oozie说明(本文参考多处,自己留看)
Oozie概述：
Oozie是一个基于Hadoop工作流引擎,也可以称为调度器,它以xml的形式写调度流程，可以调度mr，pig，hive，shell，jar，spark等等。在实际工作中，遇到对数据进行一连串的操作的时候很实用，不需要自己写一些处理代码了，只需要定义好各个action，然后把他们串在一个工作流里面就可以自动执行了。对于大数据的分析工作非常有用. （以下介绍内容基于Oozie 4.1.0版本）
Oozie有几个主要概念：
workflow ：工作流 ，顺序执行流程节点，支持fork（分支多个节点），join（合并多个节点为一个）。
coordinator ：多个workflow可以组成一个coordinator，可以把前几个workflow的输出作为后一个workflow的输入，也可以定义workflow的触发条件，来做定时触发。
bundle： 是对一堆coordinator的抽象, 可绑定多个coordinator。
job.properties：定义环境变量。
oozie安装： 略
生命周期:
在Oozie中，工作流的状态可能存在如下几种：
|
状态 |
含义说明 |
|
PREP |
一个工作流Job第一次创建将处于PREP状态，表示工作流Job已经定义，但是没有运行。 |
|
RUNNING |
当一个已经被创建的工作流Job开始执行的时候，就处于RUNNING状态。它不会达到结束状态，只能因为出错而结束，或者被挂起。 |
|
SUSPENDED |
一个RUNNING状态的工作流Job会变成SUSPENDED状态，而且它会一直处于该状态，除非这个工作流Job被重新开始执行或者被杀死。 |
|
SUCCEEDED |
当一个RUNNING状态的工作流Job到达了end节点，它就变成了SUCCEEDED最终完成状态。 |
|
KILLED |
当一个工作流Job处于被创建后的状态，或者处于RUNNING、SUSPENDED状态时，被杀死，则工作流Job的状态变为KILLED状态。 |
|
FAILED |
当一个工作流Job不可预期的错误失败而终止，就会变成FAILED状态。 |
上述各种状态存在相应的转移（工作流程因为某些事件，可能从一个状态跳转到另一个状态），其中合法的状态转移有如下几种，如下表所示：
|
转移前状态 |
转移后状态集合 |
|
未启动 |
PREP |
|
PREP |
RUNNING、KILLED |
|
RUNNING |
SUSPENDED、SUCCEEDED、KILLED、FAILED |
|
SUSPENDED |
RUNNING、KILLED |
明确上述给出的状态转移空间以后，可以根据实际需要更加灵活地来控制工作流Job的运行。
oozie格式:
1.workflow：
Oozie定义了一种基于XML的hPDL （Hadoop Process Definition Language）来描述workflow的DAG。在workflow中定义了控制流节点（Control Flow Nodes）、动作节点（Action Nodes）
其中，控制流节点定义了流程的开始和结束（start、end），以及控制流程的执行路径（Execution Path），如decision、fork、join等；而动作节点包括Hadoop任务、SSH、HTTP、eMail和Oozie子流程等。
Action Node定义了基本的工作任务节点。
语法:
<workflow-app name="[WF-DEF-NAME]" xmlns="uri:oozie:workflow:0.1"> ... <start to="[NODE-NAME]"/> <action name="[NODE-NAME]"> .... <ok to="[NODE-NAME]"/> <error to="[NODE-NAME]"/> </action> <kill name="[NODE-NAME]"> <message>[MESSAGE-TO-LOG]</message> </kill> <end name="[NODE-NAME]"/> </workflow-app>
1.1 Map-Reduce Action
map-reduce动作会在工作流Job中启动一个MapReduce Job任务运行，我们可以详细配置这个MapReduce Job。另外，可以通过map-reduce元素的子元素来配置一些其他的任务，如streaming、pipes、file、archive等等。
语法:
<workflow-app name="[WF-DEF-NAME]" xmlns="uri:oozie:workflow:0.1"> ... <action name="[NODE-NAME]"> <map-reduce> <job-tracker>[JOB-TRACKER]</job-tracker> <name-node>[NAME-NODE]</name-node> <prepare> <delete path="[PATH]"/> ... <mkdir path="[PATH]"/> ... </prepare> <streaming> <mapper>[MAPPER-PROCESS]</mapper> <reducer>[REDUCER-PROCESS]</reducer> <record-reader>[RECORD-READER-CLASS]</record-reader> <record-reader-mapping>[NAME=VALUE]</record-reader-mapping> ... <env>[NAME=VALUE]</env> ... </streaming> <!