要在Oozie工作流中集成Spark作业，可以按照以下步骤进行操作：
创建一个Spark作业，可以使用Scala或Java编写。确保你的Spark作业可以在命令行中成功运行。
将Spark作业打包成可执行的jar文件。
在Oozie的workflow.xml文件中，添加一个Spark作业的action节点。示例代码如下：
<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属性，以便Oozie能够正确地提交Spark作业到YARN集群。
上传workflow.xml和Spark作业的jar文件到HDFS或其他合适的位置。
使用Oozie命令行工具或Web界面提交工作流，让Oozie执行Spark作业。
监控Oozie工作流的执行状态，查看Spark作业的输出和日志。
通过以上步骤，你就可以在Oozie工作流中成功集成Spark作业，并实现自动化调度和监控。
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