继前一篇大体上翻译了Email的Action配置，本篇继续看一下Shell的相关配置。
Shell Action
Shell Action可以执行Shell脚本命令，工作流会等到shell完全执行完毕后退出，再执行下一个节点。为了运行shell，必须配置job-tracker以及name-node，并且设置exec来执行shell.
Shell既可以使用job-xml引用一个配置文件，也可以在shell action内直接配置。shell action中的配置会覆盖job-xml中的配置。
EL表达式同样适用于shell action。
注意，mapred.job.tracker以及fs.default.name属性不能再shell action中直接配置。
在mapreduce任务中可以处理一些资源，这样shell就可以使用了。更多的内容参考[WorkflowFunctionalSpec#FilesAchives]``[Adding Files and Archives for the Job]章节。
shell的输出可以被后面的工作流任务使用，这些信息可以用来配置一些关键的信息。如果shell的输出想要对整个工作流任务可用，那么必须满足
- 输出的格式是标准的java属性文件
- 输出的内容不能超过2KB
语法
<workflow-app name="[WF-DEF-NAME]" xmlns="uri:oozie:workflow:0.3">
...
<action name="[NODE-NAME]">
<shell xmlns="uri:oozie:shell-action:0.1">
<job-tracker>[JOB-TRACKER]</job-tracker>
<name-node>[NAME-NODE]</name-node>
<prepare>
<delete path="[PATH]"/>
...
<mkdir path="[PATH]"/>
...
</prepare>
<job-xml>[SHELL SETTINGS FILE]</job-xml>
<configuration>
<property>
<name>[PROPERTY-NAME]</name>
<value>[PROPERTY-VALUE]</value>
</property>
...
</configuration>
<exec>[SHELL-COMMAND]</exec>
<argument>[ARG-VALUE]</argument>
...
<argument>[ARG-VALUE]</argument>
<env-var>[VAR1=VALUE1]</env-var>
...
<env-var>[VARN=VALUEN]</env-var>
<file>[FILE-PATH]</file>
...
<archive>[FILE-PATH]</archive>
...
<capture-output/>
</shell>
<ok to="[NODE-NAME]"/>
<error to="[NODE-NAME]"/>
</action>
...
</workflow-app>-
prepare元素，经常用于创建一系列的目录或者删除目录。注意目录必须是hdfs://host:port这种格式的。 -
job-xml元素，指定shell任务的配置。在0.2的schema中，job-xml元素允许指定多个job-xml文件。 -
configuration元素，包含了shell任务的配置信息。 -
exec元素，这个是必填项。包含了shell脚本的路径，并执行它。参数可以设置0个或者多个argument元素。 -
argument元素，用于传递给shell脚本。 -
env-var元素，可以设置环境变量，传递给shell脚本。env-var需要包含键值对这种的信息。比如包含$PATH这种信息，那么需要设置PATH=$PATH:mypath这种格式。不要使用${}这种语法，因为它会被认为是Oozie的EL表达式。 - shell action也可以创建hadoop的配置。shell应用可以直接读取配置文件。
-
capture-output元素,用来指定输出端。shell命令输出必须是java属性这种格式，并且小于2kb.通过工作流的定义，输出也可以通过string action实现。
上面这些元素都支持EL表达式。
例子
如何运行shell或者perl脚本。
<workflow-app xmlns='uri:oozie:workflow:0.3' name='shell-wf'>
<start to='shell1' />
<action name='shell1'>
<shell xmlns="uri:oozie:shell-action:0.1">
<job-tracker>${jobTracker}</job-tracker>
<name-node>${nameNode}</name-node>
<configuration>
<property>
<name>mapred.job.queue.name</name>
<value>${queueName}</value>
</property>
</configuration>
<exec>${EXEC}</exec>
<argument>A</argument>
<argument>B</argument>
<file>${EXEC}#${EXEC}</file> <!--Copy the executable to compute node's current working directory -->
</shell>
<ok to="end" />
<error to="fail" />
</action>
<kill name="fail">
<message>Script failed, error message[${wf:errorMessage(wf:lastErrorNode())}]</message>
</kill>
<end name='end' />
</workflow-app>用于提交oozie工作的参数有
oozie.wf.application.path=hdfs://localhost:8020/user/kamrul/workflows/script#Execute is expected to be in the Workflow directory.
#Shell Script to run
EXEC=script.sh
#CPP executable. Executable should be binary compatible to the compute node OS.
#EXEC=hello
#Perl script
#EXEC=script.pl
jobTracker=localhost:8021
nameNode=hdfs://localhost:8020
queueName=default如何运行java程序并添加jar包
<workflow-app xmlns='uri:oozie:workflow:0.3' name='shell-wf'>
<start to='shell1' />
<action name='shell1'>
<shell xmlns="uri:oozie:shell-action:0.1">
<job-tracker>${jobTracker}</job-tracker>
<name-node>${nameNode}</name-node>
<configuration>
<property>
<name>mapred.job.queue.name</name>
<value>${queueName}</value>
</property>
</configuration>
<exec>java</exec>
<argument>-classpath</argument>
<argument>./${EXEC}:$CLASSPATH</argument>
<argument>Hello</argument>
<file>${EXEC}#${EXEC}</file> <!--Copy the jar to compute node current working directory -->
</shell>
<ok to="end" />
<error to="fail" />
</action>
<kill name="fail">
<message>Script failed, error message[${wf:errorMessage(wf:lastErrorNode())}]</message>
</kill>
<end name='end' />
</workflow-app>提交的相关参数
oozie.wf.application.path=hdfs://localhost:8020/user/kamrul/workflows/script#Hello.jar file is expected to be in the Workflow directory.
EXEC=Hello.jar
jobTracker=localhost:8021
nameNode=hdfs://localhost:8020
queueName=defaultshell Action日志
shell action标准输出和错误输出都可以直接输出到oozie的mapreduce任务控制台上。
通过oozie web控制台，也可以看到它的执行日志。
shell action的限制
尽管shell可以执行任何的脚本命令，但是还是有一些限制的。
- 不支持交互式的命令
- 命令不能使用不同的用户执行
- 用户必须严格控制上传的jar包。oozie会把他上传到分布式环境中进行缓存
- 尽管oozie在hadoop的计算节点执行shell命令，但是可能有一些默认安装的工能是不支持的。因此需要了解，oozie可以支持安装在计算节点的命令。
实战分析
shell可以输出java properties格式的数据，并且可以配合EL表达式，在其他的action中使用。因此它可以作为工作流的初始化任务，以及配置服务。
比如，在脚本中：
#!/bin/sh
a=1
b=2
echo "a=$a"
echo "b=$b"在其他的节点中就可以通过EL表达式来使用了。
本文转自博客园xingoo的博客，原文链接：Oozie分布式任务的工作流——脚本篇，如需转载请自行联系原博主。