-- Either streaming or pipes can be specified for an action, not both --> <pipes> <map>[MAPPER]</map> <reduce>[REDUCER]</reducer> <inputformat>[INPUTFORMAT]</inputformat> <partitioner>[PARTITIONER]</partitioner> <writer>[OUTPUTFORMAT]</writer> <program>[EXECUTABLE]</program> </pipes> <job-xml>[JOB-XML-FILE]</job-xml> <configuration> <property> <name>[PROPERTY-NAME]</name> <value>[PROPERTY-VALUE]</value> </property> ... </configuration> <file>[FILE-PATH]</file> ... <archive>[FILE-PATH]</archive> ... </map-reduce> <ok to="[NODE-NAME]"/> <error to="[NODE-NAME]"/> </action> ... </workflow-app> 官网给出的例子: <workflow-app name="foo-wf" xmlns="uri:oozie:workflow:0.1"> ... <action name="myfirstHadoopJob"> <map-reduce> <job-tracker>foo:8021</job-tracker> <name-node>bar:8020</name-node> <prepare> <delete path="hdfs://foo:8020/usr/tucu/output-data"/> </prepare> <job-xml>/myfirstjob.xml</job-xml> <configuration> <property> <name>mapred.input.dir</name> <value>/usr/tucu/input-data</value> </property> <property> <name>mapred.output.dir</name> <value>/usr/tucu/input-data</value> </property> <property> <name>mapred.reduce.tasks</name> <value>${firstJobReducers}</value> </property> <property> <name>oozie.action.external.stats.write</name> <value>true</value> </property> </configuration> </map-reduce> <ok to="myNextAction"/> <error to="errorCleanup"/> </action> ... </workflow-app>
1.2 Ssh Action
该动作主要是通过ssh登录到一台主机，能够执行一组shell命令.
注意: SSH actions在 Oozie schema 0.1中使用, 在Oozie schema 0.2已被删除.
sshaction将一个shell命令作为一个远程安全的shell在远程主机后台启动. 工作流工作将等到远程shell命令完成后再继续下一个动作。shell命令必须存在于远程计算机中，必须通过命令路径执行它。
语法:
<workflow-app name="[WF-DEF-NAME]" xmlns="uri:oozie:workflow:0.1"> ... <action name="[NODE-NAME]"> <ssh> <host>[USER]@[HOST]</host> <command>[SHELL]</command> <args>[ARGUMENTS]</args> ... <capture-output/> </ssh> <ok to="[NODE-NAME]"/> <error to="[NODE-NAME]"/> </action> ... </workflow-app>
官网给出的例子:
<workflow-app name="sample-wf" xmlns="uri:oozie:workflow:0.1"> ... <action name="myssjob"> <ssh> <host>foo@bar.com<host> <command>uploaddata</command> <args>jdbc:derby://bar.com:1527/myDB</args> <args>hdfs://foobar.com:8020/usr/tucu/myData</args> </ssh> <ok to="myotherjob"/> <error to="errorcleanup"/> </action> ... </workflow-app>
1.3 Java Action
Oozie支持Java action ,Java action 会自动执行workflow任务中制定的java类中的 public static void main(String[] args)方法,会在hadoop集群上以单mapper task的形式执行一个map-reduce job.
workflow任务会等待当前java程序执行完继续执行下一个action,这意味着我们可以写多个action以此来调用多个类. 当java类正确执行退出后，将会进入ok控制流；当发生异常时，将会进入error控制流。
语法:
<workflow-app name="[WF-DEF-NAME]" xmlns="uri:oozie:workflow:0.1">
...
<action name="[NODE-NAME]">
<java>
<job-tracker>[JOB-TRACKER]</job-tracker>
<name-node>[NAME-NODE]</name-node>
<prepare>
<delete path="[PATH]"/>
...
<mkdir path="[PATH]"/>
...
</prepare>
<job-xml>[JOB-XML]</job-xml>
<configuration>
<property>
<name>[PROPERTY-NAME]</name>
<value>[PROPERTY-VALUE]</value>
</property>
...
