Oozie es una herramienta de gestión de flujos que permite administrar tareas de Apache Hadoop. En otras palabras, es un sistema de programación con el que los usuarios pueden vincular proyectos llevados a cabo en diferentes plataformas, como Map Reduce, Hive o Apache Pig. 

En el artículo de hoy te traemos información de interés sobre Oozie Hadoop, su arquitectura, su uso principal y los errores más comunes que se realizan en la herramienta.

Si te llama la atención el mundo del análisis de datos, fórmate con una Especialización en Apacha Hadoop y… ¡descubre la importancia de Oozie Hadoop!

 

Introducción a Oozie Hadoop

El sistema de programación Oozie es de gran utilidad para coordinar flujos de trabajo que incluyan varias tareas de Hadoop, lo que genera una gran ventaja en la efectividad teniendo en cuenta la gran dificultad que supone hacerlo de forma manual. 

Se define un flujo de trabajo en Oozie para comenzar a trabajar en él, mediante la coordinación por parte de la herramienta de las tareas incluidas en el clúster de Hadoop. 

También permite monitorizar los flujos de trabajo en tiempo real y obtener el historial de los casos anteriores a través de una interfaz creada para ello. 

Dicho esto, Oozie se presenta como una solución para coordinar y programar tareas de procesamiento y análisis de datos del clúster de Hadoop de una forma más ágil y efectiva. 

 

Arquitectura de Oozie Hadoop

La arquitectura de Oozie Hadoop consta de una serie de componentes, flujos de trabajo y la correspondiente coordinación que lo caracteriza. 

A su vez, estos elementos tienen sus características determinadas con las que logra ofrece una eficiencia y una efectividad a los usuarios nunca antes vista en la planificación de sus tareas incluidas en el clúster de Hadoop.

Entremos en detalle en la arquitectura de Oozie:

Componentes

Los componentes de funcionamiento de Oozie Hadoop son: el cliente de Oozie, el servidor de Oozie, la base de datos de metadatos de Oozie, el motor de ejecución de tareas y el adaptable de extensión de Oozie.

• Cliente de Oozie: a través de esta interfaz los usuarios definen flujos de trabajo y monitorizan su estado. 
• Servidor de Oozie: coordina la ejecución de los flujos de trabajo.
• Base de datos de metadatos de Oozie: sirve para almacenar la información de los flujos de trabajo y las tareas. 
• Motor de ejecución de tareas: ejecuta las tareas definidas en los flujos de trabajo. 
• Adaptable de extensión de Oozie: permite extender la funcionalidad de la herramienta.

Flujo de trabajo

Los flujos de trabajo de Oozie Hadoop corresponden a las secuencias de tareas que se ejecutan en el clúster de Hadoop. 

Estos flujos se escriben en XML a través de editores de texto o herramientas de diseño gráfico. Están compuestos por nodos diferentes en los que se establecen las distintas tareas que los conectan entre sí. 

Los estados de un workflow son los siguientes: 

• PREP
• RUNNING
• SUSPENDED
• SUCCEDED
• KILLED
• FAILED

Coordinación

La coordinación de Oozie Hadoop hace referencia a su capacidad de planificación y ejecución de los flujos de trabajo incluidos en el clúster de Hadoop. 

Esta coordinación la realiza a través de diferentes componentes que permiten programar los procesamientos de datos y sus análisis. Estos son: 

• Servidor de Oozie: coordina la ejecución de los flujos de trabajo y tareas.
• Base de datos de metadatos de Oozie: como te dijimos con anterioridad, sirve para almacenar información de los workflows y tareas. 
• Motor de ejecución de tareas: ejecución de las tareas.
• Coordinador de Oozie: permite la programación de los flujos de trabajo.
• Cliente de Oozie: permite la interactividad usuarios - Oozie. 

 

Uso de Oozie Hadoop

Además de la planificación y coordinación de los flujos de trabajo y tareas del clúster de Hadoop, Oozie tiene muchas oras utilidades. Te presentamos algunos de los usos más comunes de Oozie Hadoop:

• Procesamiento de datos en lotes: implica procesar y analizar grandes cantidades de datos para programar sus flujos de trabajo. 
• Procesamiento de datos en tiempo real: procesar datos en tiempo real permite obtener análisis al detalle en el mismo momento en el que se generan. 
• Análisis de datos: analizar datos para coordinar y planificar los diferentes flujos de tareas distintas como Pig Hive o MapReduce.
• Integración de sistemas: permite integrar distintos sistemas y herramientas de procesamientos de datos en un flujo de trabajo.
• Automatización de procesos empresariales: procesos empresariales como la obtención de informes, la ejecución de facturas y la gestión de tareas. 

¿Por qué usar Oozie Hadoop?

Usar Oozie Hadoop tiene múltiples ventajas como  el ahorro de tiempo y errores en el procesamiento de datos gracias a su capacidad de automatización, su flexibilidad en cuanto a coordinar flujos de diferentes herramientas, mayor facilidad a la hora de realizar monitorizaciones y su eficiencia en cuanto a reutilizar flujos de trabajo y ejecutar varias tareas de forma simultánea. 

 

Errores comunes en Oozie Hadoop

Pese a las múltiples ventajas que tiene trabajar con Oozie Hadoop puede ser que se produzcan determinados errores en el proceso:

• Errores de sintaxis en la definición de los flujos de trabajo que pueden ocasionar que no se ejecute de la forma correcta.
• Problemas de permisos con los archivos y directorios de Hadoop.
• Mala configuración que provoca que la herramienta no se inicie bien. 
• Conexión insuficiente.

 

¡Sácale el mayor partido al procesamiento de datos!