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Oozie 快速入门

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...

初识Avro

Avro是Hadoop生态圈的一部分,由Hadoop的创始人Doug Cutting牵头开发,当前最新版本1.8.2。Avro是一个数据序列化系统,设计用于支持大批量数据交换的应用。它的主要特点有: Rich data structures. A compact, fast, binary data format. A container file, to store persistent data. Remote procedure call (RPC). Simple integration with dynamic languages. Code generation is not required to read or write data files nor to use or implement RPC protocols. Code generation as an optional optimization, only worth implementing for statically typed languages. 本文分享的主要是用Avro1.8.2版本,下载地址...

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