一、概述
原生的 Azkaban 支持的plugin类型有以下这些：
- command：Linux shell命令行任务
- gobblin：通用数据采集工具
- hadoopJava：运行hadoopMR任务
- java：原生java任务
- hive：支持执行hiveSQL
- pig：pig脚本任务
- spark：spark任务
- hdfsToTeradata：把数据从hdfs导入Teradata
- teradataToHdfs：把数据从Teradata导入hdfs
其中最简单而且最常用的是command类型，我们在上一篇文章中已经描述了如何编写一个command的job任务。如果使用command类型，效果其实跟在本地执行Linux shell命令一样，这样的话，还不如把shell放到crontable 中运行。所以我们把重点放到Azkaban支持的比较常用的四种类型：java、hadoopJava、hive、spark
二、java类型
1、代码编写：MyJavaJob.java
package com.dataeye.java;
public class MyJavaJob {
public static void main(String[] args) {
System.out.println("#################################");
System.out.println("#### MyJavaJob class exec... ###");
System.out.println("#################################");
}
}
2、打包成jar文件：使用maven或者eclipse导出为jar文件
3、编写job文件：java.job
type=javaprocess
classpath=./lib/*,${azkaban.home}/lib/*
java.class=com.dataeye.java.MyJavaJob
4、组成一个完整的运行包
新建一个目录，在该目录下创建一个lib文件夹，把第二步打包的jar文件放到这里，把job文件放到和lib文件夹同一级的目录下，如下所示：
完整的运行包
5、打包成zip文件
把lib目录和job文件打包成zip文件，如下的java.zip：
zip文件
6、提交运行，过程跟之前文章介绍的步骤一样，不再详述，执行结果如下：
执行结果
从输出日志可以看出，代码已经正常执行。
以上是java类型的任务编写和执行的过程。接下来介绍其他任务编写的时候，只会介绍代码的编写和job的编写，其他过程与上面的一致。
三、hadoopJava类型
1、数据准备
以下内容是运行wordcount任务时需要的输入文件input.txt：
1 Ross male 33 3674
2 Julie male 42 2019
3 Gloria female 45 3567
4 Carol female 36 2813
5 Malcolm male 42 2856
6 Joan female 22 2235
7 Niki female 27 3682
8 Betty female 20 3001
9 Linda male 21 2511
10 Whitney male 35 3075
11 Lily male 27 3645
12 Fred female 39 2202
13 Gary male 28 3925
14 William female 38 2056
15 Charles male 48 2981
16 Michael male 25 2606
17 Karl female 32 2260
18 Barbara male 39 2743
19 Elizabeth female 26 2726
20 Helen female 47 2457
21 Katharine male 45 3638
22 Lee female 43 3050
23 Ann male 35 2874
24 Diana male 37 3929
25 Fiona female 45 2955
26 Bob female 21 3382
27 John male 48 3677
28 Thomas female 22 2784
29 Dean male 38 2266
30 Paul female 31 2679
把input.txt文件拷贝到hdfs的 /data/yann/input 目录下
2、代码准备：
package azkaban.jobtype.examples.java;
import azkaban.jobtype.javautils.AbstractHadoopJob;
import azkaban.utils.Props;
import java.io.IOException;
import java.util.Iterator;
import java.util.StringTokenizer;
import org.apache.hadoop.fs.FileSystem;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapred.FileInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapred.FileOutputFormat;
import org.apache.hadoop.mapred.JobConf;
import org.apache.hadoop.mapred.MapReduceBase;
import org.apache.hadoop.mapred.Mapper;
import org.apache.hadoop.mapred.OutputCollector;
import org.apache.hadoop.mapred.Reducer;
import org.apache.hadoop.mapred.Reporter;
import org.apache.hadoop.mapred.TextInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapred.TextOutputFormat;
import org.apache.log4j.Logger;
public class WordCount extends AbstractHadoopJob
{
private static final Logger logger = Logger.getLogger(WordCount.class);
private final String inputPath;
private final String outputPath;
private boolean forceOutputOverrite;
public WordCount(String name, Props props)
{
super(name, props);
this.inputPath = props.getString("input.path");
this.outputPath = props.getString("output.path");
this.forceOutputOverrite = props.getBoolean("force.output.overwrite", false);
}
public void run()
throws Exception
{
logger.info(String.format("Starting %s", new Object[] { getClass().getSimpleName() }));
JobConf jobconf = getJobConf();
jobconf.setJarByClass(WordCount.class);
jobconf.setOutputKeyClass(Text.class);
jobconf.setOutputValueClass(IntWritable.class);
jobconf.setMapperClass(Map.class);
jobconf.setReducerClass(Reduce.class);
jobconf.setInputFormat(TextInputFormat.class);
jobconf.setOutputFormat(TextOutputFormat.class);
