[源码解析]Oozie前因后果之提交任务

时间  2020-07-09
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[源码解析]Oozie前因后果之提交任务

0x00 摘要

Oozie是由Cloudera公司贡献给Apache的基于工做流引擎的开源框架，是Hadoop平台的开源的工做流调度引擎，用来管理Hadoop做业。本文是系列的第一篇，介绍Oozie的任务提交阶段。html

0x01 问题

咱们从需求逆推实现，即考虑若是咱们从无到有实现工做流引擎，咱们须要实现哪些部分？从而咱们能够提出一系列问题从而去Oozie中探寻。java

做为工做流引擎须要实现哪些部分？大体想了想，以为须要有：node

  • 任务提交
  • 任务持久化
  • 任务委托给某一个执行器执行
  • 任务调度
  • 任务回调，即任务被执行器完成后通知工做流引擎
  • 支持不一样任务（同步，异步）
  • 控制任务之间逻辑关系（跳转，等待...)
  • 状态监控，监控任务进度
  • ......

由于篇幅和精力所限，咱们没法研究全部源码，回答全部问题，因此咱们先整理出部分问题，在后面Oozie源码分析中一一解答：web

  • Oozie分为几个模块？
  • 每一个模块功能是什么？
  • Oozie如何提交任务？
  • 任务提交到什么地方？如何持久化？
  • Oozie任务有同步异步之分吗？
  • Oozie如何处理同步任务？
  • Oozie如何处理异步任务？
  • 任务的控制流节点（Control Flow Nodes）和动做节点（Action Nodes）之间如何跳转？
  • Oozie都支持什么类型的任务？Shell？Java? Hive?
  • Oozie如何同Yarn交互？
  • Oozie如何知道Yarn任务完成？

0x02 Oozie 基本概念

2.1 组件

Oozie由Oozie client和Oozie Server两个组件构成，Oozie Server是运行于Java Servlet容器（Tomcat）中的web应用程序。Oozie client用于给Oozie Server说起任务，Oozie client 提交任务的途径是HTTP请求。sql

实际上Oozie Server就至关于Hadoop的一个客户端，当用户须要执行多个关联的MR任务时，只须要将MR执行顺序写入workflow.xml，而后使用Oozie Server提交本次任务，Oozie Server会托管此任务流。shell

Oozie Server 具体操做的是workflow，即Oozie主要维护workflow的执行 / workflow内部Action的串联和跳转。数据库

具体Action的执行是由Yarn去执行，Yarn会把Action分配给有充足资源的节点执行。Action是异步执行，因此Action结束时候会经过回调方式通知Oozie执行结果，Oozie也会采用轮询方式去获取Action结果（为了提升可靠性）。apache

大体提交流程以下：json

Oozie client ------> Oozie  Server -------> Yarn ------> Hadoop

2.2 特色

Oozie特色以下：服务器

  • Oozie不是仅用来配置多个MR工做流的，它能够是各类程序夹杂在一块儿的工做流，好比执行一个MR1后，接着执行一个java脚本，再执行一个shell脚本，接着是Hive脚本，而后又是Pig脚本，最后又执行了一个MR2，使用Oozie能够轻松完成这种多样的工做流。使用Oozie时，若前一个任务执行失败，后一个任务将不会被调度。
  • Oozie定义了控制流节点（Control Flow Nodes）和动做节点（Action Nodes）,其中控制流节点定义了流程的开始和结束，以及控制流程的执行路径（Execution Path），如decision,fork,join等；而动做节点包括Haoop map-reduce hadoop文件系统，Pig，SSH，HTTP，eMail和Oozie子流程。
  • Oozie以action为基本单位，能够将多个action构成一个DAG图的模式运行。
  • Oozie工做流必须是一个有向无环图，实际上Oozie就至关于Hadoop的一个客户端，当用户须要执行多个关联的MR任务时，只须要将MR执行顺序写入workflow.xml，而后使用Oozie提交本次任务，Oozie会托管此任务流。

2.3 功能模块

Oozie主要由如下功能模块构成：

  • workflow(工做流)：该组件用于定义和执行一个特定顺序的mapreduce，hive和pig做业。由咱们须要处理的每一个工做组成，进行需求的流式处理。
  • Coordinator(协调器)：可将多个工做流协调成一个工做流来进行处理。多个workflow能够组成一个coordinator，能够把前几个workflow的输出做为后 一个workflow的输入，也能够定义workflow的触发条件，来作定时触发。
  • Bundle Job：绑定多个coordinator，一块儿提交或触发全部coordinator，是对一堆coordinator的抽象。
  • Oozie SLA(服务器等级协定)：该组件支持workflow应用程序执行过程的记录跟踪。

咱们就从无到有，看看一个Workflow从提交到最后是如何运行的，假设这个workflow开始后，进入一个hive action，这个hive自己配置的是由tez引擎执行 。下面是代码简化版。

<workflow-app xmlns="uri:oozie:workflow:0.5" name="hive-wf">
  
    <start to="hive-node"/>

    <action name="hive-node">
        <hive xmlns="uri:oozie:hive-action:0.5">
            <script>hive.sql</script>
        </hive>
        <ok to="end"/>
        <error to="fail"/>
    </action>

    <kill name="fail">
       <message>Hive failed, error message</message>
    </kill>
    
    <end name="end"/>
</workflow-app>

0x03 Oozie client

Oozie Client是用户用来提交任务给Oozie Server的途径，其能够启动任务，中止任务，提交任务，开始任务，查看任务执行状况。好比启动任务以下：

oozie job -oozie oozie_url -config job.properties_address -run

3.1 程序入口

既然有启动脚本，咱们就直接去里面探寻程序入口。

${JAVA_BIN} ${OOZIE_CLIENT_OPTS} -cp ${OOZIECPPATH} org.apache.oozie.cli.OozieCLI "${@}"

这就看到了Client 的入口类，咱们去看看。

public class OozieCLI {
      public static void main(String[] args) {
        if (!System.getProperties().containsKey(AuthOozieClient.USE_AUTH_TOKEN_CACHE_SYS_PROP)) {
            System.setProperty(AuthOozieClient.USE_AUTH_TOKEN_CACHE_SYS_PROP, "true");
        }
        System.exit(new OozieCLI().run(args));
    }
}

咱们能够看到，通过验证以后，程序直接从main函数进入到了run函数。

public class OozieCLI {
     public synchronized int run(String[] args) {
        final CLIParser parser = getCLIParser();
        try {
            final CLIParser.Command command = parser.parse(args);
            String doAsUser = command.getCommandLine().getOptionValue(DO_AS_OPTION);

            if (doAsUser != null) {
                OozieClient.doAs(doAsUser, new Callable<Void>() {
                    @Override
                    public Void call() throws Exception {
                        processCommand(parser, command);
                        return null;
                    }
                });
            }
            else {
                processCommand(parser, command);
            }
            return 0;
        }
    }
}

看来主要的内容是在这个processCommand里面，其会根据命令调用相应的命令方法。经过command.getName()咱们能够清楚的知道Oozie目前支持什么种类的任务，好比 JOB_CMD，JOBS_CMD，PIG_CMD，SQOOP_CMD，MR_CMD。

public void processCommand(CLIParser parser, CLIParser.Command command) throws Exception {
        switch (command.getName()) {
            case JOB_CMD:
                jobCommand(command.getCommandLine());
                break;
            case JOBS_CMD:
                jobsCommand(command.getCommandLine());
                break;
            case HIVE_CMD:
                scriptLanguageCommand(command.getCommandLine(), HIVE_CMD);
                break;
            ......
            default:
                parser.showHelp(command.getCommandLine());
        }
}

3.2 Hive为例

咱们以Hive为例看看如何处理。Hive就是调用 scriptLanguageCommand。

private void scriptLanguageCommand(CommandLine commandLine, String jobType){
    List<String> args = commandLine.getArgList();
    try {
        XOozieClient wc = createXOozieClient(commandLine);
        Properties conf = getConfiguration(wc, commandLine);
        String script = commandLine.getOptionValue(SCRIPTFILE_OPTION);
        List<String> paramsList = new ArrayList<>();
        ......
        System.out.println(JOB_ID_PREFIX + wc.submitScriptLanguage(conf, script,
                    args.toArray(new String[args.size()]),
                    paramsList.toArray(new String[paramsList.size()]), jobType));      
    }
}

这里关键代码是：wc.submitScriptLanguage，因此咱们须要看看XOozieClient.submitScriptLanguage。其注释代表做用是经过HTTP来提交 Pig 或者 Hive。

public String submitScriptLanguage(Properties conf, String scriptFile, String[] args, String[] params, String jobType) throws IOException, OozieClientException {

    switch (jobType) {
        case OozieCLI.HIVE_CMD:
            script = XOozieClient.HIVE_SCRIPT;
            options = XOozieClient.HIVE_OPTIONS;
            scriptParams = XOozieClient.HIVE_SCRIPT_PARAMS;
            break;
        case OozieCLI.PIG_CMD:
            ......
    }

    conf.setProperty(script, readScript(scriptFile));
    setStrings(conf, options, args);
    setStrings(conf, scriptParams, params);

    return (new HttpJobSubmit(conf, jobType)).call();
}

而HttpJobSubmit就是向Oozie Server提交job，因此咱们最终是须要去Oozie Server探究。

private class HttpJobSubmit extends ClientCallable<String> {
    @Override
    protected String call(HttpURLConnection conn) throws IOException, OozieClientException {
        conn.setRequestProperty("content-type", RestConstants.XML_CONTENT_TYPE);
        writeToXml(conf, conn.getOutputStream());
        if (conn.getResponseCode() == HttpURLConnection.HTTP_CREATED) {
            JSONObject json = (JSONObject) JSONValue.parse(
                    new InputStreamReader(conn.getInputStream(), StandardCharsets.UTF_8));
            return (String) json.get(JsonTags.JOB_ID);
        }
        return null;
    }
}

0x04 Oozie Server

4.1 我是个web程序

前面咱们提到，Oozie Server是运行于Java Servlet容器（Tomcat）中的web应用程序。因此具体启动等配置信息是在web.xml中。好久没有看到web.xml了，忽然以为好陌生，嘿嘿。

<!-- Servlets -->
<servlet>
    <servlet-name>callback</servlet-name>
    <display-name>Callback Notification</display-name>
    <servlet-class>org.apache.oozie.servlet.CallbackServlet</servlet-class>
    <load-on-startup>1</load-on-startup>
</servlet>

<servlet>
    <servlet-name>v1jobs</servlet-name>
    <display-name>WS API for Workflow Jobs</display-name>
    <servlet-class>org.apache.oozie.servlet.V1JobsServlet</servlet-class>
    <load-on-startup>1</load-on-startup>
</servlet>

......

4.2 初始化服务

Ooize的不少基础工做是由Services来完成的，每个service都是一个单例。这些服务的配置信息在ooze-default.xml中

<property>
    <name>oozie.services</name>
    <value>
        org.apache.oozie.service.HadoopAccessorService,
        org.apache.oozie.service.LiteWorkflowAppService,
        org.apache.oozie.service.JPAService,
        org.apache.oozie.service.DBLiteWorkflowStoreService,
        org.apache.oozie.service.CallbackService,
        org.apache.oozie.service.ActionService,
        org.apache.oozie.service.CallableQueueService,
        org.apache.oozie.service.CoordinatorEngineService,
        org.apache.oozie.service.BundleEngineService,
        org.apache.oozie.service.DagEngineService,
        ......
    </value>
</property>

ServicesLoader这个类用来启动，加载配置的全部service。

public class ServicesLoader implements ServletContextListener {
    private static Services services;
    /**
     * Initialize Oozie services.
     */
    public void contextInitialized(ServletContextEvent event) {
        services = new Services();
        services.init();
    }
}

init函数是用来初始化全部配置好的Services，若是有同类型服务，则后来者会被存储。

public class Services {
      public void init() throws ServiceException {
 			 loadServices();	
      }  
  
    private void loadServices() throws ServiceException {
        try {
            Map<Class<?>, Service> map = new LinkedHashMap<Class<?>, Service>();
            Class<?>[] classes = ConfigurationService.getClasses(conf, CONF_SERVICE_CLASSES);
            Class<?>[] classesExt = ConfigurationService.getClasses(conf, CONF_SERVICE_EXT_CLASSES);

            List<Service> list = new ArrayList<Service>();
            loadServices(classes, list);
            loadServices(classesExt, list);

            //removing duplicate services, strategy: last one wins
            for (Service service : list) {
                if (map.containsKey(service.getInterface())) {
                      service.getClass());
                }
                map.put(service.getInterface(), service);
            }
            for (Map.Entry<Class<?>, Service> entry : map.entrySet()) {
                setService(entry.getValue().getClass());
            }
        } 
    }  
}

4.3 从Job到DAG

客户经过oozie脚本提交job以后，进入org.apache.oozie.cli.OozieCLI。会生成一个OozieClient，而后使用JobCommand，提交运行的信息到V1JosServlet的doPost接口，Oozier在doPos接口中会调用submitJob()方法。此时会生成一个DAG对象，而后DAG.submitJon(JobConf,startJob)。

咱们从V1JosServlet.doPost入手。这里是基类。

public abstract class BaseJobsServlet extends JsonRestServlet {
      protected void doPost(HttpServletRequest request,
            HttpServletResponse response) throws ServletException, IOException {
         JSONObject json = submitJob(request, conf);
      }
}

而后回到 V1JosServlet.submitJob

@Override
protected JSONObject submitJob(HttpServletRequest request, Configuration conf) throws XServletException,IOException {
    String jobType = request.getParameter(RestConstants.JOBTYPE_PARAM);

    if (jobType == null) {
            String wfPath = conf.get(OozieClient.APP_PATH);
 
            if (wfPath != null) {
                json = submitWorkflowJob(request, conf); // 咱们的目标在这里
            }
            else if (coordPath != null) {
                json = submitCoordinatorJob(request, conf);
            }
            else {
                json = submitBundleJob(request, conf);
            }
    }
    else { // This is a http submission job
       ......
    }
    return json;
}

而后调用到了 DagEngine.submitJob。从其注释能够看出 The DagEngine provides all the DAG engine functionality for WS calls. 这样咱们就正式来到了DAG的世界。

private JSONObject submitWorkflowJob(HttpServletRequest request, Configuration conf) throws XServletException {
    try {
        String action = request.getParameter(RestConstants.ACTION_PARAM);
        DagEngine dagEngine = Services.get().get(DagEngineService.class).getDagEngine(user);
        if (action != null) {
            dryrun = (action.equals(RestConstants.JOB_ACTION_DRYRUN));
        }
        if (dryrun) {
            id = dagEngine.dryRunSubmit(conf);
        }
        else {
            id = dagEngine.submitJob(conf, startJob); // 咱们在这里
        }
        json.put(JsonTags.JOB_ID, id);
    }
    return json;
}

0x06 核心引擎

Oozie有三种核心引擎，其都是继承抽象类BaseEngine。

这三种引擎是：

  • DAGEngine，负责workflow执行，咱们上面代码就会来到这里.....
  • CoordinatorEngine，负责coordinator执行
  • BundleEngine，负责bundle执行

分别对应

  • org.apache.oozie.service.CoordinatorEngineService
  • org.apache.oozie.service.BundleEngineService
  • org.apache.oozie.service.DagEngineService

咱们以前提到，这些属于系统Services，都是Singletgon，在Oozie启动时候会加入到Services中。当须要时候经过get来获取。

public class Services {
		private Map<Class<? extends Service>, Service> services = new LinkedHashMap<Class<? extends Service>, Service>();
  
		public <T extends Service> T get(Class<T> serviceKlass) {
    		return (T) services.get(serviceKlass);
		}
}

具体在V1JosServlet中调用举例：

String user = conf.get(OozieClient.USER_NAME);
DagEngine dagEngine = Services.get().get(DagEngineService.class).getDagEngine(user);

0x07 Command推进执行

Oozie把全部命令抽象成Command，这样其内部把程序执行总结成用Command来推进，相似于消息驱动。

Command分为同步和异步。其基类都是XCommand。XCommand提供以下模式：

  • single execution: a command instance can be executed only once
  • eager data loading: loads data for eager precondition check
  • eager precondition check: verify precondition before obtaining lock
  • data loading: loads data for precondition check and execution
  • precondition check: verifies precondition for execution is still met
  • locking: obtains exclusive lock on key before executing the command
  • execution: command logic
public abstract class XCommand<T> implements XCallable<T> {
    ......
    private String key;
    private String name;
    private String type;
    private AtomicBoolean used = new AtomicBoolean(false);
    private Map<Long, List<XCommand<?>>> commandQueue;
    protected Instrumentation instrumentation;
    ......
}

XCommand的父接口XCallable继承了java.util.concurrent.Callable。最终目的是当异步执行时候，基于优先级来排列命令的执行计划。

因此XCommand的几个关键函数就是：queue，call，execute：

  • queue ：向commandQueue加入一个command，这个command是在当前command执行以后，作delayed execution。在当前command执行过程当中加入的具备一样的delay的commands，会后续顺序(single serial)执行。
  • call就是继承的Callable实现函数，会调用到execute。
  • execute则是具体Command实现本身的具体业务。

从咱们常见的SubmitXCommand来看，继承关系以下：

public class SubmitXCommand extends WorkflowXCommand<String> 
public abstract class WorkflowXCommand<T> extends XCommand<T> 
public abstract class XCommand<T> implements XCallable<T> 
public interface XCallable<T> extends Callable<T>

再好比TransitionXCommand的继承关系：

abstract class TransitionXCommand<T> extends XCommand<T> 
public abstract class SubmitTransitionXCommand extends TransitionXCommand<String>

从以前的组件能够看到，任务是有状态机的概念的，准备，开始，运行中，失败结束 等等，因此对任务进行操做的命令同时须要处理状态机的变化，oozie处理任务的命令都须要继承TransitionXCommand这个抽象类，而TransitionXCommand的父类是XCommand。

0x08 引擎处理提交

前面提到，doPost 会调用到 id = dagEngine.submitJob(conf, startJob);

咱们看看DAGEngine是如何处理提交的任务。

首先经过SubmitXCommand直接运行其call()来提交job。

public String submitJob(Configuration conf, boolean startJob) throws DagEngineException {
    validateSubmitConfiguration(conf);
    try {
        String jobId;
        SubmitXCommand submit = new SubmitXCommand(conf);
        jobId = submit.call();
        if (startJob) {
            start(jobId);
        }
        return jobId;
    }
}

而后经过StartXCommand来启动Job。从注释中咱们能够看到，此时依然是同步执行 (经过主动执行call()函数)。

public void start(String jobId) throws DagEngineException {
    // Changing to synchronous call from asynchronous queuing to prevent the
    // loss of command if the queue is full or the queue is lost in case of
    // failure.
    new StartXCommand(jobId).call();
}

8.1 SubmitXCommand

SubmitXCommand处理的是提交工做，将用户提交的任务解析后更新到数据库。

主要业务是在execute中实现。

  1. 解析配置，获取WorkflowApp
  2. 建立WorkflowInstance
  3. 生成 WorkflowJobBean
  4. 经过JPA保存WorkflowJobBean 到wf_jobs

代码摘要以下：

protected String execute() throws CommandException {

    WorkflowAppService wps = Services.get().get(WorkflowAppService.class);
    try {
        HadoopAccessorService has = Services.get().get(HadoopAccessorService.class);
        FileSystem fs = has.createFileSystem(user, uri, fsConf);

        // 解析配置，获取WorkflowApp
        WorkflowApp app = wps.parseDef(conf, defaultConf);

        // 建立WorkflowInstance
        WorkflowInstance wfInstance;
        wfInstance = workflowLib.createInstance(app, conf);

        // 生成 WorkflowJobBean
        WorkflowJobBean workflow = new WorkflowJobBean();
        workflow.setId(wfInstance.getId());
        workflow.setAppName(ELUtils.resolveAppName(app.getName(), conf));
        workflow.setAppPath(conf.get(OozieClient.APP_PATH));
        workflow.setConf(XmlUtils.prettyPrint(conf).toString());
        ......
        workflow.setWorkflowInstance(wfInstance);
        workflow.setExternalId(conf.get(OozieClient.EXTERNAL_ID));

        if (!dryrun) {
            workflow.setSlaXml(jobSlaXml);
            // 添加到临时list
            insertList.add(workflow); 
            JPAService jpaService = Services.get().get(JPAService.class);
            if (jpaService != null) {
                // 保存WorkflowJobBean 到wf_jobs
    BatchQueryExecutor.getInstance().executeBatchInsertUpdateDelete(insertList, null, null);
                }
            }
            return workflow.getId();
        }
}

其中insertList是用来临时存储 WorkflowJobBean

private List<JsonBean> insertList = new ArrayList<JsonBean>();

WorkflowJobBean 对应数据库中表 WF_JOBS。

public class WorkflowJobBean implements Writable, WorkflowJob, JsonBean {
    ......//省略其余变量
    @Transient
    private List<WorkflowActionBean> actions;
}

在Oozie为了方便将用户定义的Action以及Workflow进行管理，底层使用Jpa将这些数据存储于数据库中。具体是调用executeBatchInsertUpdateDelete来经过JPA插入到数据库。

BatchQueryExecutor.getInstance().executeBatchInsertUpdateDelete(insertList, null, null);

具体BatchQueryExecutor代码以下。

public class BatchQueryExecutor {
    public void executeBatchInsertUpdateDelete(Collection<JsonBean> insertList, Collection<UpdateEntry> updateList,Collection<JsonBean> deleteList) {
        List<QueryEntry> queryList = new ArrayList<QueryEntry>();
        JPAService jpaService = Services.get().get(JPAService.class);
        EntityManager em = jpaService.getEntityManager();

        if (updateList != null) {
            for (UpdateEntry entry : updateList) {
                Query query = null;
                JsonBean bean = entry.getBean();
                if (bean instanceof WorkflowJobBean) {
                    // 咱们程序在这里
                    query = WorkflowJobQueryExecutor.getInstance().getUpdateQuery(
                            (WorkflowJobQuery) entry.getQueryName(), (WorkflowJobBean) entry.getBean(), em);
                }
                else if (bean instanceof WorkflowActionBean) {
                    query = WorkflowActionQueryExecutor.getInstance().getUpdateQuery(
                            (WorkflowActionQuery) entry.getQueryName(), (WorkflowActionBean) entry.getBean(), em);
                }
                else if {
                  //此处省略众多其余类型
                }
                queryList.add(new QueryEntry(entry.getQueryName(), query));
            }
        }
        // 这里插入数据库
        jpaService.executeBatchInsertUpdateDelete(insertList, queryList, deleteList, em);
    }  
}

JPA摘要代码以下：

public class JPAService implements Service, Instrumentable {
  
    private OperationRetryHandler retryHandler;
  
    public void executeBatchInsertUpdateDelete(final Collection<JsonBean> insertBeans, final List<QueryEntry> updateQueryList, final Collection<JsonBean> deleteBeans, final EntityManager em) {
      
        try {
            retryHandler.executeWithRetry(new Callable<Void>() {

                public Void call() throws Exception {
                   ......
                    if (CollectionUtils.isNotEmpty(insertBeans)) {
                        for (final JsonBean bean : insertBeans) {
                            em.persist(bean);
                        }
                    }
                   ......
                }
            });
        }
    }
}

