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本文由云 + 社区发表作者：maxluo
一、Azkaban 介绍
Azkaban 是 LinkedIn 开源的任务调度框架，类似于 JavaEE 中的 JBPM 和 Activiti 工作流框架。
Azkaban 功能和特点：
1，任务的依赖处理。
2，任务监控，失败告警。
3，任务流的可视化。
4，任务权限管理。
常见的任务调度框架有 Apache Oozie、LinkedIn Azkaban、Apache Airflow、Alibaba Zeus, 由于 Azkaban 具有轻量可插拔、友好的 WebUI、SLA 告警、完善的权限控制、易于二次开发等优点，也得到了广泛应用。下图为 Azkaban 的架构图，主要有三部分组成：Azkaban Webserver、Azkaban Executor、DB。
Webserver 主要负责权限验证、项目管理、作业流下发等工作；
Executor 主要负责作业流 / 作业的具体执行以及搜集执行日志等工作；
MySQL 用于存储作业 / 作业流的执行状态信息。图中所示的是单 executor 场景，但是实际应用中大部分的项目使用的都是多 executor 场景。
1.1 作业流执行过程
Azkaban webserver 会根据搜集起来的 Executor 的状态选择一个合适的任务运行节点，并将任务推送给该节点，管理并运行该工作流的所有 job。
1.2 部署模式
Azkaban 支持三种部署模式，分别用于学习和测试，高可用部署方式。
solo-server 模式
DB 使用的是一个内嵌的 H2，Web Server 和 Executor Server 运行在同一个进程里。这种模式包含 Azkaban 的所有特性，但一般用来学习和测试。
two-server 模式
DB 使用的是 MySQL，MySQL 支持 master-slave 架构，Web Server 和 Executor Server 运行在不同的进程中。
分布式 multiple-executor 模式
DB 使用的是 MySQL，MySQL 支持 master-slave 架构，Web Server 和 Executor Server 运行在不同机器上，且有多个 Executor Server。
1.3 编译部署
编译环境
yum install git
yum install gcc-c++
yum install java-1.8.0-openjdk-devel
下载源码 & 解压
mkdir –p /data/azkaban/install
cd /data/azkaban
wget https://github.com/azkaban/azkaban/archive/3.42.0.tar.gz
mv 3.42.0.tar.gz azkaban-3.42.0.tar.gz
tar -zxvf azkaban-3.42.0.tar.gz
编译
cd azkaban-3.42.0
./gradlew build installDist -x test
solo-server 模式部署
下面为了部署测试简单，采用 solo-server 模式进行部署。
cd /data/azkaban/install tar -zxvf ../azkaban-3.42.0/azkaban-solo-server/build/distributions/azkaban-solo-server-0.1.0-SNAPSHOT.tar.gz -C .
修改时区
cd /data/azkaban/install/azkaban-solo-server-0.1.0-SNAPSHOT
tzselect #选择 Asia/Shanghai
vim ./conf/azkaban.properties
default.timezone.id=Asia/Shanghai #修改时区
启动
./bin/azkaban-solo-start.sh
注: 启动 / 关闭必须进到 /data/azkaban/install/azkaban-solo-server-0.1.0-SNAPSHOT/ 目录。
登录
http://ip:port/
监听端口具体见配置./conf/azkaban.properties：jetty.port=8081
IP 为服务器地址。
用户名见配置./conf/azkaban-users.xml，具有 admin 角色的用户名是 azkaban，密码是 azkaban：
<azkaban-users> <user groups=”azkaban” password=”azkaban” roles=”admin” username=”azkaban”/> <user password=”metrics” roles=”metrics” username=”metrics”/> <role name=”admin” permissions=”ADMIN”/> <role name=”metrics” permissions=”METRICS”/></azkaban-users>
详细配置方法内容见：https://azkaban.github.io/azk…
二、Azkaban 与数仓集群的网络互通
目前 Azkaban 与云产品 Snova 网络互通基于两个事实：1，Azkaban Executor 的服务器能够访问外网或者能够访问 Snova 的服务端 IP。2，Snova 提供外网 IP 访问的能力。下图为网络连通示意图：
Azkaban Executor 在执行运行 job 时，其脚本或者命令通过公网 IP 访问 Snova。
接下来分步骤讲解如何基于 Azkaban 的工作流。
三、前期准备工作
3.1 Snova 集群创建外网 IP
在 Snova 集群控制台，基础配置页面，点击“申请外网地址”，等待运行成功后，会看到访问该集群的外网 IP 地址。