</configuration>
<main-class>[MAIN-CLASS]</main-class>
<java-opts>[JAVA-STARTUP-OPTS]</java-opts>
<arg>ARGUMENT</arg>
...
<file>[FILE-PATH]</file>
...
<archive>[FILE-PATH]</archive>
...
<capture-output />
</java>
<ok to="[NODE-NAME]"/>
<error to="[NODE-NAME]"/>
</action>
...
</workflow-app>
官网给出的例子:
<workflow-app name="sample-wf" xmlns="uri:oozie:workflow:0.1">
...
<action name="myfirstjavajob">
<java>
<job-tracker>foo:8021</job-tracker>
<name-node>bar:8020</name-node>
<prepare>
<delete path="${jobOutput}"/>
</prepare>
<configuration>
<property>
<name>mapred.queue.name</name>
<value>default</value>
</property>
</configuration>
<main-class>org.apache.oozie.MyFirstMainClass</main-class>
<java-opts>-Dblah</java-opts>
<arg>argument1</arg>
<arg>argument2</arg>
</java>
<ok to="myotherjob"/>
<error to="errorcleanup"/>
</action>
...
</workflow-app>
1.4 shell action
Shell动作可以执行Shell命令，并通过配置命令所需要的参数。
语法:
<workflow-app name="[WF-DEF-NAME]" xmlns="uri:oozie:workflow:0.4">
...
<action name="[NODE-NAME]">
<shell xmlns="uri:oozie:shell-action:0.2">
<job-tracker>[JOB-TRACKER]</job-tracker>
<name-node>[NAME-NODE]</name-node>
<prepare>
<delete path="[PATH]" />
...
<mkdir path="[PATH]" />
...
</prepare>
<configuration>
<property>
<name>[PROPERTY-NAME]</name>
<value>[PROPERTY-VALUE]</value>
</property>
...
</configuration>
<exec>[SHELL-COMMAND]</exec>
<argument>[ARGUMENT-VALUE]</argument>
<capture-output />
</shell>
<ok to="[NODE-NAME]" />
<error to="[NODE-NAME]" />
</action>
...
</workflow-app>
1.5 Spark action
Oozie支持Spark action，不过支持的不是特别好。提交spark任务时，需要加载spark-assembly jar。
语法:
<workflow-app name="[WF-DEF-NAME]" xmlns="uri:oozie:workflow:0.3">
...
<action name="[NODE-NAME]">
<spark xmlns="uri:oozie:spark-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>[SPARK SETTINGS FILE]</job-xml>
<configuration>
<property>
<name>[PROPERTY-NAME]</name>
<value>[PROPERTY-VALUE]</value>
</property>
...
</configuration>
<master>[SPARK MASTER URL]</master>
<mode>[SPARK MODE]</mode>
<name>[SPARK JOB NAME]</name>
<class>[SPARK MAIN CLASS]</class>
<jar>[SPARK DEPENDENCIES JAR / PYTHON FILE]</jar>
<spark-opts>[SPARK-OPTIONS]</spark-opts>
<arg>[ARG-VALUE]</arg>
...
<arg>[ARG-VALUE]</arg>
...
</spark>
<ok to="[NODE-NAME]"/>
<error to="[NODE-NAME]"/>
</action>
...
</workflow-app>
官网给的例子:
<workflow-app name="sample-wf" xmlns="uri:oozie:workflow:0.1">
...
<action name="myfirstsparkjob">
<spark xmlns="uri:oozie:spark-action:0.1">
<job-tracker>foo:8021</job-tracker>
<name-node>bar:8020</name-node>
<prepare>
<delete path="${jobOutput}"/>
</prepare>
<configuration>
<property>
<name>mapred.compress.map.output</name>
<value>true</value>
</property>
</configuration>
<master>local[*]</master>
<mode>client</mode>
<name>Spark Example</name>
<class>org.apache.spark.examples.mllib.JavaALS</class>
<jar>/lib/spark-examples_2.10-1.1.0.jar</jar>
<spark-opts>--executor-memory 20G --num-executors 50
--conf spark.executor.extraJavaOptions="-XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError -XX:HeapDumpPath=/tmp"</spark-opts>
<arg>inputpath=hdfs://localhost/input/file.txt</arg>
<arg>value=2</arg>
</spark>
<ok to="myotherjob"/>
<error to="errorcleanup"/>
</action>
...
