引擎，专门针对大规模复杂工作流程和数据管道设计
- Oozie围绕两个核心：工作流和协调器，前者定义任务的拓扑和执行逻辑，后者负责工作流的依赖和触发。
WordCount工作流例子
hPDL流程的定义:
<workflow-app name='wordcount-wf' xmlns="uri:oozie:workflow:0.1">
<start to='wordcount'/>
<action name='wordcount'>
<map-reduce>
<job-tracker>${jobTracker}</job-tracker>
<name-node>${nameNode}</name-node>
<configuration>
<property>
<name>mapred.mapper.class</name>
<value>org.myorg.WordCount.Map</value>
</property>
<property>
<name>mapred.reducer.class</name>
<value>org.myorg.WordCount.Reduce</value>
</property>
<property>
<name>mapred.input.dir</name>
<value>${inputDir}</value>
</property>
<property>
<name>mapred.output.dir</name>
<value>${outputDir}</value>
</property>
</configuration>
</map-reduce>
<ok to='end'/>
<error to='end'/>
</action>
<kill name='kill'>
<message>Something went wrong: ${wf:errorCode('wordcount')}</message>
</kill/>
<end name='end'/>
</workflow-app>
