我们开始来分析Hadoop MapReduce的内部的运行机制。用户向Hadoop提交Job(作业),作业在JobTracker对象的控制下执行。Job被分解成为Task(任务),分发到集群中,在TaskTracker的控制下运行。Task包括MapTask和ReduceTask,是MapReduce的Map操作和Reduce操作执行的地方。这中任务分布的方法比较类似于HDFS中NameNode和DataNode的分工,NameNode对应的是JobTracker,DataNode对应的是TaskTracker。JobTracker,TaskTracker和MapReduce的客户端通过RPC通信,具体可以参考HDFS部分的分析。 我们先来分析一些辅助类,首先是和ID有关的类,ID的继承树如下:
这张图可以看出现在Hadoop的org.apache.hadoop.mapred向org.apache.hadoop.mapreduce迁移带来的一些问题,其中灰色是标注为@Deprecated的。ID携带一个整型,实现了WritableComparable接口,这表明它可以比较,而且可以被Hadoop的io机制串行化/解串行化(必须实现compareTo/readFields/write方法)。JobID是系统分配给作业的唯一标识符,它的toString结果是job_<jobtrackerID>_<jobNumber>。例子:job_200707121733_0003表明这是jobtracker200707121733(利用jobtracker的开始时间作为ID)的第3号作业。
处于继承树的最上方是org.apache.hadoop.mapreduce.JobContext,前面我们已经介绍过了,它提供了Job的一些只读属性,两个成员变量,一个保存了JobID,另一个类型为JobConf,JobContext中除了JobID外,其它的信息都保持在JobConf中。它定义了如下配置项: l mapreduce.inputformat.class:InputFormat的实现 l mapreduce.map.class:Mapper的实现 l mapreduce.combine.class: Reducer的实现 l mapreduce.reduce.class:Reducer的实现 l mapreduce.outputformat.class: OutputFormat的实现 l mapreduce.partitioner.class: Partitioner的实现 同时,它提供方法,使得通过类名,利用Java反射提供的Class.forName方法,获得类对应的Class。org.apache.hadoop.mapred的JobContext对象比org.apache.hadoop.mapreduce.JobContext多了成员变量progress,用于获取进度信息,它类型为JobConf成员job指向mapreduce.JobContext对应的成员,没有添加任何新功能。 TaskAttemptContext用于任务的执行,它引入了标识任务执行的TaskAttemptID和任务状态status,并提供新的访问接口。org.apache.hadoop.mapred的TaskAttemptContext继承自mapreduce的对应版本,只是增加了记录进度的progress。 更多精彩内容请关注:http://bbs.superwu.cn 关注超人学院微信二维码: |
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