剖析azkaban解析作业流

azkaban是没有创建作业流,创建任务,建立任务之间关系的操作的.
它本身的工作模式,在本地进行编辑.创建任务,创建作业流,建立依赖关系,然后打成zip上传.

DirectoryFlowLoader解压zip包,然后解析解压出来的zip目录.
首先需要两个基础类Node,Edge.
Node表示的是作业流中的节点信息,包含job文件名,properties属性文件名,作业类型,
Edge表示的是节点之间边信息.

loadProjectFlow

将project目录解析成flow,properties json串,将一些无效的job,flow预先剔除掉.

无效的job:

  • type属性没写的
  • 重复job(多次出现将会被剔除掉)

无效依赖:

  • 只身依赖(自己依赖自己)
  • 无效依赖(所依赖的job不存在)
  • 依赖于job是个重复job

代码

public void loadProjectFlow(Project project, File baseDirectory) {
    propsList = new ArrayList<Props>();//整个工程的.properties配置列表
    flowPropsList = new ArrayList<FlowProps>();//作业流.properties配置列表
    jobPropsMap = new HashMap<String, Props>();//jobName->.job配置
    nodeMap = new HashMap<String, Node>();//jobName->Node
    flowMap = new HashMap<String, Flow>();//flowName->Flow
    errors = new HashSet<String>();
    duplicateJobs = new HashSet<String>();//重复任务名(jobName)
    nodeDependencies = new HashMap<String, Map<String, Edge>>();//jobname->sourceJobName->依赖的边
    rootNodes = new HashSet<String>();//根节点,解释一下,这里的根节点是flow中最后的节点
    flowDependencies = new HashMap<String, Set<String>>();//flow于flow之间的依赖关系,解决内嵌之间依赖关系

    // Load all the props files and create the Node objects
    loadProjectFromDir(baseDirectory.getPath(), baseDirectory, null);

    jobPropertiesCheck(project);

    // Create edges and find missing dependencies
    resolveDependencies();

    // Create the flows.
    buildFlowsFromDependencies();

    // Resolve embedded flows
    resolveEmbeddedFlows();

  }

loadProjectFlow函数用于解析工作目录,解析job,构建工作流.

第一步loadProjectFromDir(baseDirectory.getPath(), baseDirectory, null);
目的有两个,一将配置文件解析成类,二排除文件重复job
加载.properties,.job文件,将加载的配置放入
flowPropsList,propsList.(.properties)
jobPropsMap,duplicateJobs,nodeMap.(
.job)
nodeMap存储的是所有的节点信息

jobPropertiesCheck函数,检查job任务属性是否合格.azkaban中会限制每个任务最大内存和最小内存.如果超过job的社会超过限制,就会放入error中.

  private void jobPropertiesCheck(Project project) {
    // if project is in the memory check whitelist, then we don't need to check
    // its memory settings
    if (ProjectWhitelist.isProjectWhitelisted(project.getId(),
        ProjectWhitelist.WhitelistType.MemoryCheck)) {
      return;
    }

    String maxXms = props.getString(JOB_MAX_XMS, MAX_XMS_DEFAULT);
    String maxXmx = props.getString(JOB_MAX_XMX, MAX_XMX_DEFAULT);
    long sizeMaxXms = Utils.parseMemString(maxXms);
    long sizeMaxXmx = Utils.parseMemString(maxXmx);

    for (String jobName : jobPropsMap.keySet()) {

      Props jobProps = jobPropsMap.get(jobName);
      String xms = jobProps.getString(XMS, null);
      if (xms != null && !PropsUtils.isVarialbeReplacementPattern(xms)
          && Utils.parseMemString(xms) > sizeMaxXms) {
        errors.add(String.format(
            "%s: Xms value has exceeded the allowed limit (max Xms = %s)",
            jobName, maxXms));
      }
      String xmx = jobProps.getString(XMX, null);
      if (xmx != null && !PropsUtils.isVarialbeReplacementPattern(xmx)
          && Utils.parseMemString(xmx) > sizeMaxXmx) {
        errors.add(String.format(
            "%s: Xmx value has exceeded the allowed limit (max Xmx = %s)",
            jobName, maxXmx));
      }

      // job callback properties check
      JobCallbackValidator.validate(jobName, props, jobProps, errors);
    }
  }

resolveDependencies回溯依赖关系,得到所有Edge,将无效依赖排除(依赖的job不存在,依赖的job是重复job)

buildFlowsFromDependencies利用之前解析好Nodes,Edges,回溯形成flow.

//这里所谓的根节点是末节点
private void buildFlowsFromDependencies() {
    //找出所有的依赖节点
    // Find all root nodes by finding ones without dependents.
    HashSet<String> nonRootNodes = new HashSet<String>();
    for (Map<String, Edge> edges : nodeDependencies.values()) {
      for (String sourceId : edges.keySet()) {
        nonRootNodes.add(sourceId);
      }
    }

    // Now create flows. Bad flows are marked invalid
    Set<String> visitedNodes = new HashSet<String>();
    for (Node base : nodeMap.values()) {
      // Root nodes can be discovered when parsing jobs
      if (rootNodes.contains(base.getId())
          || !nonRootNodes.contains(base.getId())) {
        rootNodes.add(base.getId());
        Flow flow = new Flow(base.getId());
        Props jobProp = jobPropsMap.get(base.getId());

