1. Hadoop常见调度框架：

（1）Linux Crontab：
Linux自带的任务调度计划，在任务比较少的情况下，可以使用这种方式，直接执行脚本，例如添加一个执行计划： 0 12 * * * hive -f xxx.sql
（2）Azkaban：
（3）Oozie：Cloudera公司开源
（4）Zeus：阿里开源。

Oozie是管理Hadoop作业的工作流调度系统。Oozie定义了控制流节点和动作节点。Oozie实现的功能:
（1）Workflow：顺序执行流程节点；
（2）Coordinator：定时触发workflow；
（3）Bundle Job：绑定多个Coordinator。
Work Flow流程图：

work flow.png

Coordinator生命周期：

coordinator.png

Bundle.png

2. Oozie安装：

Oozie不需要设置OOZIE_HOME环境变量（系统自行计算），推荐使用单独的用户（而不是root）来安装Oozie。

1.编译源码，解压压缩包：

[官方文档][1]
[1]:http://oozie.apache.org/docs/4.0.0/DG_QuickStart.html
如果需要对Oozie个性化修改，可以自行修改源代码并编译，这里我直接使用官网编译好的版本oozie-4.0.0-cdh5.3.6.tar.gz：

$ tar zxf oozie-4.0.0-cdh5.3.6.tar.gz -C /opt/modules/

以下配置添加到core-site.xml文件（使用用户和hostname替换文档中内容）：
$HADOOP_HOME/etc/hadoop/core-site.xml：

<!-- OOZIE -->
<property>
    <name>hadoop.proxyuser.natty.hosts</name>
    <value>hadoop-senior01.pmpa.com</value>
</property>
<property>
    <name>hadoop.proxyuser.natty.groups</name>
    <value>*</value>
</property>

修改oozie配置文件，$OOZIE_HOME/conf/oozie-site.xml：

<property>
    <name>oozie.service.HadoopAccessorService.hadoop.configurations</name>
    <value>*=/opt/modules/hadoop-2.5.0-cdh5.3.6/etc/hadoop</value>
    <description>
        Comma separated AUTHORITY=HADOOP_CONF_DIR, where AUTHORITY is the HOST:PORT of
        the Hadoop service (JobTracker, HDFS). The wildcard '*' configuration is
        used when there is no exact match for an authority. The HADOOP_CONF_DIR contains
        the relevant Hadoop *-site.xml files. If the path is relative is looked within
        the Oozie configuration directory; though the path can be absolute (i.e. to point
        to Hadoop client conf/ directories in the local filesystem.
    </description>
</property>

在解压oozie二进制发行包的目录，解压hadooplibs发行包，也就是oozie-hadooplibs-4.0.0-cdh5.3.6.tar.gz

$ tar zxf oozie-hadooplibs-4.0.0-cdh5.3.6.tar.gz -C /opt/modules/

这样，oozie的安装目录多了一个hadooplibs目录。

2.详细配置：

启动应该使用oozied.sh脚本，并添加，start、stop、run等参数。
在oozie的解压目录下创建libext目录。并将hadooplibs下的jar包拷贝到这个目录里，需要注意的是hadooplibs目录下有个文件夹hadooplib-2.5.0-cdh5.3.6.oozie-4.0.0-cdh5.3.6，hadooplib-2.5.0-mr1-cdh5.3.6.oozie-4.0.0-cdh5.3.6；后者对应于mapreduce1，所以我们拷贝第一个文件夹下的jar包即可。
拷贝extjs的压缩包到libext目录。

$ mkdir libext
$ cp hadooplibs/hadooplib-2.5.0-cdh5.3.6.oozie-4.0.0-cdh5.3.6/* libext/
$ cp ext-2.2.zip /opt/modules/oozie-4.0.0-cdh5.3.6/libext/

安装mysql数据库，并生成相关表（oozie是一个web系统，需要自己的知识库），所以，我们需要mysql connector驱动包，拷贝到$oozie_home/libext下。

$ cp mysql-connector-java-5.1.27-bin.jar /opt/modules/oozie-4.0.0-cdh5.3.6/libext/

（1）生成mysql数据表（oozie所需要的）。
我们可以使用 bin/oozie-setup.sh命令的“db create”参数，来操作mysql数据库创建相应的库和表。但在使用这个命令前，需要先给oozie关联上mysql。下面先做关联操作：
修改oozie的配置文件（$oozie_home/conf/oozie-site.xml），配置driver、url、username、password：

    <!-- Oozie Related Mysql -->
    <property>
        <name>oozie.service.JPAService.jdbc.driver</name>
        <value>com.mysql.jdbc.Driver</value>
    </property>

    <property>
        <name>oozie.service.JPAService.jdbc.url</name>
        <value>jdbc:mysql://hadoop-senior01.pmpa.com:3306/oozie?createDatabaseIfNotExist=true</value>
    </property>

