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要在Oozie工作流中集成Spark作業，可以按照以下步驟進行操作：
創建一個Spark作業，可以使用Scala或Java編寫。確保你的Spark作業可以在命令行中成功運行。
將Spark作業打包成可執行的jar文件。
在Oozie的workflow.xml文件中，添加一個Spark作業的action節點。示例代碼如下：
<action name="spark_job">
<spark xmlns="uri:oozie:spark-action:0.1">
<job-tracker>${jobTracker}</job-tracker>
<name-node>${nameNode}</name-node>
<master>yarn</master>
<mode>cluster</mode>
<name>Spark Job</name>
<class>com.example.SparkJob</class>
<jar>/path/to/your/spark/job.jar</jar>
<arg>arg1</arg>
<arg>arg2</arg>
</spark>
<ok to="end"/>
<error to="fail"/>
</action>
配置workflow.xml中的jobTracker和nameNode屬性，以便Oozie能夠正確地提交Spark作業到YARN集群。
上傳workflow.xml和Spark作業的jar文件到HDFS或其他合適的位置。
使用Oozie命令行工具或Web界面提交工作流，讓Oozie執行Spark作業。
監控Oozie工作流的執行狀態，查看Spark作業的輸出和日志。
通過以上步驟，你就可以在Oozie工作流中成功集成Spark作業，并實現自動化調度和監控。
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