2019-03-19 10:34:56 +08:00
PiFlow是一个简单易用，
## 目录
- [特性 ](#特性 )
- [架构 ](#架构 )
- [要求 ](#要求 )
- [开始 ](#开始 )
## 特性
- 简单易用
- 可视化配置流水线
- 监控流水线
- 查看流水线日志
- 检查点功能
- 扩展性强:
- 支持自定义开发数据处理组件
- 性能优越：
- 基于分布式计算引擎Spark开发
- 功能强大：
- 提供100+的数据处理组件
- 包括Hadoop 、Spark、MLlib、Hive、Solr、Redis、MemCache、ElasticSearch、JDBC、MongoDB、HTTP、FTP、XML、CSV、JSON等
- 集成了微生物领域的相关算法
## 架构
## 要求
* JDK 1.8 及以上版本
* Apache Maven 3.1.0 及以上版本
* Git Client
* Spark-2.1.0 及以上版本
* Hadoop-2.6.0 及以上版本
## 开始
如何Build:
`mvn clean package -Dmaven.test.skip=true`
[INFO] Replacing original artifact with shaded artifact.
[INFO] Replacing /opt/project/piflow/piflow-server/target/piflow-server-0.9.jar with /opt/project/piflow/piflow-server/target/piflow-server-0.9-shaded.jar
[INFO] ------------------------------------------------------------------------
[INFO] Reactor Summary:
[INFO]
[INFO] piflow-project ..................................... SUCCESS [ 4.602 s]
[INFO] piflow-core ........................................ SUCCESS [ 56.533 s]
[INFO] piflow-bundle ...................................... SUCCESS [02:15 min]
[INFO] piflow-server ...................................... SUCCESS [03:01 min]
[INFO] ------------------------------------------------------------------------
[INFO] BUILD SUCCESS
[INFO] ------------------------------------------------------------------------
[INFO] Total time: 06:18 min
[INFO] Finished at: 2018-12-24T16:54:16+08:00
[INFO] Final Memory: 41M/812M
[INFO] ------------------------------------------------------------------------
如何运行Piflow Server：
- `使用Intellij Idea` :
- 编辑config.properties文件
- build piflow工程，
- 运行cn.piflow.api.Main
- 切记设置SPARK_HOME
- `直接运行release版本` :
2019-10-23 10:38:25 +08:00
- 下载release版本， ：
2019-03-19 10:34:56 +08:00
- 将build好的piflow-server.jar拷贝到piflow_release文件夹（ ， ）
- 编辑config.properties文件
- 运行start.sh 或者后台运行 nohup ./start.sh > piflow.log 2>& 1 &
- `如何配置config.properties`
#server ip and port
server.ip=10.0.86.191
server.port=8002
h2.port=50002
#spark and yarn config
spark.master=yarn
spark.deploy.mode=cluster
yarn.resourcemanager.hostname=10.0.86.191
yarn.resourcemanager.address=10.0.86.191:8032
yarn.access.namenode=hdfs://10.0.86.191:9000
yarn.stagingDir=hdfs://10.0.86.191:9000/tmp/
yarn.jars=hdfs://10.0.86.191:9000/user/spark/share/lib/*.jar
yarn.url=http://10.0.86.191:8088/ws/v1/cluster/apps/
#hive config
hive.metastore.uris=thrift://10.0.86.191:9083
#piflow -server.jar path
piflow.bundle=/opt/piflowServer/piflow-server-0.9.jar
#checkpoint hdfs path
checkpoint.path=hdfs://10.0.86.89:9000/piflow/checkpoints/
#debug path
debug.path=hdfs://10.0.88.191:9000/piflow/debug/
#yarn url
yarn.url=http://10.0.86.191:8088/ws/v1/cluster/apps/
#the count of data shown in log
data.show=10
#h2 db port
h2.port=50002
如何运行Piflow Web：
- https://github.com/cas-bigdatalab/piflow-web
如何使用：
- 命令行方式
