一、定义
1.oozie是一个管理apache hadoop作业的工作调度系统
2.oozie的workflow jobs是由actions组成的有向无环图(DAG)
3.oozie的coordinate jobs是由时间(频率)和数据可用性的重复的workflow jobs .
4.oozie 与hadoop生态圈的其他部分及车鞥在一起，支持多种类型的hadoop作业(如java程序和shell脚本)
二、特点
工作流定义：oozie是通过xml定义。
部署过程：oozie的部署相对困难些，同时它是从yarn上拉任务日志。
任务检测：oozie能有效的检测任务的成功与失败。
操作工作流：oozie支持web、ResttApi、java API操作。
权限控制：oozie基本无权限控制
运行环境：oozie的action主要运行在hadoop中，oozie记录workflow的状态将其保存在mysql中。
出现失败的情况：oozie可以在继续失败的工作流运行
三、原理详解
1.主要概念：
workflow : 工作流，由我们需要处理的每个工作组成，进行需求的流式处理。
Coordinator: 协调器，可以理解为工作流的协调器，可以将多个工作流协调成一个工作流来进行处理。
Bundle：捆，束。将 一对的coordinator进行汇总处理。
2.job组成
job.properties : 记录了job的属性
workflow.xml：使用hPDL定义任务的流程和分支
lib目录: 用来执行具体的任务
注意：
1）这个文件如果是在本地通过命令进行任务提交的话，这个文件在本地就可以，当然也可以放在hdfs上，与workflow.xml和lib处于同一级
2）NameNode，jobTracker和workflow.xml在hhdfs 中的位置必须设置。
job.properties
控制流接点：主要包括start 、end、 fork、 join等，其中fork、join成对出现，在fork展开，分支，最后join接点汇聚。
1)start
2)kill
3)end
动作节点：包括hadoop任务、SSH 、HTTP、EMAIL、OOZIE子任务
1)ok–>end
2)error—>end
3)定义具体需要执行的job任务
4）MapReduce、shell、hive
文件需要被放在 HDFS 上才能被oozie调度,如果在启动需要调动MR任务，jar包同样需要在HDFS上
lib目录：在workflow工作流定义的统计目录下，需要有一个lib目录,在lib目录中存在java节点
MapReduce使用的jar包
需要注意的是，oozieb并不是使用指定jar包的名称来启动任务的，而是通过指定主类来启动任务的。在lib包中绝对不能存在某个jar包的不同版本，不能出现多个相同的主类。
3.workflow介绍