FileInputFormat.addInputPath(jobconf, new Path(this.inputPath));
FileOutputFormat.setOutputPath(jobconf, new Path(this.outputPath));
if (this.forceOutputOverrite)
{
FileSystem fs = FileOutputFormat.getOutputPath(jobconf).getFileSystem(jobconf);
fs.delete(FileOutputFormat.getOutputPath(jobconf), true);
}
super.run();
}
public static class Map extends MapReduceBase
implements Mapper<LongWritable, Text, Text, IntWritable>
{
private static final IntWritable one = new IntWritable(1);
private Text word = new Text();
private long numRecords = 0L;
public void map(LongWritable key, Text value, OutputCollector<Text, IntWritable> output, Reporter reporter) throws IOException
{
String line = value.toString();
StringTokenizer tokenizer = new StringTokenizer(line);
while (tokenizer.hasMoreTokens()) {
this.word.set(tokenizer.nextToken());
output.collect(this.word, one);
reporter.incrCounter(Counters.INPUT_WORDS, 1L);
}
if (++this.numRecords % 100L == 0L)
reporter.setStatus("Finished processing " + this.numRecords + " records " + "from the input file");
}
static enum Counters
{
INPUT_WORDS;
}
}
public static class Reduce extends MapReduceBase
implements Reducer<Text, IntWritable, Text, IntWritable>
{
public void reduce(Text key, Iterator<IntWritable> values, OutputCollector<Text, IntWritable> output, Reporter reporter)
throws IOException
{
int sum = 0;
while (values.hasNext()) {
sum += ((IntWritable)values.next()).get();
}
output.collect(key, new IntWritable(sum));
}
}
}
3、编写job文件
wordcount.job文件内容如下：
type=hadoopJava
job.extend=false
job.class=azkaban.jobtype.examples.java.WordCount
classpath=./lib/*,${azkaban.home}/lib/*
force.output.overwrite=true
input.path=/data/yann/input
output.path=/data/yann/output
这样hadoopJava类型的任务已经完成，打包提交到Azkaban中执行即可
四、hive类型
1、编写 hive.sql文件
use azkaban;
INSERT OVERWRITE TABLE
user_table1 PARTITION (day_p='2017-02-08')
SELECT appid,uid,country,province,city
FROM user_table0 where adType=1;
以上是标准的hive的sql脚本，首先切换到azkaban数据库，然后把user_table0 的数据插入到user_table1 表的指定day_p分区。需要先准备好 user_table0 和 user_table1 表结构和数据。
编写完成后，把文件放入 res 文件夹中。
2、编写hive.job文件
type=hive
user.to.proxy=azkaban
classpath=./lib/*,${azkaban.home}/lib/*
azk.hive.action=execute.query
hive.script=res/hive.sql
关键的参数是 hive.script，该参数指定使用的sql脚本在 res目录下的hive.sql文件
五、spark类型
spark任务有两种运行方式，一种是command类型，另一种是spark类型
首先准备好spark任务的代码
package com.dataeye.template.spark
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}
import org.apache.spark.sql.{SQLContext}
object WordCount {
def main(args: Array[String]) {
if (args.length < 1) {
System.err.println("Usage:WordCount <hdfs_file>")
System.exit(1)
}
System.out.println("get first param ==> " + args(0))
System.out.println("get second param ==> " + args(1))
/** spark 2.0的方式
* val spark = SparkSession.builder().appName("WordCount").getOrCreate()
*/
val sc = new SparkContext(new SparkConf().setAppName("WordCount"))
val spark = new SQLContext(sc)
val file = spark.sparkContext.textFile(args(0))
val wordCounts = file.flatMap(line => line.split(" ")).map(word => (word, 1)).reduceByKey(_ + _)
// 数据collect 到driver端打印
wordCounts.collect().foreach(println _)
}
}
然后准备数据，数据就使用前面hadoopJava中的数据即可。
最后打包成jar文件：spark-template-1.0-SNAPSHOT.jar
1、command类型
command类型的配置方式比较简单，spark.job文件如下：
type=command
command=${spark.home}/bin/spark-submit --master yarn-cluster --class com.dataeye.template.spark.WordCount lib/spark-template-1.0-SNAPSHOT.jar hdfs://de-hdfs/data/yann/info.txt paramtest
2、spark类型
type=spark
master=yarn-cluster
execution-jar=lib/spark-template-1.0-SNAPSHOT.jar
class=com.dataeye.template.spark.WordCount
params=hdfs://de-hdfs/data/yann/info.txt paramtest
以上就是Azkaban支持的几种常用的任务类型。
