大数据Hadoop工具python教程9-Luigi工作流

2019年5月18日 151次阅读 来源: python人工智能命理

管理Hadoop作业的官方工作流程调度程序是Apache Oozie。与许多其他Hadoop产品一样，Oozie是用Java编写的，是基于服务器的Web应用程序，它运行执行Hadoop MapReduce和Pig的工作流作业。 Oozie工作流是在XML文档中指定的控制依赖性指导非循环图(DAG)中排列的动作集合。虽然Oozie在Hadoop社区中有很多支持，但通过XML属性配置工作流和作业的学习曲线非常陡峭。

Luigi是Spotify创建的Python替代方案，可以构建和配置复杂的批处理作业管道。它处理依赖项解析，工作流管理，可视化等等。它还拥有庞大的社区，并支持许多Hadoop技术。在github上超过1万星。

本章介绍Luigi的安装和工作流程的详细说明。

安装

pip install luigi

工作流

在Luigi中，工作流由一系列操作组成，称为任务。 Luigi任务是非特定的，也就是说，它们可以是任何可以用Python编写的东西。任务的输入和输出数据的位置称为目标(target)。目标通常对应于磁盘上，HDFS上或数据库中的文件位置。除了任务和目标之外，Luigi还利用参数来自定义任务的执行方式。

  • 任务

任务是构成Luigi工作流的操作序列。每个任务都声明其依赖于其他任务创建的目标。这样Luigi能够创建依赖链。

《大数据Hadoop工具python教程9-Luigi工作流》 图片.png

  • 目标

目标是任务的输入和输出。最常见的目标是磁盘上的文件，HDFS中的文件或数据库中的记录。 Luigi包装了底层文件系统操作，以确保与目标的交互是原子的。这允许从故障点重放工作流，而不必重放任何已经成功完成的任务。

  • 参数

参数允许通过允许值从命令行，以编程方式或从其他任务传递任务来自定义任务。例如，任务输出的名称可以通过参数传递给任务的日期来确定。

参考资料

工作流本示例

#!/usr/bin/env python
# 项目实战讨论QQ群630011153 144081101
# https://github.com/china-testing/python-api-tesing
import luigi

class InputFile(luigi.Task):
   """
   A task wrapping a Target 
   """
   input_file = luigi.Parameter()

   def output(self):
      """
      Return the target for this task
      """
      return luigi.LocalTarget(self.input_file)

class WordCount(luigi.Task):
   """
   A task that counts the number of words in a file
   """
   input_file = luigi.Parameter()
   output_file = luigi.Parameter(default='/tmp/wordcount')

   def requires(self):
      """
      The task's dependencies:
      """
      return InputFile(self.input_file)

   def output(self):
      """
      The task's output
      """
      return luigi.LocalTarget(self.output_file)

   def run(self):
      """
      The task's logic
      """
      count = {}

      ifp = self.input().open('r')

      for line in ifp:
         for word in line.strip().split():
            count[word] = count.get(word, 0) + 1

      ofp = self.output().open('w')
      for k, v in count.items():
            ofp.write('{}\t{}\n'.format(k, v))
      ofp.close()

if __name__ == '__main__':
   luigi.run()

执行

$ python wordcount.py WordCount --local-scheduler --input-file /home/hduser_/input2.txt --output-file /tmp/wordcount2.txt
DEBUG: Checking if WordCount(input_file=/home/hduser_/input2.txt, output_file=/tmp/wordcount2.txt) is complete
DEBUG: Checking if InputFile(input_file=/home/hduser_/input2.txt) is complete
INFO: Informed scheduler that task   WordCount__home_hduser__in__tmp_wordcount2__a94efba0f2   has status   PENDING
INFO: Informed scheduler that task   InputFile__home_hduser__in_0eced493f7   has status   DONE
INFO: Done scheduling tasks
INFO: Running Worker with 1 processes
DEBUG: Asking scheduler for work...
DEBUG: Pending tasks: 1
INFO: [pid 21592] Worker Worker(salt=067173106, workers=1, host=andrew-PC, username=hduser_, pid=21592) running   WordCount(input_file=/home/hduser_/input2.txt, output_file=/tmp/wordcount2.txt)
INFO: [pid 21592] Worker Worker(salt=067173106, workers=1, host=andrew-PC, username=hduser_, pid=21592) done      WordCount(input_file=/home/hduser_/input2.txt, output_file=/tmp/wordcount2.txt)
DEBUG: 1 running tasks, waiting for next task to finish
INFO: Informed scheduler that task   WordCount__home_hduser__in__tmp_wordcount2__a94efba0f2   has status   DONE
DEBUG: Asking scheduler for work...
DEBUG: Done
DEBUG: There are no more tasks to run at this time
INFO: Worker Worker(salt=067173106, workers=1, host=andrew-PC, username=hduser_, pid=21592) was stopped. Shutting down Keep-Alive thread
INFO: 
===== Luigi Execution Summary =====

Scheduled 2 tasks of which:
* 1 complete ones were encountered:
    - 1 InputFile(input_file=/home/hduser_/input2.txt)
* 1 ran successfully:
    - 1 WordCount(input_file=/home/hduser_/input2.txt, output_file=/tmp/wordcount2.txt)

This progress looks :) because there were no failed tasks or missing dependencies

===== Luigi Execution Summary =====

hduser_@andrew-PC:/home/andrew/code/HadoopWithPython/python/Luigi$ cat /tmp/wordcount2.txt
jack    2
be  2
nimble  1
quick   1
    原文作者：python人工智能命理
    原文地址: https://www.jianshu.com/p/bcf9daa0a012
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