Question

我的工作流程非常简单。

<workflow-app name="testSparkjob" xmlns="uri:oozie:workflow:0.5">
<start to="testJob"/>

  <action name="testJob">
    <spark xmlns="uri:oozie:spark-action:0.1">
        <job-tracker>${jobTracker}</job-tracker>
        <name-node>${nameNode}</name-node>
        <configuration>
            <property>
                <name>mapred.compress.map.output</name>
                <value>true</value>
            </property>
        </configuration>
        <master>local[*]</master>
        <name>Spark Example</name>
        <jar>mapping.py</jar>
        <spark-opts>--executor-memory 1G --num-executors 3 
--executor-cores     1 </spark-opts>
        <arg>argument1</arg>
        <arg>argument2</arg>
    </spark>
    <ok to="end"/>
    <error to="killAction"/>
</action>
 <kill name="killAction">
    <message>"Killed job due to error"</message>
</kill>
<end name="end"/>
</workflow-app>

Spark脚本几乎没有任何作用：

if len(sys.argv) < 2:
  print('You must pass 2 parameters ')
  #just for testing, later will be discarded, sys.exit(1) will be used.")
  ext = 'testArgA'
  int = 'testArgB'
  #sys.exit(1)
else:
  print('arguments accepted')
  ext = sys.argv[1]
  int = sys.argv[2]

该脚本位于hdfs与workflow.xml相同的文件夹中。

当我退出工作流程时出现以下错误

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

我认为是权限问题，所以我将hdfs文件夹-chmod 777和我的本地文件夹也设置为chmod 777 我正在使用spark 1.6。当我通过spark-submit运行脚本时，一切都很好（甚至更复杂的脚本可读/写hdfs或hive）。

编辑：我试过了this

<action name="forceLoadFromLocal2hdfs">
<shell xmlns="uri:oozie:shell-action:0.3">
  <job-tracker>${jobTracker}</job-tracker>
  <name-node>${nameNode}</name-node>
  <configuration>
    <property>
      <name>mapred.job.queue.name</name>
      <value>${queueName}</value>
    </property>
  </configuration>
  <exec>driver-script.sh</exec>
<!-- single -->
  <argument>s</argument>
<!-- py script -->
  <argument>load_local_2_hdfs.py</argument>
<!-- local file to be moved-->
  <argument>localFilePath</argument>
<!-- hdfs destination folder, be aware of, script is deleting existing folder! -->
  <argument>hdfsPath</argument>
  <file>${workflowRoot}driver-script.sh</file>
  <file>${workflowRoot}load_local_2_hdfs.py</file>
</shell>
<ok to="end"/>
<error to="killAction"/>

workkflow已成功，但该文件未复制到hdfs。没有错误。这个脚本本身就可以工作了。更多here。

Answer 1

不幸的是，Oozie Spark动作仅支持Java工件，因此您必须指定主类（该错误消息几乎不尝试解释）。所以你有两个选择：

将代码重写为Java / Scala
使用自定义操作或脚本 this（我没有测试过）

Answer 2

1：尝试使用getOpt

在您的财产中

fuente=BURO_CONCENTRADO

代码.py

try:
    parametros, args = getopt.getopt(sys.argv[1:], "f:i:", ["fuente=", "id="])
    if len(parametros) < 2:
        print("Argumentos incompletos")
        sys.exit(1)
except getopt.GetoptError:
    print("Error en los argumentos")
    sys.exit(2)

for opt, arg in parametros:
    if opt in ("-f", "--fuente"):
        nom_fuente = str(arg).strip()
    elif opt in ("-i", "--id"):
        id_proceso = str(arg).strip()
    else:
        print("Parametro '" + opt + "' no reconocido")

在您的工作流程中

                <jar>${nameNode}/${workflowRoot}/${appDir}/lib/GeneradorDeInsumos.py</jar>
                <spark-opts>
                    --queue ${queueName}
                    --num-executors 40
                    --executor-cores 2
                    --executor-memory 8g


                </spark-opts>
                <arg>-f ${fuente}</arg>
                <arg>-i ${wf:id()}</arg>

并输出'vuala'

Fuente:BURO_CONCENTRADO
Contexto:<pyspark.context.SparkContext object at 0x7efd80424090>
id_workflow:0062795-190808055847737-oozie-oozi-W

Answer 3

您可以使用spark-action来运行python脚本，但是必须将Spark的Python API路径作为参数传递。此外，文件的第一行必须是这样的：

#!/usr/bin/env python.

Oozie pyspark工作

3 个答案: