oozie是服务于hadoop生态系统的工作流调度工具，job运行平台是区别于其他调度工具的最大的不同。但其实现的思路跟一般调度工具几乎完全相同。
首先是作为调度系统两大核心：依赖和触发。依赖可以是条件依赖，比如，资源依赖，依赖于某些数据文件的存在，也可以是任务依赖，比如依赖于另一个job的完成。在oozie里，每一个job对应一个action节点，这个节点可以是java，hadoop FS，mapred，hive，sqoop，OS shell等等。job之间的依赖通过动作节点完成，fork，join等。
触发主要指时间触发。依赖和触发在动作的方向上是相互的，依赖是必要条件，而触发是充分条件。
其次，调度系统本身不会去执行具体的job，而是将job相关的所有资源发送到真实的执行环境，比如hadoop jobtractor，hive client，关系型数据库系统等等，自己仅仅记录并监视job的执行状态，并对其状态的变化作出相应的动作，比如，job失败可以重新运行，job成功转到下一个节点。发送job的过程是一个非阻塞的行为，个别例外（比如hadoop fs操作）。
第三，调度系统本身可以是任意程序，例如，linux上的一个脚本程序发起的精灵进程，一个web 工程，也可以是个GUI的软件工具。
oozie作为一个调度引擎，是不同于hadoop的jobtracker实现的调度器的，虽然两者均为”Schedule“之意。oozie负责任务的调度分发，是指从提交作业的本地，将资源发送到job运行环境，比如hadoop集群。这个“分发”行为发生在hadoop集群外。而jobtracker是将hadoop作业拆分成若干个mapred子job，分派给tasktracker去执行。这个”分发“行为发生在hadoop集群内，是应用程序本身的功能，它可以自己选择job执行的先后顺序，或者停止一个正在执行的job，让出资源给另一个job，控制的更为精细。跟传统意义上的调度工具含义不同。
值得一提的是，oozie是apache的开源项目，但我们一般用cloudera或yahu的商用免费版，因为后者修复了apache版很多bug，并支持更多的功能。
oozie server是一个java web，可以用内置的tomcat容器，也可以用外部的，记录的信息比如日志等放在数据库中，推荐配置个mysql。
oozie 的安装是有点复杂的，需要仔细阅读文档。运行oozie应用时，作业配置文件，jar包，相关程序代码，比如hive ql要放在hdfs上，只有属性文件放在本地磁盘。
下面是几个例子：
coordinator.xml内容：
<coordinator-app name="cron-coord" frequency="${coord:minutes(10)}" start="${start}" end="${end}" timezone="UTC" xmlns="uri:oozie:coordinator:0.1"> <action> <workflow> <app-path>${workflowAppUri}</app-path> <configuration> <property> <name>jobTracker</name> <value>${jobTracker}</value> </property> <property> <name>nameNode</name> <value>${nameNode}</value> </property> <property> <name>queueName</name> <value>${queueName}</value> </property> </configuration> </workflow> </action></coordinator-app>
workflow。xml内容：
<workflow-app xmlns="uri:oozie:workflow:0.2" name="hive-wf"> <start to="forking"/> <fork name="forking"> <path start="hive-node"/> <path start="hive-node2"/> </fork> <action name="hive-node"> <hive xmlns="uri:oozie:hive-action:0.2"> <job-tracker>${jobTracker}</job-tracker> <name-node>${nameNode}</name-node> <job-xml>hdfs://master:54310/user/hadoop/examples/apps/hive5/conf/hive-site.xml</job-xml> <configuration> <property> <name>mapred.job.queue.name</name> <value>${queueName}</value> </property> <property> <name>oozie.hive.defaults</name> <value>my-hive-default.xml</value> </property> </configuration> <script>dim_shop_category2.ql</script> <param>ARG_OPTIME_ISO=${ARG_OPTIME_ISO}</param> </hive> <ok to="joining"/> <error to="fail"/> </action> <action name="hive-node2"> <hive xmlns="uri:oozie:hive-action:0.2"> <job-tracker>${jobTracker}</job-tracker> <name-node>${nameNode}</name-node> <job-xml>hdfs://master:54310/user/hadoop/examples/apps/hive5/conf/hive-site.xml</job-xml> <configuration> <property> <name>mapred.job.queue.name</name> <value>${queueName}</value> </property> <property> <name>oozie.hive.defaults</name> <value>my-hive-default.xml</value> </property> </configuration> <script>dim_shop_category3.ql</script> <param>ARG_OPTIME_ISO=${ARG_OPTIME_ISO}</param> </hive> <ok to="joining"/> <error to="fail"/> </action> <join name="joining" to="hive-node3"/> <action name="hive-node3"> <hive xmlns="uri:oozie:hive-action:0.2"> <job-tracker>${jobTracker}</job-tracker> <name-node>${nameNode}</name-node> <job-xml>hdfs://master:54310/user/hadoop/examples/apps/hive5/conf/hive-site.xml</job-xml> <configuration> <property> <name>mapred.job.queue.name</name> <value>${queueName}</value> </property> <property> <name>oozie.hive.defaults</name> <value>my-hive-default.xml</value> </property> </configuration> <script>dim_shop_category4.ql</script> </hive> <ok to="end"/> <error to="fail"/> </action> <kill name="fail"> <message>Hive failed, error message[${wf:errorMessage(wf:lastErrorNode())}]</message> </kill> <end name="end"/> </workflow-app>
该程序实现了每十分钟运行一次含有三个hive任务的job，timezone=“UTC”表示中央时区区时，可在oozie-site中配置为东八区时间，GMT+0800.
oozie除了通过配置方式，经由oozie client 提交job外，还可以用其api来提交。workflow，properties等都可以通过java api来实现，并提交给oozie server。
oozie动作节点的扩展：
1、继承ActionExcutor编写自定义节点类。
2、为新组建定义schema，并添加到oozie-site配置文件中。
3、 oozie-site.xml中注册新组建。
后面就可以在工作流配置文件中使用新的动作节点了。
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