Oozie

尚硅谷大数据技术之Oozie

第1章 Oozie简介

　　Oozie英文翻译为：驯象人。一个基于工作流引擎的开源框架，由Cloudera公司贡献给Apache，提供对Hadoop MapReduce、Pig Jobs的任务调度与协调。Oozie需要部署到Java Servlet容器中运行。主要用于定时调度任务，多任务可以按照执行的逻辑顺序调度。

第2章 Oozie的功能模块介绍

2.1 模块

1) Workflow

顺序执行流程节点，支持fork（分支多个节点），join（合并多个节点为一个）

2) Coordinator

定时触发workflow

3) Bundle Job

绑定多个Coordinator

2.2 常用节点

1) 控制流节点（Control Flow Nodes）

控制流节点一般都是定义在工作流开始或者结束的位置，比如start,end,kill等。以及提供工作流的执行路径机制，如decision，fork，join等。

2) 动作节点（Action  Nodes）

负责执行具体动作的节点，比如：拷贝文件，执行某个Shell脚本等等。

第3章 Oozie的部署

3.1 部署Hadoop（CDH版本的）

3.1.2 修改Hadoop配置

hadoop-env.sh

export JAVA_HOME=/opt/module/jdk1.8.0_144

mapred-env.sh

export JAVA_HOME=/opt/module/jdk1.8.0_144

yarn-env.sh

export JAVA_HOME=/opt/module/jdk1.8.0_144

core-site.xml

<!-- 指定HDFS中NameNode的地址 -->
<property>
        <name>fs.defaultFS</name>
        <value>hdfs://hadoop102:8020</value>
</property>

<!-- 指定Hadoop运行时产生文件的存储目录 -->
<property>
        <name>hadoop.tmp.dir</name>
        <value>/opt/module/cdh/hadoop-2.5.0-cdh5.3.6/data/tmp</value>
</property>

<!-- Oozie Server的Hostname -->
<property>
　　<name>hadoop.proxyuser.lxl.hosts</name>
　　<value>*</value>
</property>

<!-- 允许被Oozie代理的用户组 -->
<property>
<name>hadoop.proxyuser.lxl.groups</name>
　　<value>*</value>
</property>

hdfs-site.xml

<!-- 指定HDFS副本的数量 -->
<property>
　　<name>dfs.replication</name>
　　<value>1</value>
</property>

<!-- 指定Hadoop辅助名称节点主机配置 -->
<property>
　　<name>dfs.namenode.secondary.http-address</name>
　　<value>hadoop104:50090</value>
</property>

mapred-site.xml

<!-- 指定MR运行在YARN上 -->
<property>
    <name>mapreduce.framework.name</name>
    <value>yarn</value>
</property>

<!-- 历史服务器端地址 -->
<property>
    <name>mapreduce.jobhistory.address</name>
    <value>hadoop102:10020</value>
</property>

<!-- 历史服务器web端地址 -->
<property>
    <name>mapreduce.jobhistory.webapp.address</name>
    <value>hadoop102:19888</value>
</property>

 

yarn-site.xml

<!-- Reducer获取数据的方式 -->
<property>
        <name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
        <value>mapreduce_shuffle</value>
</property>

<!-- 指定YARN的ResourceManager的地址 -->
<property>
        <name>yarn.resourcemanager.hostname</name>
        <value>hadoop103</value>
</property>

<!-- 日志聚集功能使能 -->
<property>
        <name>yarn.log-aggregation-enable</name>
        <value>true</value>
</property>

<!-- 日志保留时间设置7天 -->
<property>
        <name>yarn.log-aggregation.retain-seconds</name>
        <value>604800</value>
</property>

slaves

hadoop102
hadoop103
hadoop104

完成后：记得scp同步到其他机器节点

[lxl@hadoop102 module]$ xsync cdh/

3.1.3 重启Hadoop集群

格式化：

[lxl@hadoop102 hadoop-2.5.0-cdh5.3.6]$ bin/hdfs namenode -format

 启动任务

[lxl@hadoop102 hadoop-2.5.0-cdh5.3.6]$ sbin/start-dfs.sh
[lxl@hadoop103 hadoop-2.5.0-cdh5.3.6]$ sbin/start-yarn.sh
[lxl@hadoop102 hadoop-2.5.0-cdh5.3.6]$ sbin/mr-jobhistory-daemon.sh start historyserver