这样，一个Workflow Job就存储到了数据库中。

8.2 workflow生命周期

首先介绍下workflow生命周期，咱们代码立刻会用到PREP状态。

  • prep：一个工做流第一次建立就处于prep状态，表示工做流以及建立可是尚未运行。

  • running：当一个已经被建立的工做流job开始执行的时候，就处于running状态。它不会达到结束状态，只能由于出错而结束，或者被挂起。

  • suspended：一个running状态的工做流job会变成suspended状态，并且它会一直处于该状态，除非这个工做流job被从新开始执行或者被杀死。

  • killed：当一个工做流job处于被建立后的状态，或者处于running，suspended状态时，被杀死，则工做流job的状态变为killed状态。

  • failed：当一个工做流job不可预期的错误失败而终止，就会变为failed状态。

8.3 StartXCommand

处理完SubmitXCommand以后，Oozie Server 立刻处理StartXCommand。

StartXCommand 的做用是启动Command，其继承了SignalXCommand ，因此 StartXCommand(jobId).call();调用到了SignalXCommand的call。

public class StartXCommand extends SignalXCommand

相关代码以下：

首先，StartXCommand调用基类构造函数

public StartXCommand(String id) {
        super("start", 1, id);
        InstrumentUtils.incrJobCounter(getName(), 1, getInstrumentation());
}

而后，SignalXCommand获得了jobId，这个就是以前SubmitXCommand生成而且传回来的。

public SignalXCommand(String name, int priority, String jobId) {
    super(name, name, priority);
    this.jobId = ParamChecker.notEmpty(jobId, "jobId");
}

call()首先调用到 SignalXCommand.loadState。其会根据jobId从数据库中读取Workflow job信息。

protected void loadState() throws CommandException {
    try {
        jpaService = Services.get().get(JPAService.class);
        if (jpaService != null) {
            this.wfJob = WorkflowJobQueryExecutor.getInstance().get(WorkflowJobQuery.GET_WORKFLOW, jobId);
            if (actionId != null) {
                this.wfAction = WorkflowActionQueryExecutor.getInstance().get(WorkflowActionQuery.GET_ACTION_SIGNAL, actionId);
            }
        }
}

SQL语句以下：

@NamedQuery(name = "GET_WORKFLOW", query = "select OBJECT(w) from WorkflowJobBean w where w.id = :id"),

call()接着调用SignalXCommand.execute()，这里具体操做以下：

  • 1)execute中，由于状态是PREP，因此调用workflowInstance.start，这里对应的实例是LiteWorkflowInstance
    • 1.1) LiteWorkflowInstance.start 调用 signal()
      • 1.1.1) signal() 调用 exiting = nodeHandler.enter(context)，实际调用的是 LiteActionHandler.enter
        • 1.1.1.1) 调用 LiteWorkflowStoreService.liteExecute，这里是生成WorkflowActionBean，而后添加到临时变量ACTIONS_TO_START
          • 1.1.1.1.1) WorkflowActionBean action = new WorkflowActionBean();
          • 1.1.1.1.2) action.setJobId(jobId); 作其余各类设置
          • 1.1.1.1.3) List list = (List) context.getTransientVar(ACTIONS_TO_START);
          • 1.1.1.1.4) list.add(action); 添加到临时列表
    • 1.2) 回到 signal(), 由于start 是 同步操做，因此exiting 为 true
      • 1.2.1) signal all new synch transitions。遍历 pathsToStar，若是有同步跳转，则开始进行后一步Action的跳转，即 signal(pathToStart, "::synch:😊;
  • 2)回到execute()，遍历WorkflowStoreService.getActionsToStart(workflowInstance)，即从ACTIONS_TO_START取Action（由于以前刚刚放入一个，因此此次获取到）
    • 2.1) for 循环中遍历，由于是submit，因此 syncAction = newAction;
  • 3)execute() 会调用BatchQueryExecutor.getInstance().executeBatchInsertUpdateDelete把WorkflowActionBean写入到数据库
  • 4)execute() 直接启动start command：new ActionStartXCommand(wfJob, syncAction.getId(), syncAction.getType()).call();

