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我在 Oozie 中遇到过几个 SparkAction 作业的示例，其中大部分是在 Java 中。我稍作编辑并在 Cloudera CDH Quickstart 5.4.0（使用 Spark 版本 1.4.0）中运行示例。

工作流.xml

<workflow-app xmlns='uri:oozie:workflow:0.5' name='SparkFileCopy'>
    <start to='spark-node' />

    <action name='spark-node'>
        <spark xmlns="uri:oozie:spark-action:0.1">
            <job-tracker>${jobTracker}</job-tracker>
            <name-node>${nameNode}</name-node>
            <prepare>
                <delete path="${nameNode}/user/${wf:user()}/${examplesRoot}/output-data/spark"/>
            </prepare>
            <master>${master}</master>
        <mode>${mode}</mode>    
            <name>Spark-FileCopy</name>
            <class>org.apache.oozie.example.SparkFileCopy</class>
            <jar>${nameNode}/user/${wf:user()}/${examplesRoot}/apps/spark/lib/oozie-examples.jar</jar>
            <arg>${nameNode}/user/${wf:user()}/${examplesRoot}/input-data/text/data.txt</arg>
            <arg>${nameNode}/user/${wf:user()}/${examplesRoot}/output-data/spark</arg>
        </spark>
        <ok to="end" />
        <error to="fail" />
    </action>

    <kill name="fail">
        <message>Workflow failed, error
            message[${wf:errorMessage(wf:lastErrorNode())}]
        </message>
    </kill>
    <end name='end' />
</workflow-app>

工作属性

nameNode=hdfs://quickstart.cloudera:8020
jobTracker=quickstart.cloudera:8032
master=local[2]
mode=client
examplesRoot=examples
oozie.use.system.libpath=true
oozie.wf.application.path=${nameNode}/user/${user.name}/${examplesRoot}/apps/spark

Oozie 工作流示例（Java 中）能够完成并完成其任务。

但是，我已经spark-submit使用 Python / PySpark 编写了一份工作。我试着移除<class>jar

<jar>my_pyspark_job.py</jar>

但是当我尝试运行 Oozie-Spark 作业时，日志中出现错误：

Launcher ERROR, reason: Main class [org.apache.oozie.action.hadoop.SparkMain], exit code [2]

我想知道如果我使用 Python / PySpark ，我应该放置什么<class>和标签？<jar>

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我也为 oozie 中的火花动作而苦苦挣扎。我正确设置了 sharelib 并尝试使用<spark-opts> </spark-opts>标签中的 --jars 选项传递适当的 jar，但无济于事。

我总是最终得到一些错误或其他。我能做的最多就是通过 spark-action 在本地模式下运行所有​​ java/python spark 作业。

但是，我使用 shell 操作以所有执行模式在 oozie 中运行了所有 spark 作业。shell 操作的主要问题是 shell 作业被部署为“纱线”用户。如果您碰巧从 yarn 以外的用户帐户部署 oozie spark 作业，最终会出现 Permission Denied 错误（因为用户将无法访问复制到 /user/yarn/.SparkStaging 的 spark 程序集 jar目录）。解决此问题的方法是将 HADOOP_USER_NAME 环境变量设置为您部署 oozie 工作流所使用的用户帐户名。

以下是说明此配置的工作流程。我从 ambari-qa 用户部署我的 oozie 工作流。

<workflow-app xmlns="uri:oozie:workflow:0.4" name="sparkjob">
    <start to="spark-shell-node"/>
    <action name="spark-shell-node">
        <shell xmlns="uri:oozie:shell-action:0.2">
            <job-tracker>${jobTracker}</job-tracker>
            <name-node>${nameNode}</name-node>
            <configuration>
                <property>
                    <name>oozie.launcher.mapred.job.queue.name</name>
                    <value>launcher2</value>
                </property>
                <property>
                    <name>mapred.job.queue.name</name>
                    <value>default</value>
                </property>
                <property>
                    <name>oozie.hive.defaults</name>
                    <value>/user/ambari-qa/sparkActionPython/hive-site.xml</value>
                </property>
            </configuration>
            <exec>/usr/hdp/current/spark-client/bin/spark-submit</exec>
            <argument>--master</argument>
            <argument>yarn-cluster</argument>
            <argument>wordcount.py</argument>
            <env-var>HADOOP_USER_NAME=ambari-qa</env-var>
            <file>/user/ambari-qa/sparkActionPython/wordcount.py#wordcount.py</file>
            <capture-output/>
        </shell>
        <ok to="end"/>
        <error to="spark-fail"/>
    </action>
    <kill name="spark-fail">
        <message>Shell action failed, error message[${wf:errorMessage(wf:lastErrorNode())}]</message>
    </kill>
    <end name="end"/>
</workflow-app>