注意：需要开启JobHistoryServer, 最好执行一个MR任务进行测试。

3.2 部署Oozie

3.2.1 解压Oozie

[lxl@hadoop102 software]$ tar -zxvf /opt/software/cdh/oozie-4.0.0-cdh5.3.6.tar.gz -C ./

3.2.2 在oozie根目录下解压oozie-hadooplibs-4.0.0-cdh5.3.6.tar.gz

[lxl@hadoop102 oozie-4.0.0-cdh5.3.6]$ tar -zxvf oozie-hadooplibs-4.0.0-cdh5.3.6.tar.gz -C ../

完成后Oozie目录下会出现hadooplibs目录。

3.2.3 在Oozie目录下创建libext目录

[lxl@hadoop102 oozie-4.0.0-cdh5.3.6]$ mkdir libext/

3.2.4 拷贝依赖的Jar包

1）将hadooplibs里面的jar包，拷贝到libext目录下：

[lxl@hadoop102 oozie-4.0.0-cdh5.3.6]$ cp -ra hadooplibs/hadooplib-2.5.0-cdh5.3.6.oozie-4.0.0-cdh5.3.6/* libext/

2）拷贝Mysql驱动包到libext目录下：

[lxl@hadoop102 oozie-4.0.0-cdh5.3.6]$ cp -a /opt/software/mysql-connector-java-5.1.27/mysql-connector-java-5.1.27-bin.jar ./libext/

3.2.5 将ext-2.2.zip拷贝到libext/目录下

ext是一个js框架，用于展示oozie前端页面：

[lxl@hadoop102 oozie-4.0.0-cdh5.3.6]$ cp  /opt/software/ext-2.2.zip ./libext/

3.2.6 修改Oozie配置文件

oozie-site.xml

属性：oozie.service.JPAService.jdbc.driver
属性值：com.mysql.jdbc.Driver
解释：JDBC的驱动

属性：oozie.service.JPAService.jdbc.url
属性值：jdbc:mysql://hadoop102:3306/oozie
解释：oozie所需的数据库地址

属性：oozie.service.JPAService.jdbc.username
属性值：root
解释：数据库用户名

属性：oozie.service.JPAService.jdbc.password
属性值：000000
解释：数据库密码

属性：oozie.service.HadoopAccessorService.hadoop.configurations
属性值：*=/opt/module/cdh/hadoop-2.5.0-cdh5.3.6/etc/hadoop
解释：让Oozie引用Hadoop的配置文件

　　

 

3.2.7 在Mysql中创建Oozie的数据库

进入Mysql并创建oozie数据库：

$ mysql -uroot -p000000
mysql> create database oozie;

3.2.8 初始化Oozie

1) 上传Oozie目录下的yarn.tar.gz文件到HDFS：

提示：yarn.tar.gz文件会自行解压

[lxl@hadoop102 oozie-4.0.0-cdh5.3.6]$ bin/oozie-setup.sh sharelib create -fs hdfs://hadoop102:8020 -locallib oozie-sharelib-4.0.0-cdh5.3.6-yarn.tar.gz

执行成功之后，去50070检查对应目录有没有文件生成。

2) 创建oozie.sql文件

[lxl@hadoop102 oozie-4.0.0-cdh5.3.6]$ bin/ooziedb.sh create -sqlfile oozie.sql -run

  setting CATALINA_OPTS="$CATALINA_OPTS -Xmx1024m"

Validate DB Connection
DONE
Check DB schema does not exist
DONE
Check OOZIE_SYS table does not exist
DONE
Create SQL schema
DONE
Create OOZIE_SYS table
DONE

Oozie DB has been created for Oozie version '4.0.0-cdh5.3.6'