    <property>
        <name>oozie.service.JPAService.jdbc.username</name>
        <value>root</value>
    </property>

    <property>
        <name>oozie.service.JPAService.jdbc.password</name>
        <value>123456</value>
    </property>

（2）关联好mysql之后，通过脚本创建mysql的库表：

$ bin/oozie-setup.sh db create -run oozie.sql

执行成功之后，登陆到mysql验证数据库表的创建情况：

mysql> show tables;
+------------------------+
| Tables_in_oozie        |
+------------------------+
| BUNDLE_ACTIONS         |
| BUNDLE_JOBS            |
| COORD_ACTIONS          |
| COORD_JOBS             |
| OOZIE_SYS              |
| OPENJPA_SEQUENCE_TABLE |
| SLA_EVENTS             |
| SLA_REGISTRATION       |
| SLA_SUMMARY            |
| VALIDATE_CONN          |
| WF_ACTIONS             |
| WF_JOBS                |
+------------------------+
12 rows in set (0.00 sec)

（3）下面生成war包，供tomcat访问：

$ bin/oozie-setup.sh prepare-war

命令执行成功后，会提示war包已经生成在webapps目录下：New Oozie WAR file with added 'ExtJS library, JARs' at /opt/modules/oozie-4.0.0-cdh5.3.6/oozie-server/webapps/oozie.war
（4）上传sharelib压缩包到HDFS上：
在$oozie_home下，有2个sharelib压缩包，分别是oozie-sharelib-4.0.0-cdh5.3.6.tar.gz 和 oozie-sharelib-4.0.0-cdh5.3.6-yarn.tar.gz，很明显，我们必须拷贝第二个带yarn的压缩包（前边的是1.0版本的，不带yarn的）。

$ bin/oozie-setup.sh sharelib create -fs hdfs://hadoop-senior01.pmpa.com:8020 -locallib oozie-sharelib-4.0.0-cdh5.3.6-yarn.tar.gz

3.启动oozie和测试：

启动oozie，使用oozied.sh脚本。

$ bin/oozied.sh start

启动后，访问网址http://hadoop-senior01.pmpa.com:11000/oozie/
可以看到oozie的主页面：

oozie的主页面.png

3. Oozie测试和使用：

1.执行官方example实例：

Oozie官方提供了一个样例包，我们后边的开发都以这个example实例为模板进行。解压Oozie主目录下的example包：

$ tar zxf oozie-examples.tar.gz 
$ cd examples/apps

apps目录下存放了我们需要配置的作业内容。

apps目录内容.png

nameNode=hdfs://hadoop-senior01.pmpa.com:8020
jobTracker=hadoop-senior02.pmpa.com:8032
queueName=default
examplesRoot=examples
user.name=natty

oozie.wf.application.path=${nameNode}/user/${user.name}/${examplesRoot}/apps/map-reduce/workflow.xml
outputDir=map-reduce

jobTracker配置的是ResourceManager的端口。需要一定注意，我们的ResourceManager配置在senior02主机上，并且端口是8032（不是8088，8088端口是web界面查看的端口）
配置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="${nameNode}/user/natty/${examplesRoot}/output-data/${outputDir}"/>
            </prepare>
            <configuration>
                <property>
                    <name>mapred.job.queue.name</name>
                    <value>${queueName}</value>
                </property>
                <property>
                    <name>mapred.mapper.class</name>
                    <value>org.apache.oozie.example.SampleMapper</value>
                </property>
                <property>
                    <name>mapred.reducer.class</name>
                    <value>org.apache.oozie.example.SampleReducer</value>
                </property>
                <property>
                    <name>mapred.map.tasks</name>
                    <value>1</value>
                </property>
                <property>
                    <name>mapred.input.dir</name>
                    <value>/user/natty/${examplesRoot}/input-data/text</value>
                </property>
                <property>
                    <name>mapred.output.dir</name>
                    <value>/user/natty/${examplesRoot}/output-data/${outputDir}</value>
                </property>
            </configuration>
        </map-reduce>
        <ok to="end"/>
        <error to="fail"/>
    </action>
    <kill name="fail">
        <message>Map/Reduce failed, error message[${wf:errorMessage(wf:lastErrorNode())}]</message>
    </kill>
    <end name="end"/>
</workflow-app>

上传examples目录到 HDFS的/user/natty/路径。

$ /opt/modules/hadoop-2.5.0-cdh5.3.6/bin/hdfs dfs -put examples/ /user/natty/

运行example应用：

$ bin/oozie job -oozie http://hadoop-senior01.pmpa.com:11000/oozie -config examples/apps/map-reduce/job.properties -run

杀掉job：

$ bin/oozie job -oozie http://hadoop-senior01.pmpa.com:11000/oozie -kill 0000000-170423000216782-oozie-natt-W

请注意，在执行应用前，要保证oozie是启动状态的。