希望这可以帮助！

于 2015-10-13T05:22:03.497 回答
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您应该尝试配置 Oozie Spark 操作以将所需文件带到本地。您可以使用文件标签来制作它：

<spark xmlns="uri:oozie:spark-action:0.1">
        <job-tracker>${resourceManager}</job-tracker>
        <name-node>${nameNode}</name-node>
        <master>local[2]</master>
        <mode>client</mode>
        <name>${name}</name>
        <jar>my_pyspark_job.py</jar>
        <file>{path to your file on hdfs}/my_pyspark_job.py#my_pyspark_job.py</file>
    </spark>

说明：在 YARN 容器内运行的 Oozie 操作由 YARN 在具有可用资源的节点上分配。在运行操作（实际上是“驱动程序”代码）之前，它将所有需要的文件（例如 jars）本地复制到节点到为 YARN 容器分配的文件夹中以放置其资源。因此，通过向 oozie 操作添加标签，您可以“告诉”您的 oozie 操作以将 my_pyspark_job.py 本地带到执行节点。

在我的情况下，我想运行一个 bash 脚本（run-hive-partitioner.bash），它将运行一个 python 代码（hive-generic-partitioner.py），所以我需要在节点上本地访问所有文件：

<action name="repair_hive_partitions">
  <shell xmlns="uri:oozie:shell-action:0.1">
    <job-tracker>${jobTracker}</job-tracker>
    <name-node>${nameNode}</name-node>
    <exec>${appPath}/run-hive-partitioner.bash</exec>
         <argument>${db}</argument>
         <argument>${tables}</argument>
         <argument>${base_working_dir}</argument>
    <file>${appPath}/run-hive-partitioner.bash#run-hive-partitioner.bash</file>
    <file>${appPath}/hive-generic-partitioner.py#hive-generic-partitioner.py</file>
     <file>${appPath}/util.py#util.py</file>     
  </shell>
  <ok to="end"/>
  <error to="kill"/>
</action>

其中 ${appPath} 是 hdfs://ci-base.com:8020/app/oozie/util/wf-repair_hive_partitions

所以这就是我在工作中得到的：

Files in current dir:/hadoop/yarn/local/usercache/hdfs/appcache/application_1440506439954_3906/container_1440506439954_3906_01_000002/

======================
File: hive-generic-partitioner.py
File: util.py
File: run-hive-partitioner.bash
...
File: job.xml
File: json-simple-1.1.jar
File: oozie-sharelib-oozie-4.1.0.2.2.4.2-2.jar
File: launch_container.sh
File: oozie-hadoop-utils-2.6.0.2.2.4.2-2.oozie-4.1.0.2.2.4.2-2.jar

正如你所看到的，oozie（或者我认为实际上是 yarn）将所有需要的文件本地发送到 temp 文件夹，现在它可以运行它了。

于 2015-09-01T14:41:49.200 回答
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我们遇到了同样的错误。如果您尝试将 spark-assembly jar 从“/path/to/spark-install/lib/spark-assembly*.jar”（取决于分发）放到您oozie.wf.application.path/lib的应用程序 jar 旁边的目录中，它应该可以工作。

于 2015-12-01T20:50:51.663 回答
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我能够“解决”这个问题，尽管它会导致另一个问题。尽管如此，我仍然会发布它。

在 Oozie 容器日志的 stderr 中，它显示：

Error: Only local python files are supported

我在这里找到了解决方案

这是我最初的 workflow.xml：

    <spark xmlns="uri:oozie:spark-action:0.1">
        <job-tracker>${resourceManager}</job-tracker>
        <name-node>${nameNode}</name-node>
        <master>local[2]</master>
        <mode>client</mode>
        <name>${name}</name>
        <jar>my_pyspark_job.py</jar>
    </spark>

我最初所做的是将我希望作为 spark-submit 作业运行的 Python 脚本复制到 HDFS。事实证明，它需要本地文件系统中的 .py 脚本，所以我所做的就是引用我的脚本的绝对本地文件系统。

<jar>/<absolute-local-path>/my_pyspark_job.py</jar>
于 2015-07-17T09:06:57.300 回答