3) 打包项目，生成war包

[lxl@hadoop102 oozie-4.0.0-cdh5.3.6]$ bin/oozie-setup.sh prepare-war

3.2.9 Oozie的启动与关闭

启动命令如下：

[atguigu@hadoop102 oozie-4.0.0-cdh5.3.6]$ bin/oozied.sh start

关闭命令如下：

[atguigu@hadoop102 oozie-4.0.0-cdh5.3.6]$ bin/oozied.sh stop

3.2.10 访问Oozie的Web页面

http://hadoop102:11000/oozie

第4章 Oozie的使用

4.1 案例一：Oozie调度shell脚本

目标：使用Oozie调度Shell脚本

分步实现：　　

1）解压官方案例模板

[lxl@hadoop102 oozie-4.0.0-cdh5.3.6]$ tar -zxvf oozie-examples.tar.gz

2）创建工作目录

[lxl@hadoop102 oozie-4.0.0-cdh5.3.6]$ mkdir oozie-apps/

3）拷贝任务模板到oozie-apps/目录

[lxl@hadoop102 oozie-4.0.0-cdh5.3.6]$ cp -r examples/apps/shell/ oozie-apps

4）编写脚本p1.sh

[lxl@hadoop102 oozie-4.0.0-cdh5.3.6]$ vi oozie-apps/shell/p1.sh

内容如下：

#!/bin/bash
date > /opt/module/p1.log

5）修改job.properties和workflow.xml文件

job.properties

#HDFS地址
nameNode=hdfs://hadoop102:8020
#ResourceManager地址
jobTracker=hadoop103:8032

#队列名称
queueName=default
examplesRoot=oozie-apps
oozie.wf.application.path=${nameNode}/user/${user.name}/${examplesRoot}/shell
EXEC=p1.sh

workflow.xml

<workflow-app xmlns="uri:oozie:workflow:0.4" name="shell-wf">
<start to="shell-node"/>
<action name="shell-node">
    <shell xmlns="uri:oozie:shell-action:0.2">
        <job-tracker>${jobTracker}</job-tracker>
        <name-node>${nameNode}</name-node>
        <configuration>
            <property>
                <name>mapred.job.queue.name</name>
                <value>${queueName}</value>
            </property>
        </configuration>
        <exec>${EXEC}</exec>
        <!-- <argument>my_output=Hello Oozie</argument> -->
        <file>/user/lxl/oozie-apps/shell/${EXEC}#${EXEC}</file>
 
        <capture-output/>
    </shell>
    <ok to="end"/>
    <error to="fail"/>
</action>
<decision name="check-output">
    <switch>
        <case to="end">
            ${wf:actionData('shell-node')['my_output'] eq 'Hello Oozie'}
        </case>
        <default to="fail-output"/>
    </switch>
</decision>
<kill name="fail">
    <message>Shell action failed, error message[${wf:errorMessage(wf:lastErrorNode())}]</message>
</kill>
<kill name="fail-output">
    <message>Incorrect output, expected [Hello Oozie] but was [${wf:actionData('shell-node')['my_output']}]</message>
</kill>
<end name="end"/>
</workflow-app>

 

6）上传任务配置

[lxl@hadoop102 oozie-4.0.0-cdh5.3.6]$ /opt/module/cdh/hadoop-2.5.0-cdh5.3.6/bin/hadoop fs -put oozie-apps/ /user/atguigu

7）执行任务

[lxl@hadoop102 oozie-4.0.0-cdh5.3.6]$ bin/oozie job -oozie http://hadoop102:11000/oozie -config oozie-apps/shell/job.properties -run

8）杀死某个任务

[lxl@hadoop102 oozie-4.0.0-cdh5.3.6]$ bin/oozie job -oozie http://hadoop102:11000/oozie -kill 0000004-170425105153692-oozie-z-W