</workflow-app>
2.coordinator.xml
语法:
<coordinator-app name="[NAME]" frequency="[FREQUENCY]"
start="[DATETIME]" end="[DATETIME]" timezone="[TIMEZONE]"
xmlns="uri:oozie:coordinator:0.1">
#frequency:执行频率,小于五分钟要修改配置 start,end:开始与结束时间,若想跟北京时间一样也要修改配置文件,并修改时间格式
<controls>
<timeout>[TIME_PERIOD]</timeout>
<concurrency>[CONCURRENCY]</concurrency>
<execution>[EXECUTION_STRATEGY]</execution>
</controls>
.
<datasets>
<include>[SHARED_DATASETS]</include>
...
.
<!-- Synchronous datasets --> #---数据生成目录
<dataset name="[NAME]" frequency="[FREQUENCY]"
initial-instance="[DATETIME]" timezone="[TIMEZONE]">
<uri-template>[URI_TEMPLATE]</uri-template>
</dataset>
...
.
</datasets>
.
<input-events> #----定义了数据触发条件
<data-in name="[NAME]" dataset="[DATASET]">
<instance>[INSTANCE]</instance>
...
</data-in>
...
<data-in name="[NAME]" dataset="[DATASET]">
<start-instance>[INSTANCE]</start-instance>
<end-instance>[INSTANCE]</end-instance>
</data-in>
...
</input-events>
<output-events>
<data-out name="[NAME]" dataset="[DATASET]">
<instance>[INSTANCE]</instance>
</data-out>
...
</output-events>
<action>
<workflow>
<app-path>[WF-APPLICATION-PATH]</app-path> #---workflow.xml所在hdfs目录
<configuration>
<property> #----定义传给workflow的参数
<name>[PROPERTY-NAME]</name>
<value>[PROPERTY-VALUE]</value>
</property>
...
</configuration>
</workflow>
</action>
</coordinator-app>
官网给出的例子：
<coordinator-app name="hello-coord" frequency="${coord:days(1)}"
start="2009-01-02T08:00Z" end="2009-01-02T08:00Z"
timezone="America/Los_Angeles"
xmlns="uri:oozie:coordinator:0.1">
<datasets>
<dataset name="logs" frequency="${coord:days(1)}"
initial-instance="2009-01-02T08:00Z" timezone="America/Los_Angeles">
<uri-template>hdfs://bar:8020/app/logs/${YEAR}${MONTH}/${DAY}/data</uri-template>
</dataset>
<dataset name="siteAccessStats" frequency="${coord:days(1)}"
initial-instance="2009-01-02T08:00Z" timezone="America/Los_Angeles">
<uri-template>hdfs://bar:8020/app/stats/${YEAR}/${MONTH}/${DAY}/data</uri-template>
</dataset>
</datasets>
<input-events>
<data-in name="input" dataset="logs">
<instance>2009-01-02T08:00Z</instance>
</data-in>
</input-events>
<output-events>
<data-out name="output" dataset="siteAccessStats">
<instance>2009-01-02T08:00Z</instance>
</data-out>
</output-events>
<action>
<workflow>
<app-path>hdfs://bar:8020/usr/joe/logsprocessor-wf</app-path>
<configuration>
<property>
<name>wfInput</name>
<value>${coord:dataIn('input')}</value>
</property>
<property>
<name>wfOutput</name>
<value>${coord:dataOut('output')}</value>
</property>
</configuration>
</workflow>
</action>
</coordinator-app>
3.bundle.xml
语法:
<bundle-app name=[NAME] xmlns='uri:oozie:bundle:0.1'>
<controls>
<kick-off-time>[DATETIME]</kick-off-time> #运行时间
</controls>
<coordinator name=[NAME] >
<app-path>[COORD-APPLICATION-PATH]</app-path> # coordinator.xml所在目录
<configuration> #传给coordinator应用的参数
<property>
<name>[PROPERTY-NAME]</name>
<value>[PROPERTY-VALUE]</value>
</property>
...
</configuration>
</coordinator>
...