        // Dedup with sets
        @SuppressWarnings("unchecked")
        List<String> successEmailList =
            jobProp.getStringList(CommonJobProperties.SUCCESS_EMAILS,
                Collections.EMPTY_LIST);
        Set<String> successEmail = new HashSet<String>();
        for (String email : successEmailList) {
          successEmail.add(email.toLowerCase());
        }

        @SuppressWarnings("unchecked")
        List<String> failureEmailList =
            jobProp.getStringList(CommonJobProperties.FAILURE_EMAILS,
                Collections.EMPTY_LIST);
        Set<String> failureEmail = new HashSet<String>();
        for (String email : failureEmailList) {
          failureEmail.add(email.toLowerCase());
        }

        @SuppressWarnings("unchecked")
        List<String> notifyEmailList =
            jobProp.getStringList(CommonJobProperties.NOTIFY_EMAILS,
                Collections.EMPTY_LIST);
        for (String email : notifyEmailList) {
          email = email.toLowerCase();
          successEmail.add(email);
          failureEmail.add(email);
        }

        flow.addFailureEmails(failureEmail);
        flow.addSuccessEmails(successEmail);

        flow.addAllFlowProperties(flowPropsList);
        constructFlow(flow, base, visitedNodes);//不断的递归,直到依赖为null为止
        flow.initialize();
        flowMap.put(base.getId(), flow);
      }
    }
  }
最后编辑于
©著作权归作者所有,转载或内容合作请联系作者
  • 序言:七十年代末,一起剥皮案震惊了整个滨河市,随后出现的几起案子,更是在滨河造成了极大的恐慌,老刑警刘岩,带你破解...
    沈念sama阅读 204,684评论 6 478
  • 序言:滨河连续发生了三起死亡事件,死亡现场离奇诡异,居然都是意外死亡,警方通过查阅死者的电脑和手机,发现死者居然都...
    沈念sama阅读 87,143评论 2 381
  • 文/潘晓璐 我一进店门,熙熙楼的掌柜王于贵愁眉苦脸地迎上来,“玉大人,你说我怎么就摊上这事。” “怎么了?”我有些...
    开封第一讲书人阅读 151,214评论 0 337
  • 文/不坏的土叔 我叫张陵,是天一观的道长。 经常有香客问我,道长,这世上最难降的妖魔是什么? 我笑而不...
    开封第一讲书人阅读 54,788评论 1 277
  • 正文 为了忘掉前任,我火速办了婚礼,结果婚礼上,老公的妹妹穿的比我还像新娘。我一直安慰自己,他们只是感情好,可当我...
    茶点故事阅读 63,796评论 5 368
  • 文/花漫 我一把揭开白布。 她就那样静静地躺着,像睡着了一般。 火红的嫁衣衬着肌肤如雪。 梳的纹丝不乱的头发上,一...
    开封第一讲书人阅读 48,665评论 1 281
  • 那天,我揣着相机与录音,去河边找鬼。 笑死,一个胖子当着我的面吹牛,可吹牛的内容都是我干的。 我是一名探鬼主播,决...
    沈念sama阅读 38,027评论 3 399
  • 文/苍兰香墨 我猛地睁开眼,长吁一口气:“原来是场噩梦啊……” “哼!你这毒妇竟也来了?” 一声冷哼从身侧响起,我...
    开封第一讲书人阅读 36,679评论 0 258
  • 序言:老挝万荣一对情侣失踪,失踪者是张志新(化名)和其女友刘颖,没想到半个月后,有当地人在树林里发现了一具尸体,经...
    沈念sama阅读 41,346评论 1 299
  • 正文 独居荒郊野岭守林人离奇死亡,尸身上长有42处带血的脓包…… 初始之章·张勋 以下内容为张勋视角 年9月15日...
    茶点故事阅读 35,664评论 2 321
  • 正文 我和宋清朗相恋三年,在试婚纱的时候发现自己被绿了。 大学时的朋友给我发了我未婚夫和他白月光在一起吃饭的照片。...
    茶点故事阅读 37,766评论 1 331
  • 序言:一个原本活蹦乱跳的男人离奇死亡,死状恐怖,灵堂内的尸体忽然破棺而出,到底是诈尸还是另有隐情,我是刑警宁泽,带...
    沈念sama阅读 33,412评论 4 321
  • 正文 年R本政府宣布,位于F岛的核电站,受9级特大地震影响,放射性物质发生泄漏。R本人自食恶果不足惜,却给世界环境...
    茶点故事阅读 39,015评论 3 307
  • 文/蒙蒙 一、第九天 我趴在偏房一处隐蔽的房顶上张望。 院中可真热闹,春花似锦、人声如沸。这庄子的主人今日做“春日...
    开封第一讲书人阅读 29,974评论 0 19
  • 文/苍兰香墨 我抬头看了看天上的太阳。三九已至,却和暖如春,着一层夹袄步出监牢的瞬间,已是汗流浃背。 一阵脚步声响...
    开封第一讲书人阅读 31,203评论 1 260
  • 我被黑心中介骗来泰国打工, 没想到刚下飞机就差点儿被人妖公主榨干…… 1. 我叫王不留,地道东北人。 一个月前我还...
    沈念sama阅读 45,073评论 2 350
  • 正文 我出身青楼,却偏偏与公主长得像,于是被迫代替她去往敌国和亲。 传闻我的和亲对象是个残疾皇子,可洞房花烛夜当晚...
    茶点故事阅读 42,501评论 2 343

推荐阅读更多精彩内容