代码以下：

protected Void execute() throws CommandException {
    WorkflowInstance workflowInstance = wfJob.getWorkflowInstance();
    workflowInstance.setTransientVar(WorkflowStoreService.WORKFLOW_BEAN, wfJob);
    WorkflowJob.Status prevStatus = wfJob.getStatus();
    WorkflowActionBean syncAction = null;
    List<WorkflowActionBean> workflowActionBeanListForForked = new ArrayList<WorkflowActionBean>();

    if (wfAction == null) {
           if (wfJob.getStatus() == WorkflowJob.Status.PREP) {
                // 对于上面的 1)
                completed = workflowInstance.start();
                wfJob.setStatus(WorkflowJob.Status.RUNNING);
                wfJob.setStartTime(new Date());
                wfJob.setWorkflowInstance(workflowInstance);
                generateEvent = true;
                queue(new WorkflowNotificationXCommand(wfJob));
            }
    }
    else { 
      ...... 
    }
    if (completed) {
      ......
    }
    else {
       // 对于上面最外层的 2)
       for (WorkflowActionBean newAction : 
            WorkflowStoreService.getActionsToStart(workflowInstance)) {
         insertList.add(newAction);
         if (wfAction != null) { // null during wf job submit
            // 注释指出，wf job 提交时候不走这里
            .....
         }
         else {
            syncAction = newAction; // first action after wf submit should always be sync
         }
       }
    }
    // 写入 WorkflowActionBean，对于上面的 3）
    BatchQueryExecutor.getInstance().executeBatchInsertUpdateDelete(insertList, updateList, null);
    if (wfJob.getStatus() != WorkflowJob.Status.RUNNING && wfJob.getStatus() != WorkflowJob.Status.SUSPENDED) {
            ......
    }
    else if (syncAction != null) {
        // 直接调用 call()，对应上面的 4）
        new ActionStartXCommand(wfJob, syncAction.getId(), syncAction.getType()).call();
    }
}

8.4 数据库信息

Workflow 数据库信息从WorkflowActionBean中能够看出，咱们这里要重点说明的就是transition字段，Oozie用transition来记录本Action下一步要跳转到哪里。WorkflowActionBean摘要以下：

public class WorkflowActionBean implements Writable, WorkflowAction, JsonBean {
    @Id
    private String id;

    @Basic
    @Index
    @Column(name = "wf_id")
    private String wfId = null;

    @Basic
    @Index
    @Column(name = "status")
    private String statusStr = WorkflowAction.Status.PREP.toString();

    @Basic
    @Column(name = "execution_path", length = 1024)
    private String executionPath = null;

    @Basic
    @Column(name = "transition")
    private String transition = null;

    @Basic
    @Column(name = "data")
    @Lob
    @Strategy("org.apache.oozie.executor.jpa.StringBlobValueHandler")
    private StringBlob data;
}

8.5 同步执行

同步执行的跳转主要是在LiteWorkflowInstance.signal这里体现，若是命令结束后发现后续还有同步跳转，则就继续执行。

public synchronized boolean signal(String executionPath, String signalValue) throws WorkflowException {
                    // signal all new synch transitions
                    for (String pathToStart : pathsToStart) {
                        signal(pathToStart, "::synch::");
                    }  
}

至此，程序提交已经完成，后续就是程序在Oozie内部的执行阶段，这就是从 ActionStartXCommand 开始了。

0xFF 参考

大数据之Oozie——源码分析（一）程序入口

什么是Oozie——大数据任务调度框架

Oozie基础小结

【原创】大数据基础之Oozie（1）简介、源代码解析

【原创】大叔经验分享（6）Oozie如何查看提交到Yarn上的任务日志

Oozie和Azkaban的技术选型和对比

Oozie-TransitionXCommand

Oozie-Service-CallableQueueService

YARN基本框架分析

Oozie任务调度阻塞及内存优化方法

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