如何在不使用Oozie、Airflow等工作流管理器的情况下，在Apache Spark中执行工作流的顺序/并行任务？

在不使用Oozie、Airflow等工作流管理器的情况下，在Apache Spark中执行工作流的顺序/并行任务，可以通过编写自定义的代码来实现。以下是一种可能的实现方式：

1. 首先，需要将工作流划分为一系列顺序或并行的任务。每个任务可以是一个独立的Spark作业或一组相关的Spark操作。
2. 对于顺序任务，可以按照任务的执行顺序依次调用Spark作业或操作。确保每个任务在前一个任务完成后开始执行。
3. 对于并行任务，可以使用Spark的并行能力来同时执行多个任务。可以使用Spark的并行操作（如并行化集合、并行化RDD等）或并行调用多个Spark作业来实现。
4. 如果需要在任务之间传递数据，可以使用Spark的共享变量（如广播变量、累加器）或将数据保存到共享的存储系统（如HDFS、S3等）中。
5. 在任务执行过程中，可以使用Spark的监控和日志功能来跟踪任务的执行情况和输出结果。

需要注意的是，自定义代码实现工作流管理可能需要更多的开发和维护工作，并且可能不如使用专门的工作流管理器方便和灵活。但在某些情况下，自定义代码实现可以提供更高的灵活性和定制化能力。

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参考链接：

• 腾讯云弹性MapReduce（EMR）
• 腾讯云弹性数据处理（EDP）