大数据业务处理场景中，经常有这样的分析场景：
A 任务：将收集的数据通过一系列的规则进行清洗，然后存入 Hive 表 a 中。
B 任务：将 Hive 中已存在的表 b 和表 c 进行关联得到表 d。
C 任务：将 A 任务中得到的表 a 与 B 任务中得到的表 d 进行关联得到分析的结果表 e。
D 任务：最后将 Hive 中得到的表 e 通过 sqoop 导入到关系型数据库 MySQL 中供 web 端查询使用。
显然，以上任务 C 依赖于任务 A 与任务 B 的结果，任务 D 依赖于任务 C 的结果。我 们一般的做法可以打开两个终端分别执行任务 A 与任务 B，当任务 A 与任务 B 执行完成之 后再执行任务 C，当任务 C 执行完成之后再执行任务 D。整个任务流程中必须保证任务 A、任务 B 执行完成之后执行任务 C，然后再执行任务 D。这样某一个环节都离不开人工的 参与，需要时刻盯着各任务的执行进度，非常费力。
以上业务场景就是一个大的任务，任务中分为四个子任务 A、B、C、D，如果能有一 个任务调度器给我们自动实现执行任务 A，执行任务 B，然后再执行任务 C，最后执行任务 D，那么就不需要人工时刻盯着任务是否执行完成，是否该开启下一个任务。Azkaban 就 是这样一个工作流的调度器，可以解决以上场景问题。
Azkaban 是一个批量工作流调度器，底层是使用 java 语言开发，用于在一个工作流 内以一定的顺序运行一组任务和流程，并且提供了非常方便的 webui 界面来监控任务调度 的情况，方便我们来管理流调度任务。
Azkaban 由三个关键组件组成：
- AzkabanWebServer:
主要负责项目管理、用户登录权限认证、定时执行工作任务、跟踪提交任务执行 的流程、访问历史执行任务、保存执行计划的状态。 - AzkabanExecutorServer:
主要负责工作流程的提交、执行、检索和更新当前正在执行计划的数据，处理执 行计划的日志。 - 关系型数据库：
主要是保存工作流中的原数据信息。