</bundle-app>
官网给出的例子(绑定两个coordinator):
<bundle-app name='APPNAME' xmlns:xsi='http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance' xmlns='uri:oozie:bundle:0.1'>
<controls>
<kick-off-time>${kickOffTime}</kick-off-time>
</controls>
<coordinator name='coordJobFromBundle1' >
<app-path>${appPath}</app-path>
<configuration>
<property>
<name>startTime1</name>
<value>${START_TIME}</value>
</property>
<property>
<name>endTime1</name>
<value>${END_TIME}</value>
</property>
</configuration>
</coordinator>
<coordinator name='coordJobFromBundle2' >
<app-path>${appPath2}</app-path>
<configuration>
<property>
<name>startTime2</name>
<value>${START_TIME2}</value>
</property>
<property>
<name>endTime2</name>
<value>${END_TIME2}</value>
</property>
</configuration>
</coordinator>
</bundle-app>
4,.job.properties：
nameNode hdfs://xxx:8020 hdfs地址
jobTracker xxx5:8034 jobTracker 地址
queueName default oozie队列
examplesRoot examples 全局目录
oozie.usr.system.libpath true 是否加载用户lib库
oozie.libpath share/lib/user 用户lib库
oozie.wf.appication.path ${nameNode}/user/${user.name}/... oozie流程所在hdfs地址
workflow：oozie.wf.application.path
coordinator：oozie.coord.application.path
bundle：oozie.bundle.application.path
Oozie使用：
写一个oozie，有两个是必要的：job.properties 和 workflow.xml(coordinator.xml,bundle.xml)
如果想让任务可以定时自动运行，那么需要写coordinator.xml。
如果想绑定多个coordinator.xml，那么需要写bundle.xml。
Oozie实例：
我们工作时的(简略版)实例：（本次以spark action为例）
bundle.xml:
<bundle-app name='APPNAME' xmlns:xsi='http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance'
xmlns='uri:oozie:bundle:0.2'>
<coordinator name='coordJobFromBundle1' >
<app-path>${appPath}</app-path>
</coordinator>
<coordinator name='coordJobFromBundle2' >
<app-path>${appPath2}</app-path>
</coordinator>
</bundle-app>
coordinator.xml:
<coordinator-app name="cron-coord" frequency="${coord:minutes(6)}" start="${start}"
end="${end}" timezone="Asia/Shanghai" xmlns="uri:oozie:coordinator:0.2">
<action>
<workflow>
<app-path>${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>${queueName}</value>
</property>
<property>
<name>mainClass</name>
<value>com.ocn.itv.rinse.ErrorCollectRinse</value>
</property>
<property>
<name>mainClass2</name>
<value>com.ocn.itv.rinse.UserCollectRinse</value>
</property>
<property>
<name>jarName</name>
<value>ocn-itv-spark-3.0.3-rc1.jar</value>
</property>
</configuration>
</workflow>
</action>
</coordinator-app>
workflow.xml:
<workflow-app name="spark-example1" xmlns="uri:oozie:workflow:0.5">
<start to="forking"/>
<fork name="forking">
<path start="firstparalleljob"/>
<path start="secondparalleljob"/>
</fork>
<action name="firstparalleljob">
<spark xmlns="uri:oozie:spark-action:0.2">
<job-tracker>${jobTracker}</job-tracker>
<name-node>${nameNode}</name-node>
<configuration>
<property>
<name>mapred.job.queue.name</name>
<value>${queueName}</value>
</property>
</configuration>
<master>yarn-cluster</master>
<mode>cluster</mode>
<name>Spark Example</name>
<class>${mainClass}</class>
<jar>${jarName}</jar>
<spark-opts>${sparkopts}</spark-opts>
<arg>${input}</arg>
</spark >
<ok to="joining"/>
<error to="fail"/>
</action>
<action name="secondparalleljob">
<spark xmlns="uri:oozie:spark-action:0.2">
<job-tracker>${jobTracker}</job-tracker>
<name-node>${nameNode}</name-node>
<configuration>
<property>
<name>mapred.job.queue.name</name>
<value>${queueName}</value>
</property>
