工作流管理

Azkaban是一款广受欢迎的工作流管理工具，尤其在大数据处理领域中得到广泛应用，因其与Hadoop等技术的紧密集成。它的核心功能包括管理和调度一系列相互依赖的任务，涵盖数据处理和分析工作。Azkaban的主要组件包括：1. AzkabanWebServer，负责项目管理、用户认证、调度和执行监控，并提供直观的用户界面。2. AzkabanExecutorServer，用于实际运行工作流和任务，并将结果反馈回系统。3. 关系数据库，存储工作流定义、配置信息和执行历史。在生产环境中，常用MySQL等数据库提供稳定性和可扩展性。配置时需注意：配置job时需使用dependencies参数定义任务依

Azkaban 的源代码可以让你自由定制和编译，适应各种大数据工作流需求。它是用Java编写的工作流管理系统，了直观的界面来定义、调度和监视任务。你只需要配置好JDK和Apache Maven等工具，就可以轻松编译源代码，生成可执行的 Jar 文件，这样你就可以部署 Azkaban 并根据自己的需求进行定制。如果你需要扩展 Azkaban 的功能或对系统进行性能优化，编译源代码会是一个不错的选择。嗯，搞定了这一步，你可以完全掌控自己的工作流管理系统了。编译 Azkaban 源代码其实蛮，只要按照步骤来。完成之后，你会得到的文件不仅能直接部署 Azkaban，还能在此基础上进行更多的自定义开发。

该压缩文件名为\"ext-2.2.zip\"，包含用于Hue集成Oozie工作流管理工具的扩展组件。Hue是Cloudera开发的开源Web界面，用于管理Hadoop生态系统中的各种服务。Oozie是Apache软件基金会的工作流调度系统，用于管理和调度Hadoop生态系统中的作业。该扩展包通过提供图形化界面简化了用户在Hue中创建、监控和管理Oozie工作流的过程。用户需将文件解压并复制到Hue安装目录，配置相关设置以确保与Oozie的正常通信和运行。

Yarn 工作流程图解 这张流程图详细展示了 Yarn 处理应用程序请求的步骤： 客户端提交应用程序： 用户向 Yarn 资源管理器提交应用程序，请求分配资源。 资源管理器接收请求： 资源管理器接收应用程序请求，并为其分配一个 Application Master。 启动 Application Master： 资源管理器在一个节点上启动 Application Master 容器。 Application Master 请求资源： Application Master 向资源管理器申请运行任务所需的资源（容器）。 资源管理器分配资源： 资源管理器根据资源情况和调度策略，为 Applicat

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。

subwf_fork.zip 提供了 Oozie fork 和 subworkflow 的配置数据，可直接用于运行。该资源包支持 Oozie 并发执行多个 action，并支持一个 workflow 调用另一个 workflow。使用者只需修改参数即可根据自身需求进行使用。

Airflow允许您使用有向无环图（DAG）将任务组织成工作流。Airflow调度器会按照指定的依赖关系在工作节点上执行您的任务。丰富的命令行实用程序使您可以轻松地对DAG进行复杂操作。用户界面使您可以轻松地可视化正在生产中运行的管道，监控进度并在需要时解决问题。

Airflow 可以将工作流定义为有向无环图 (DAG)，并按照依赖关系在多个 worker 上调度和执行任务。其强大的命令行工具和丰富的用户界面，为用户提供了便捷的 DAG 管理、流程可视化、进度监控和问题排查功能。

将自编的实用程序整合到工作流程中，并添加相关照片。修改MATLAB文件以确保照片文件的正确读取和命名，以便顺利运行。

源码包的 Azkaban 3.38.0，用起来还挺爽的，尤其是你想自己动手折腾一下工作流调度系统的时候。它跟 Hadoop 配合得蛮紧密，任务依赖也挺清晰的，Web 界面看着干净，操作也不复杂。编译那部分虽然要 Maven 和 JDK，但步骤挺明了，照着来基本不会出错。工作流是靠 XML 来搭的，像拼积木一样，一个个 Job 串起来，逻辑清晰明了。要是你想加点定制功能，Azkaban 也支持插件机制，想扩展点什么功能也比较灵活。如果你在搞大数据调度，又不想每次手动跑脚本，这套还挺值得试试的。