Azkaban Flow 2.0

Stella981
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都9102年,还用properties配置文件吗?非也非也。

Azkaban flow 2.0使用yaml进行作业配置:

上传的文件夹中,可以包含多个project 的yml配置文件。

Flow YAML File

关于Flow的文件有如下定义:

  • 每个Flow对应一个yml文件.
  • Flow的名称以yml文件的名称, 如: my-flow-name.flow.
  • 包含所有的执行DAG节点.
  • 每个执行节点可以是job或者是flow.
  • 每个执行节点可以有一下属性:name, type, config, dependsOn 和节点.
  • Node dependencies are specified by listing the parent nodes in dependsOn list.
  • 包含其他的flow配置、.
  • 所有的properties配置文件,将会迁移到YAML文件里面

Demo:acceptance-test.flow 

---
config:
  user.to.proxy: azktest
  param.hadoopOutData: /tmp/wordcounthadoopout
  param.inData: /tmp/wordcountpigin
  param.outData: /tmp/wordcountpigout

# This section defines the list of jobs
# A node can be a job or a flow
# In this example, all nodes are jobs
nodes:
 # Job definition
 # The job definition is like a YAMLified version of properties file
 # with one major difference. All custom properties are now clubbed together
 # in a config section in the definition.
 # The first line describes the name of the job
 - name: AZTest
   type: noop
   # The dependsOn section contains the list of parent nodes the current
   # node depends on
   dependsOn:
     - hadoopWC1
     - NoOpTest1
     - hive2
     - java1
     - jobCommand2

 - name: pigWordCount1
   type: pig
   # The config section contains custom arguments or parameters which are
   # required by the job
   config:
     pig.script: src/main/pig/wordCountText.pig

 - name: hadoopWC1
   type: hadoopJava
   dependsOn:
     - pigWordCount1
   config:
     classpath: ./*
     force.output.overwrite: true
     input.path: ${param.inData}
     job.class: com.linkedin.wordcount.WordCount
     main.args: ${param.inData} ${param.hadoopOutData}
     output.path: ${param.hadoopOutData}

 - name: hive1
   type: hive
   config:
     hive.script: src/main/hive/showdb.q

 - name: NoOpTest1
   type: noop

 - name: hive2
   type: hive
   dependsOn:
     - hive1
   config:
     hive.script: src/main/hive/showTables.sql

 - name: java1
   type: javaprocess
   config:
     Xms: 96M
     java.class: com.linkedin.foo.HelloJavaProcessJob

 - name: jobCommand1
   type: command
   config:
     command: echo "hello world from job_command_1"

 - name: jobCommand2
   type: command
   dependsOn:
     - jobCommand1
   config:
     command: echo "hello world from job_command_2"

然后打包的zip文件的架构如下:

project_root
├── sample_project.project
├── flow1.flow
├── flow2.flow
├── ...
├── flown.flow
├── lib
│   ├── ...
│   └── paranamer-2.4.1.jar
└── src
    └── main
        ├── hive
        │   └── query.q
        └── pig
            └── pig1.pig

在此之上,还可以做条件flow:

https://github.com/azkaban/azkaban/blob/e9a02f4fff4b06476a8d3bbebbce7de1b7a6d864/docs/conditionalFlow.rst

本人了解的Azkaban的传参方式,目前的解决方案有2种。

  1. 改源码,提供想要的EL表达式,比如${yesterday-ymd} 这种 (比较推荐,但是稍微麻烦)

  2. 使用 python props.py > $JOB_OUTPUT_PROP_FILE 方式。

将一个JSON 数据,输出到一个 $JOB_OUTPUT_PROP_FILE  环境变量中,这个环境变量,只能将参数传递一层依赖。

比如 init_step里面是>JOB_OUTPUT_PROP_FILE,那么依赖  init_step -> second_step -> last_step  中,second_step可以读取init_step中的环境变量。last_step读取不了。

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