流引擎

Oozie 是 Cloudera 公司为 Apache 开源的工作流引擎框架，用于在 Hadoop 平台上管理和调度作业。

阿里的 Blink 流引擎，基于Flink 1.5改的，已经编译好了，直接下载就能跑，省了不少事。地址在：http://evassmat.com/21655709/blink15。blink 的稳定性挺靠谱，后台业务量大也能顶得住。像广告推荐、搜索这些高并发场景，阿里内部就是这么搞的，响应也快，数据能力也强。你平时用过Flink、Spark Streaming的话，会觉得 Blink 的 API 风格还挺眼熟的，迁移学习成本也低。阿里也说过，开源是为了让中小厂商也能用得上，工具做得不赖。哦对了，想更深入了解 Blink 和阿里在流上的实践，可以看看这些资料，都是干货：Blink 在阿里集团的实

Azkaban 3.43.0 的源码包，专门为 Linux 用户。这个版本的工作流引擎适合批作业的调度和管理，尤其在大数据方面表现不错。你下载解压源码后，通过命令行操作就能完成编译和安装。你只需要注意一点，编译时需要有 Java 和 Maven 环境支持。 安装后，你就能体验 Azkaban 的核心功能：Web 界面管理作业、设置任务依赖、定时触发等等。它支持多种作业类型，还能与其他系统通过 API 对接，简化自动化管理的流程。如果你对工作流管理有需求，这个开源工具真的挺好用。 配置上，它对数据库的要求不高，支持 MySQL、PostgreSQL 等。安装时，你需要配置`azkaban.pro

Oozie 的工作流引擎，调度 Hadoop 任务还挺顺手的。尤其是配合 Hive、Pig 这些组件的时候，调度流程一目了然，逻辑清晰。你只要配置个 XML，定义一下 action，整个流程就跑起来了，响应也快，出错提示也比较明确。 Apache Oozie.pdf这份资料整理得还不错，讲了怎么搭建、怎么写 workflow，还带点实践操作。对刚接触大数据调度的你来说，参考价值蛮大，照着做一遍，基本就能上手了。 嗯，顺手一提，如果你用的是 Hue，那 Oozie 的图形化配置也比较方便，可以少写点 XML，适合不太喜欢手敲配置的同学。 还有，如果你想比较一下别的调度工具，像Airflow、Az

Azkaban是一款用于调度和管理大数据处理任务的开源工作流执行引擎。它提供了一个方便的Web界面，用户可以在其中创建、管理和监控工作流。安装Azkaban的过程包括下载并解压azkaban-web-server-0.1.0-SNAPSHOT.tar.gz压缩包，配置所需的Java Development Kit (JDK)、数据库（如MySQL或H2）以及Apache Maven等环境，然后修改配置文件并通过Maven进行编译和启动。详细步骤包括解压文件、环境准备、配置文件修改、编译打包、启动服务以及初始化数据库。最终，用户可以通过浏览器访问Web界面来管理其工作流。

SOA架构中，BPEL作为关键组件，为企业流程管理提供了强大的支持。

深入了解阿里巴巴采用的流计算引擎 Apache Flink，探索其在中文环境下的应用。

随着《驰骋dotNet与java工作流引擎-表结构》的配合，技术进步正在优化开源CCBPM驰骋工作流引擎的组织结构集成视图创建脚本。

本系统包括四个主要模块：状态图管理、任务列表、任务指派和任务提交。状态图管理模块负责任务流程的增删改操作；任务列表显示任务状态及未完成和已完成任务；任务指派模块用于指定任务执行人员；任务提交模块用户完成任务后提交并触发下一步任务。该系统简化业务管理流程，工作流引擎作为核心部分，定制化任务流程包括流程管理和状态查看，支持任务指派和提交功能。安装要求包括Windows XP操作系统、Microsoft Visual Studio 2005、Microsoft SQL Server 2000数据库、512MB以上内存、5GB以上硬盘空间及VGA显示器。

Spark Streaming是Spark核心API的扩展之一，专门用于处理实时流数据，具备高吞吐量和容错能力。它支持从多种数据源获取数据，是流式计算中的重要工具。