3.2 添加 Snova 访问地址白名单
在 Snova 控制台，集群详情页，配置页，新建白名单如下所示。
为什么要建这个访问白名单？
为了系统安全，Snova 默认情况是拒绝不在白名单的地址或者用户访问数据库。
即配置 IP 白名单 CIDR 地址为 xx.xx.xx.xx/xx, 包括所有 Azkaban Executor 的所有 IP 或者网段。
3.3 用户授权
在 3.2 章节中，建议单独创建一个用户用于 SCF 的任务调度和计算。因此需要授权该用户访问对应数据库和表的权限。
创建用户
CREATE USER scf_visit WITH LOGIN PASSWORD ‘scf_passwd’;
并设置用户访问密码。
数据库表授权
GRANT ALL on t1 to scf_visit;
四、定时调度任务
http://node1:8081/index
登录 Azkaban，Create Project=>Upload 上一步生成的 zip 包 =>execute flow 执行一步步操作即可。
具体步骤可以见 参考文档：
https://www.cnblogs.com/qingy…
4.1 创建工程
4.2 创建 job
job1
文件名:job.job，必须以.job 结尾。内容如下：
type=command
command=echo “job1”
retries=5
注：type 类型及使用方式见 https://azkaban.github.io/azk…
job2
type=command
dependencies=job1
retries=5
command=echo “job2 xx”
command.1=ls –al
注：dependencies 为该 job 依赖的任务文件名（不包括.job 后缀）。如果依赖多个，则以逗号分隔，如 job2,job5。
job3
type=command
dependencies=job2,job5
command=sleep 60
job5
type=command
dependencies=job1
command=pwd
job6
type=command
dependencies=job3
command=sh /data/shell/admin.sh psqlx
其中 /data/shell/admin.sh，注意作用可以封装用户功能代码，脚本内容如下，实现读取表中的数据，并进行打印：
function psqlx() { result=PGPASSWORD=scf_passwd psql -h xx.xx.xx.xx -p xx -U scf_visit -d postgres <<EOF select * from t1; EOF echo $result}
4.3 上传 job 压缩包
压缩所有 job 文件到一个 zip 包中。注意：所有文件必须在压缩包的根目录中，没有子目录，如下：
4.3 运行
查询执行过程和结果。
4.4 设置周期调度
在调试成功完成后，可以设置周期调度计划，比如每天定时进行工作流的调度，完成运行计划。
五、实践总结
对市面上最流行的两种调度器，给出以下详细对比。知名度比较高的应该是 Apache Oozie。
5.1 对比
从功能上来对比
两者均可以调度 linux 命令、mapreduce、spark、pig、java、hive、java 程序、脚本工作流任务
两者均可以定时执行工作流任务
从工作流定义上来对比
1、Azkaban 使用 Properties 文件定义工作流
2、Oozie 使用 XML 文件定义工作流
从工作流传参上来对比
1、Azkaban 支持直接传参，例如 ${input}
2、Oozie 支持参数和 EL 表达式，例如 ${fs:dirSize(myInputDir)}
从定时执行上来对比
1、Azkaban 的定时执行任务是基于时间的
2、Oozie 的定时执行任务基于时间和输入数据
从资源管理上来对比
1、Azkaban 有较严格的权限控制，如用户对工作流进行读 / 写 / 执行等操作
2、Oozie 暂无严格的权限控制
5.2 应用场景
对于数据分析基本上可以概括为三个步骤：一、数据导入。二、数据计算。三、数据导出。
三个类型的任务可能是多个并发运行，且任务依赖。因此 Azkaban 基本上能满足以上的任务调度管理和运行场景需求。
首先创建一个 job1，用于用户数据导入，比如从 cos 导入, 任务内容执行以下 SQL 命令。
insert into gp_table select * from cos_table;
数据的导入也可以通过其他导入工具，如 DataX 将其他数据库的数据周期性的导入 Snova 数据仓库中。因此只需把 DataX 部署到 Azkaban Executor 机器对应目录，并进行调用即可
其次，创建 job2, 用户数据计算分析。该步骤可以是多个 job 多次运行的结果，也可以是并发运行。
最后，可以把计算结果出库到应用数据库。
insert into cos_table select * from gp_table;
5.2 不足
1，Azkaban 目前 Job 粒度的失败重试理解相对复杂，在 Projects->Executions 找到对应的执行失败的 Id，选择该执行实例 ID，进入详情，点击重新运行，则会生成一个全新的工作流实例 ID，而不是重新运行原来失败的实例 ID，新的实例 ID 从失败的 job 开始运行，已经成功运行的直接跳过，不再运行。
2，job 通过 shell 命令启动复杂的程序，shell 返回成功，并不代表程序运行成功。
3，job 运行管理容错性不足，当一个 job 提交一个运行任务后，此时重启或者 executor 进程挂掉，该任务将出现状态失败的情况，实际可能任务已经运行成功。
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