 如果任务配置文件出错需要修改hdfs上的文件再重新执行！

[lxl@hadoop102 oozie-4.0.0-cdh5.3.6]$ /opt/module/cdh/hadoop-2.5.0-cdh5.3.6/bin/hadoop fs -rm -r /user/lxl/oozie-apps/shell/job.properties
19/06/17 04:10:13 WARN util.NativeCodeLoader: Unable to load native-hadoop library for your platform... using builtin-java classes where applicable
19/06/17 04:10:14 INFO fs.TrashPolicyDefault: Namenode trash configuration: Deletion interval = 0 minutes, Emptier interval = 0 minutes.
Deleted /user/lxl/oozie-apps/shell/job.properties
[lxl@hadoop102 oozie-4.0.0-cdh5.3.6]$ /opt/module/cdh/hadoop-2.5.0-cdh5.3.6/bin/hadoop fs -put ./oozie-apps/shell/job.properties  /user/lxl/oozie-apps/shell/
19/06/17 04:10:39 WARN util.NativeCodeLoader: Unable to load native-hadoop library for your platform... using builtin-java classes where applicable
[lxl@hadoop102 oozie-4.0.0-cdh5.3.6]$ bin/oozie job -oozie http://hadoop102:11000/oozie -config oozie-apps/shell/job.properties -run

4.2 案例二：Oozie逻辑调度执行多个Job

目标：使用Oozie执行多个Job调度

分步执行：

1） 解压官方案例模板

[lxl@hadoop102 oozie-4.0.0-cdh5.3.6]$ tar -zxf oozie-examples.tar.gz

2） 编写脚本

[lxl@hadoop102 oozie-4.0.0-cdh5.3.6]$ vi oozie-apps/shell/p2.sh

内容如下：

#!/bin/bash
/bin/date > /opt/module/p2.log

3）修改job.properties和workflow.xml文件

job.properties

nameNode=hdfs://hadoop102:8020
jobTracker=hadoop103:8032
queueName=default
examplesRoot=oozie-apps

oozie.wf.application.path=${nameNode}/user/${user.name}/${examplesRoot}/shell
EXEC1=p1.sh
EXEC2=p2.sh

workflow.xml

<workflow-app xmlns="uri:oozie:workflow:0.4" name="shell-wf">
    <start to="p1-shell-node"/>
    <action name="p1-shell-node">
        <shell xmlns="uri:oozie:shell-action:0.2">
            <job-tracker>${jobTracker}</job-tracker>
            <name-node>${nameNode}</name-node>
            <configuration>
                <property>
                    <name>mapred.job.queue.name</name>
                    <value>${queueName}</value>
                </property>
            </configuration>
            <exec>${EXEC1}</exec>
            <file>/user/lxl/oozie-apps/shell/${EXEC1}#${EXEC1}</file>
            <!-- <argument>my_output=Hello Oozie</argument>-->
            <capture-output/>
        </shell>
        <ok to="p2-shell-node"/>
        <error to="fail"/>
    </action>
    <action name="p2-shell-node">
        <shell xmlns="uri:oozie:shell-action:0.2">
            <job-tracker>${jobTracker}</job-tracker>
            <name-node>${nameNode}</name-node>
            <configuration>
                <property>
                    <name>mapred.job.queue.name</name>
                    <value>${queueName}</value>
                </property>
            </configuration>
            <exec>${EXEC2}</exec>
            <file>/user/lxl/oozie-apps/shell/${EXEC2}#${EXEC2}</file>
            <!-- <argument>my_output=Hello Oozie</argument>-->
            <capture-output/>
        </shell>
        <ok to="end"/>
        <error to="fail"/>
    </action>
    <decision name="check-output">
        <switch>
            <case to="end">
                ${wf:actionData('shell-node')['my_output'] eq 'Hello Oozie'}
            </case>
            <default to="fail-output"/>
        </switch>
    </decision>
    <kill name="fail">
        <message>Shell action failed, error message[${wf:errorMessage(wf:lastErrorNode())}]</message>
    </kill>
    <kill name="fail-output">
        <message>Incorrect output, expected [Hello Oozie] but was [${wf:actionData('shell-node')['my_output']}]</message>
    </kill>
    <end name="end"/>
</workflow-app>

3） 上传任务配置

[lxl@hadoop102 hadoop-2.5.0-cdh5.3.6]$ bin/hadoop fs -rm -r /user/lxl/oozie-apps/shell/*
[lxl@hadoop102 oozie-apps]$ /opt/module/cdh/hadoop-2.5.0-cdh5.3.6//bin/hadoop fs -put ./shell/* /user/lxl/oozie-apps/shell/