- 流水线样例配置
{
"flow":{
"name":"test",
"uuid":"1234",
"checkpoint":"Merge",
"stops":[
{
"uuid":"1111",
"name":"XmlParser",
"bundle":"cn.piflow.bundle.xml.XmlParser",
"properties":{
"xmlpath":"hdfs://10.0.86.89:9000/xjzhu/dblp.mini.xml",
"rowTag":"phdthesis"
}
},
{
"uuid":"2222",
"name":"SelectField",
"bundle":"cn.piflow.bundle.common.SelectField",
"properties":{
"schema":"title,author,pages"
}
},
{
"uuid":"3333",
"name":"PutHiveStreaming",
"bundle":"cn.piflow.bundle.hive.PutHiveStreaming",
"properties":{
"database":"sparktest",
"table":"dblp_phdthesis"
}
},
{
"uuid":"4444",
"name":"CsvParser",
"bundle":"cn.piflow.bundle.csv.CsvParser",
"properties":{
"csvPath":"hdfs://10.0.86.89:9000/xjzhu/phdthesis.csv",
"header":"false",
"delimiter":",",
"schema":"title,author,pages"
}
},
{
"uuid":"555",
"name":"Merge",
"bundle":"cn.piflow.bundle.common.Merge",
"properties":{
"inports":"data1,data2"
}
},
{
"uuid":"666",
"name":"Fork",
"bundle":"cn.piflow.bundle.common.Fork",
"properties":{
"outports":"out1,out2,out3"
}
},
{
"uuid":"777",
"name":"JsonSave",
"bundle":"cn.piflow.bundle.json.JsonSave",
"properties":{
"jsonSavePath":"hdfs://10.0.86.89:9000/xjzhu/phdthesis.json"
}
},
{
"uuid":"888",
"name":"CsvSave",
"bundle":"cn.piflow.bundle.csv.CsvSave",
"properties":{
"csvSavePath":"hdfs://10.0.86.89:9000/xjzhu/phdthesis_result.csv",
"header":"true",
"delimiter":","
}
}
],
"paths":[
{
"from":"XmlParser",
"outport":"",
"inport":"",
"to":"SelectField"
},
{
"from":"SelectField",
"outport":"",
"inport":"data1",
"to":"Merge"
},
{
"from":"CsvParser",
"outport":"",
"inport":"data2",
"to":"Merge"
},
{
"from":"Merge",
"outport":"",
"inport":"",
"to":"Fork"
},
{
"from":"Fork",
"outport":"out1",
"inport":"",
"to":"PutHiveStreaming"
},
{
"from":"Fork",
"outport":"out2",
"inport":"",
"to":"JsonSave"
},
{
"from":"Fork",
"outport":"out3",
"inport":"",
"to":"CsvSave"
}
]
}
}
- 运行命令
- curl -0 -X POST http://serverIP:serverPort/flow/start -H "Content-type: application/json" -d '你的流水线json配置文件'
- 访问piflow web: 试运行地址 "http://piflow.ml/piflow-web", user/password: admin/admin
- 登录
- 流水线列表
2019-09-02 16:38:26 +08:00
- 流水线配置
- 流水线资源配置
- 运行流水线
- 删除流水线
- 流水线保存模板
2019-09-02 17:12:13 +08:00
- 创建流水线:用户点击创建按钮,需要输入流水线名称及描述信息,同时可设置流水线需要的资源.
2019-09-02 16:38:26 +08:00
2019-09-02 17:12:13 +08:00
- 配置流水线:用户可通过拖拽方式进行流水线的配置，
2019-03-19 10:34:56 +08:00
2019-09-02 17:12:13 +08:00
- 搜索流水线组件：画布左边栏显示组件组和组件，可按关键字搜索,户选择好组件后可拖至画布中央
- 流水线基本信息：画布右侧显示流水线基本信息，包括流水线名称及描述
- 流水线配置：画布中央选择任一数据处理组件,右侧显示该数据处理组件的基本信息,包括名称描述,作者等信息.选择AttributeInfo tab,显示该数据处理组件的属性信息,用户可根据实际需求进行配置
- 运行流水线：用户配置好流水线后,可点击运行按钮运行流水线
- 流水线监控：进入流水线监控页面。监控页面会显示整条流水线的执行状况，包括运行状态、执行进度、执行时间等,击具体数据处理组件，显示该数据处理组件的运行状况，包括运行状态、执行时间。
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- 运行中流水线列表: 已运行流水线会显示在Process List中， ， ， ，
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