编程方式的工作流调用
尽管上面所述的命令行界面能够很好地用于手动调用Oozie，但有时使用编程的方式调用Oozie更具有优势。当Oozie工作流是特定的应用程序或者大型企业过程的一部分，这就会很有用。我们可以使用Oozie Web Services APIs [6]或者Oozie Java client APIs [7]来实现这种编程方式的调用。代码5中展现的就是很简单的Oozie Java客户端的例子，它会触发上面描述的过程。
import java.util.LinkedList;
import java.util.List;
import java.util.Properties;
import org.apache.oozie.client.OozieClient;
import org.apache.oozie.client.OozieClientException;
import org.apache.oozie.client.WorkflowJob;
import org.apache.oozie.client.WorkflowJob.Status;
public class WorkflowClient {
private static String OOZIE_URL = "http://sachidn002.hq.navteq.com:11000/oozie/";
private static String JOB_PATH = "hdfs://sachicn001:8020/user/blublins/workflows/IPSIngestion";
private static String JOB_Tracker = "sachicn003:2010";
private static String NAMENode = "hdfs://sachicn001:8020";
OozieClient wc = null;
public WorkflowClient(String url){
wc = new OozieClient(url);
}
public String startJob(String wfDefinition, List<WorkflowParameter> wfParameters)
throws OozieClientException{
// create a workflow job configuration and set the workflow application path
Properties conf = wc.createConfiguration();
conf.setProperty(OozieClient.APP_PATH, wfDefinition);
// setting workflow parameters
conf.setProperty("jobTracker", JOB_Tracker);
conf.setProperty("nameNode", NAMENode);
if((wfParameters != null) && (wfParameters.size() > 0)){
for(WorkflowParameter parameter : wfParameters)
conf.setProperty(parameter.getName(), parameter.getValue());
}
// submit and start the workflow job
return wc.run(conf);
}
public Status getJobStatus(String jobID) throws OozieClientException{
WorkflowJob job = wc.getJobInfo(jobID);
return job.getStatus();
}
public static void main(String[] args) throws OozieClientException, InterruptedException{
// Create client
WorkflowClient client = new WorkflowClient(OOZIE_URL);
// Create parameters
List<WorkflowParameter> wfParameters = new LinkedList<WorkflowParameter>();
WorkflowParameter drive = new WorkflowParameter("driveID","729-pp00004-2010-09-01-09-46");
WorkflowParameter lidar = new WorkflowParameter("lidarChunk","4");
WorkflowParameter signage = new WorkflowParameter("signageChunk","4");
wfParameters.add(drive);
wfParameters.add(lidar);
wfParameters.add(signage);
// Start Oozing
String jobId = client.startJob(JOB_PATH, wfParameters);
Status status = client.getJobStatus(jobId);
if(status == Status.RUNNING)
System.out.println("Workflow job running");
else
System.out.println("Problem starting Workflow job");
}
}
代码5： 简单的Oozie Java客户端
在此，我们首先使用Oozie服务器URL对工作流客户端进行初始化。初始化过程完成之后，我们就可以使用客户端提交并启动作业(startJob方法)，获得正在运行的作业的状态(getStatus方法)，以及进行其他操作。
构建java动作，向工作流传递参数
在之前的示例中，我们已经展示了如何使用标签向Java节点传递参数。由于Java节点是向Oozie引入自定义计算的主要方法，因此能够从Java节点向Oozie传递数据也同样重要。
根据Java节点的文档[3]，我们可以使用“capture-output””元素把Java节点生成的值传递回给Oozie上下文。然后，工作流的其它步骤可以通过EL-functions访问这些值。返回值需要以Java属性格式文件写出来。我们可以通过“JavaMainMapper.OOZIE_JAVA_MAIN_CAPTURE_OUTPUT_FILE”常量从System属性中获得这些属性文件的名称。代码6是一个简单示例，演示了如何完成这项操作。
import java.io.File;
import java.io.FileOutputStream;
import java.io.OutputStream;
import java.util.Calendar;
import java.util.GregorianCalendar;
import java.util.Properties;
public class GenerateLookupDirs {
/**
* @param args
*/
public static final long dayMillis = 1000 * 60 * 60 * 24;
private static final String OOZIE_ACTION_OUTPUT_PROPERTIES = "oozie.action.output.properties";
public static void main(String[] args) throws Exception {
Calendar curDate = new GregorianCalendar();
int year, month, date;
String propKey, propVal;
String oozieProp = System.getProperty(OOZIE_ACTION_OUTPUT_PROPERTIES);
if (oozieProp != null) {
File propFile = new File(oozieProp);
Properties props = new Properties();
for (int i = 0; I < 8; ++i) {
year = curDate.get(Calendar.YEAR);
month = curDate.get(Calendar.MONTH) + 1;
date = curDate.get(Calendar.DATE);
propKey = "dir"+i;
propVal = year + "-" +
(month < 10 ? "0" + month : month) + "-" +
(date < 10 ? "0" + date : date);
props.setProperty(propKey, propVal);
curDate.setTimeInMillis(curDate.getTimeInMillis() - dayMillis);
}
OutputStream os = new FileOutputStream(propFile);
props.store(os, "");
os.close();
} else
throw new RuntimeException(OOZIE_ACTION_OUTPUT_PROPERTIES
+ " System property not defined");
}
}
代码6： 向Oozie传递参数
在这个示例中，我们假设在HDFS中有针对每个日期的目录。这样，这个类首先会获得当前日期，然后再获得离现在最近的7个日期(包括今天)，然后把目录名称传递回给Oozie。
注：[1]edge节点是安装有Hadoop库的计算机，但不是真正簇集中的一部分。它是为能够连接到簇集中的应用程序所用的，并且会部署辅助服务以及能够直接访问簇集的最终用户应用程序。
[2]请参看Oozie安装的链接。
[3]这些作业的细节和本文无关，所以在其中没有描述。
[4]Map/Reduce作业能够以两种不同的方式在Oozie中实现——第一种是作为真正的Map/Reduce动作[2]，其中你会指定Mapper和Reducer类以及它们的配置信息；第二种是作为Java动作[3]，其中你会使用Hadoop API来指定启动Map/Reduce作业的类。因为我们所有的Java主函数都是使用Hadoop API，并且还实现了一些额外的功能，所以我们选择了第二种方法。
[5] Oozie确保两个动作会并行地提交给作业跟踪程序。在执行过程中实际的并行机制并不在Oozie的控制之内，并且依赖于作业的需求、簇集的能力以及Map/Reduce部署所使用的调度程序。
[6]join动作的功能是要同步fork动作启动的多个并行执行的线程。如果fork启动的所有执行的线程都能够成功完成，那么join动作就会等待它们全部完成。如果有至少一个线程执行失败，kill节点会“杀掉”剩余运行的线程。
[7] 这个节点不需要是安装了Oozie的计算机。
[8] Oozie的作业日志会包含工作流执行的细节，想要查看动作执行的细节，我们需要切换到Hadoop的Map/Reduce管理页面。