4） 执行任务

[lxl@hadoop102 oozie-4.0.0-cdh5.3.6]$ bin/oozie job -oozie http://hadoop102:11000/oozie -config oozie-apps/shell/job.properties -run

4.3 案例三：Oozie调度MapReduce任务

目标：使用Oozie调度MapReduce任务

分步执行：

1）找到一个可以运行的mapreduce任务的jar包（可以用官方的，也可以是自己写的）

2）拷贝官方模板到oozie-apps

[lxl@hadoop102 oozie-4.0.0-cdh5.3.6]$ cp -r /opt/module/cdh/oozie-4.0.0-cdh5.3.6/examples/apps/map-reduce/ oozie-apps/

1) 测试一下wordcount在yarn中的运行

[lxl@hadoop102 oozie-4.0.0-cdh5.3.6]$ /opt/module/cdh/hadoop-2.5.0-cdh5.3.6/bin/yarn jar /opt/module/cdh/hadoop-2.5.0-cdh5.3.6/share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-2.5.0-cdh5.3.6.jar wordcount /input/ /output/

4) 配置map-reduce任务的job.properties以及workflow.xml

job.properties

nameNode=hdfs://hadoop102:8020
jobTracker=hadoop103:8032
queueName=default
examplesRoot=oozie-apps
#hdfs://hadoop102:8020/user/admin/oozie-apps/map-reduce/workflow.xml
oozie.wf.application.path=${nameNode}/user/${user.name}/${examplesRoot}/map-reduce/workflow.xml
outputDir=map-reduce

workflow.xml

<workflow-app xmlns="uri:oozie:workflow:0.2" name="map-reduce-wf">
    <start to="mr-node"/>
    <action name="mr-node">
        <map-reduce>
            <job-tracker>${jobTracker}</job-tracker>
            <name-node>${nameNode}</name-node>
            <prepare>
                <delete path="${nameNode}/output/"/>
            </prepare>
            <configuration>
                <property>
                    <name>mapred.job.queue.name</name>
                    <value>${queueName}</value>
                </property>
                <!-- 配置调度MR任务时，使用新的API -->
                <property>
                    <name>mapred.mapper.new-api</name>
                    <value>true</value>
                </property>
                <property>
                    <name>mapred.reducer.new-api</name>
                    <value>true</value>
                </property>
                <!-- 指定Job Key输出类型 -->
                <property>
                    <name>mapreduce.job.output.key.class</name>
                    <value>org.apache.hadoop.io.Text</value>
                </property>
                <!-- 指定Job Value输出类型 -->
                <property>
                    <name>mapreduce.job.output.value.class</name>
                    <value>org.apache.hadoop.io.IntWritable</value>
                </property>
                <!-- 指定输入路径 -->
                <property>
                    <name>mapred.input.dir</name>
                    <value>/input/</value>
                </property>
                <!-- 指定输出路径 -->
                <property>
                    <name>mapred.output.dir</name>
                    <value>/output/</value>
                </property>
                <!-- 指定Map类 -->
                <property>
                    <name>mapreduce.job.map.class</name>
                 <value>org.apache.hadoop.examples.WordCount$TokenizerMapper</value>
                </property>
                <!-- 指定Reduce类 -->
                <property>
                    <name>mapreduce.job.reduce.class</name>
            <value>org.apache.hadoop.examples.WordCount$IntSumReducer</value>
                </property>
                <property>
                    <name>mapred.map.tasks</name>
                    <value>1</value>
                </property>
            </configuration>
        </map-reduce>
        <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>

5）拷贝待执行的jar包到map-reduce的lib目录下(先清空lib下的所有文件)

[lxl@hadoop102 oozie-4.0.0-cdh5.3.6]$ cp -a  /opt /module/cdh/hadoop-2.5.0-cdh5.3.6/share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-2.5.0-cdh5.3.6.jar oozie-apps/map-reduce/lib

6）上传配置好的app文件夹到HDFS

[lxl@hadoop102 oozie-4.0.0-cdh5.3.6]$ /opt/module/cdh/hadoop-2.5.0-cdh5.3.6/bin/hdfs dfs -put oozie-apps/map-reduce/ /user/lxl/oozie-apps