</configuration>
<master>yarn-cluster</master>
<mode>cluster</mode>
<name>Spark Example2</name>
<class>${mainClass2}</class>
<jar>${jarName}</jar>
<spark-opts>${sparkopts}</spark-opts>
<arg>${input}</arg>
</spark >
<ok to="joining"/>
<error to="fail"/>
</action>
<join name="joining" to="end"/>
<kill name="fail">
<message>Action failed, error message[${wf:errorMessage(wf:lastErrorNode())}]</message>
</kill>
<end name="end"/>
</workflow-app>
job.properties
nameNode=hdfs://hgdp-001:8020 #hsfs端口地址
jobTracker=hgdp-001:8032 #resourceManager的端口
queueName=default #oozie队列
input=2017-05-09 #输入参数
hdfspath=user/root #自定义目录
examplesRoot=ocn-itv-oozie #自定义全局目录
oozie.use.system.libpath=True #是否启动系统lib库
sparkopts=--executor-memory 1G #参数设置
start=2017-09-04T00:05+0800 #coordinator任务开始时间
end=2017-09-04T00:36+0800 #coordinator任务结束时间
start2=2017-09-01T00:06+0800
end2=2017-09-04T00:36+0800
oozie.libpath=${nameNode}/${hdfspath}/${examplesRoot}/lib/ #用户自定义lib库(存放jar包)
workflowAppUri=${nameNode}/${hdfspath}/${examplesRoot}/wf/spark/fork/
workflowAppUri2=${nameNode}/${hdfspath}/${examplesRoot}/wf/spark/single/ #coordinator定时调度对应的workflow.xml所在目录
appPath=${nameNode}/${hdfspath}/${examplesRoot}/cd/single/
appPath2=${nameNode}/${hdfspath}/${examplesRoot}/cd/single1/ #bundle调用对应的coordinator.xml所在目录
oozie.bundle.application.path=${nameNode}/${hdfspath}/${examplesRoot}/bd/bd1/ #bundle.xml所在目录
#一个bundle调用多个coordinator
最后运行:
启动任务:oozie job -config job.properties -run -oozie http://192.168.2.11 (地址):11000/oozie
需要注意的地方：
一. coordinator中timezone的时区配置
Cloudera oozie默认时区是UTC，在开发oozie任务时必须在期望执行的时间上减去8小时，不方便。可以修改时区的配置操作。
1.在oozie的配置文件中添加如下属性：
<property>
<name>oozie.processing.timezone</name>
<value>GMT+0800</value>
</property>
2.如果使用了hue，进入Oozie web ui，选择Settings,然后在Timezone里选择CST（Asia/Shanghai）
3.coordinator中的timeone设置为：timezone="Asia/Shanghai"
4.修改时间格式，例如：2017-09-05T15:16+0800
二.oozie.xx.application.path
oozie.xx.application.path在job.properties里只能有一个。
workflow：oozie.wf.application.path
coordinator：oozie.coord.application.path
bundle：oozie.bundle.application.path
三.命名及存放位置问题
其中workflow.xml,coordinator.xml,bundle.xml名字都不可以修改，要放到hdfs目录中，而job.properties名字可以修改，放在本地即可。
四.关于workflow.xml 中action的问题：
可以写多个action依次执行，如下示例所示：
<workflow-app name="java-example1" xmlns="uri:oozie:workflow:0.5">
<start to="java-Action"/>
<action name="java-Action">
....
<ok to="java-Action2"/>
<error to="fail"/>
</action>
<action name="java-Action2">
....
<ok to="end"/>
<error to="fail"/>
</action>
<kill name="fail">
<message>Action failed, error message[${wf:errorMessage(wf:lastErrorNode())}]</message>
</kill>
<end name="end"/>
</workflow-app>
也可以设置多个任务并发执行，需要添加fork和join节点，fork节点把任务切分成多个并行任务，join则合并多个并行任务。fork和join节点必须是成对出现的。join节点合并的任务，必须是通一个fork出来的子任务才行。示例如下：
<workflow-app name="java-example1" xmlns="uri:oozie:workflow:0.5">
<start to="forking"/>
<fork name="forking">
<path start="firstparalleljob"/>
<path start="secondparalleljob"/>
</fork>
<action name="firstparalleljob">
.....
<ok to="joining"/>
<error to="fail"/>
</action>
<action name="secondparalleljob">
....
<ok to="joining"/>
<error to="fail"/>
</action>
<join name="joining" to="end"/>
<kill name="fail">
<message>Action failed, error message[${wf:errorMessage(wf:lastErrorNode())}]</message>
</kill>
<end name="end"/>
</workflow-app>
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