 或：

[lxl@hadoop102 oozie-apps]$ /opt/module/cdh/hadoop-2.5.0-cdh5.3.6/bin/hadoop fs -put map-reduce/ /user/lxl/oozie-apps

7）执行任务

[lxl@hadoop102 oozie-4.0.0-cdh5.3.6]$ bin/oozie job -oozie http://hadoop102:11000/oozie -config oozie-apps/map-reduce/job.properties -run

4.4 案例四：Oozie定时任务/循环任务

目标：Coordinator周期性调度任务

分步实现：

1） 配置Linux时区以及时间服务器

2） 检查系统当前时区：

[lxl@hadoop102 shell]$ date -R
Mon, 17 Jun 2019 09:01:44 +0800

注意：如果显示的时区不是+0800，删除localtime文件夹后，再关联一个正确时区的链接过去，命令如下：

# rm -rf /etc/localtime
# ln -s /usr/share/zoneinfo/Asia/Shanghai /etc/localtime

同步时间：

# ntpdate pool.ntp.org

修改NTP配置文件：

# vi /etc/ntp.conf

去掉下面这行前面的# ,并把网段修改成自己的网段：
restrict 192.168.122.0 mask 255.255.255.0 nomodify notrap
注释掉以下几行：
#server 0.centos.pool.ntp.org
#server 1.centos.pool.ntp.org
#server 2.centos.pool.ntp.org
把下面两行前面的#号去掉,如果没有这两行内容,需要手动添加
server  127.127.1.0    # local clock
fudge  127.127.1.0 stratum 10

重启NTP服务：

# systemctl start ntpd.service，
注意，如果是centOS7以下的版本，使用命令：service ntpd start

# systemctl enable ntpd.service，
注意，如果是centOS7以下的版本，使用命令：chkconfig ntpd on

集群其他节点去同步这台时间服务器时间：

首先需要关闭这两台计算机的ntp服务

# systemctl stop ntpd.service，

centOS7以下，则：service ntpd stop

# systemctl disable ntpd.service，

centOS7以下，则：chkconfig ntpd off

# systemctl status ntpd，查看ntp服务状态

# pgrep ntpd，查看ntp服务进程id

同步第一台服务器linux01的时间：

# ntpdate hadoop102

使用root用户制定计划任务,周期性同步时间：

# crontab -e

*/10 * * * * /usr/sbin/ntpdate hadoop102

重启定时任务：

# systemctl restart crond.service，

centOS7以下使用：service crond restart，

其他台机器的配置同理。

3） 配置oozie-site.xml文件

属性：oozie.processing.timezone
属性值：GMT+0800
解释：修改时区为东八区区时

注：该属性去oozie-default.xml中找到即可（然后把这个属性配置黏贴到oozie-site.xml中进行修改）

4） 修改js框架中的关于时间设置的代码

$ vi /opt/module/cdh/oozie-4.0.0-cdh5.3.6/oozie-server/webapps/oozie/oozie-console.js

修改如下：
function getTimeZone() {
    Ext.state.Manager.setProvider(new Ext.state.CookieProvider());
    return Ext.state.Manager.get("TimezoneId","GMT+0800");
}

5）重启oozie服务，并重启浏览器（一定要注意清除缓存）

[atguigu@hadoop102 oozie-4.0.0-cdh5.3.6]$ bin/oozied.sh stop

[atguigu@hadoop102 oozie-4.0.0-cdh5.3.6]$ bin/oozied.sh start

 效果：

6）拷贝官方模板配置定时任务

[lxl@hadoop102 apps]$ pwd
/opt/module/oozie-4.0.0-cdh5.3.6/examples/apps
[lxl@hadoop102 apps]$ cp -r cron /opt/module/oozie-4.0.0-cdh5.3.6/oozie-apps/

7）修改模板job.properties和coordinator.xml以及workflow.xml

job.properties

nameNode=hdfs://hadoop102:8020
jobTracker=hadoop103:8032
queueName=default
examplesRoot=oozie-apps

oozie.coord.application.path=${nameNode}/user/${user.name}/${examplesRoot}/cron
#start：必须设置为未来时间，否则任务失败
start=2017-07-29T17:00+0800
end=2017-07-30T17:00+0800
workflowAppUri=${nameNode}/user/${user.name}/${examplesRoot}/cron

EXEC3=p3.sh

coordinator.xml

<coordinator-app name="cron-coord" frequency="${coord:minutes(5)}" start="${start}" end="${end}" timezone="GMT+0800" xmlns="uri:oozie:coordinator:0.2">
<action>
<workflow>
    <app-path>${workflowAppUri}</app-path>
    <configuration>
        <property>
            <name>jobTracker</name>
            <value>${jobTracker}</value>
        </property>
        <property>
            <name>nameNode</name>
            <value>${nameNode}</value>
        </property>
        <property>
            <name>queueName</name>
            <value>${queueName}</value>
        </property>
    </configuration>
</workflow>
</action>
</coordinator-app>

workflow.xml

<workflow-app xmlns="uri:oozie:workflow:0.5" name="one-op-wf">
<start to="p3-shell-node"/>
  <action name="p3-shell-node">
      <shell xmlns="uri:oozie:shell-action:0.2">
          <job-tracker>${jobTracker}</job-tracker>
          <name-node>${nameNode}</name-node>
          <configuration>
              <property>
                  <name>mapred.job.queue.name</name>
                  <value>${queueName}</value>
              </property>
          </configuration>
          <exec>${EXEC3}</exec>
          <file>/user/atguigu/oozie-apps/cron/${EXEC3}#${EXEC3}</file>
          <!-- <argument>my_output=Hello Oozie</argument>-->
          <capture-output/>
      </shell>
      <ok to="end"/>
      <error to="fail"/>
  </action>
<kill name="fail">
    <message>Shell action failed, error message[${wf:errorMessage(wf:lastErrorNode())}]</message>
</kill>
<kill name="fail-output">
    <message>Incorrect output, expected [Hello Oozie] but was [${wf:actionData('shell-node')['my_output']}]</message>
</kill>
<end name="end"/>
</workflow-app>

8）上传配置

[lxl@hadoop102 oozie-4.0.0-cdh5.3.6]$ /opt/module/cdh/hadoop-2.5.0-cdh5.3.6/bin/hdfs dfs -put oozie-apps/cron/ /user/admin/oozie-apps

 或：

[lxl@hadoop102 oozie-apps]$ /opt/module/cdh/hadoop-2.5.0-cdh5.3.6/bin/hadoop fs -put cron/ /user/lxl/oozie-apps/

9）启动任务

[lxl@hadoop102 oozie-4.0.0-cdh5.3.6]$ bin/oozie job -oozie http://hadoop102:11000/oozie -config oozie-apps/cron/job.properties -run

注意：Oozie允许的最小执行任务的频率是5分钟

第5章 常见问题总结

1）Mysql权限配置

授权所有主机可以使用root用户操作所有数据库和数据表

mysql> grant all on *.* to root@'%' identified by '000000';
mysql> flush privileges;
mysql> exit;

2）workflow.xml配置的时候不要忽略file属性

3）jps查看进程时，注意有没有bootstrap

4）关闭oozie

如果bin/oozied.sh stop无法关闭，则可以使用kill -9 [pid]，之后oozie-server/temp/xxx.pid文件一定要删除。

5）Oozie重新打包时，一定要注意先关闭进程，删除对应文件夹下面的pid文件。（可以参考第4条目）

6）配置文件一定要生效

起始标签和结束标签无对应则不生效，配置文件的属性写错了，那么则执行默认的属性。

7）libext下边的jar存放于某个文件夹中，导致share/lib创建不成功。

8）调度任务时，找不到指定的脚本，可能是oozie-site.xml里面的Hadoop配置文件没有关联上。

9）修改Hadoop配置文件，需要重启集群。一定要记得scp到其他节点。

10）JobHistoryServer必须开启，集群要重启的。

11）Mysql配置如果没有生效的话，默认使用derby数据库。

12）在本地修改完成的job配置，必须重新上传到HDFS。

13）将HDFS中上传的oozie配置文件下载下来查看是否有错误。

14）Linux用户名和Hadoop的用户名不一致。