为了测试MapReduce提交的详细流程。需要在提交这一步打上断点:

  F7进入方法:

  进入submit方法:

  注意这个connect方法,它在连接谁呢?我们知道,Driver是作为客户端存在的,那么客户端连接的应该就是Yarn集群,但是在这个简单的WordCount案例中,并没有将任务提交到Yarn集群,而是在本机中执行的。座椅这里连接的自然就是本机。

  进入这个connect方法,然后在里面的Cluster方法上打上断点:

  很明显,这是一个构造器,他把集群抽象成了一个对象。进入此方法:

  初始化了一个客户端协议,进入这个create方法,看看他是如何初始化客户端协议的:

  注意这个mapreduce.framework.name,他就是mapred-site.xml文件中的mapreduce.framework.name项的值,由于我并没有提交到集群上,而是在本机,所以他会加载本机的mapred-site.xml文件,但是我本机下的该文件并没有像集群上那样配置了mapred-site.xml文件,只有一份mapred-site.xml.template文件,更没有mapreduce.framework.name这一项,所以上面代码中的值就默认为local了。

  本机上的配置:

  集群上的配置:

  create方法最终反回了一个LocalJobRunner对象,如果上面的值是yarn,返回的则是YarnJobRunner。继续往下:

  会发现这个LocalJobRunner就是客户端。然后一直往下,直到完成connect方法,会发现整个过程中在connect方法中创建了一个Cluster对象,然后在Cluster对象里面获取到了客户端。

  紧接着,由于connect方法初始化了cluster对象,所以接下来创建了submitter对象,用于提交任务。进入submitJobInternal方法打上断点

  这个checkSpecs方法就是用来检查路径的,当输入路径不存在或输出路径已存在时会报错。进入此方法后再进入内部方法就一目了然了:

  继续往下执行,完成checkSpecs方法后完初始化一个路径:

  打开此路径,此时还是空的文件夹:

  继续往下,随后做了一些获取IP和往配置文件中设置IP和hostname的操作:

  继续往下,随后又在上面的路径下随机创建了一个目录:

  继续往下,见到copyAndConfigureFiles时,进入此方法,然后在进入内部方法uploadFiles():

  在uploadFiles方法中有,执行后的效果:

  这个文件夹暂时不知道干嘛的,只知道copyAndConfigureFiles方法创建了这个路径。此方法执行完后,执行到writeSplits进入此方法:

这个方法是重点:切片是怎么切的呢?

maps是int型,这表示这启动的maptask的数量也该和切片的数量保持一致。而具体切成多少片呢?

上面的方法多态调用到子类的方法writeNewSplits,然后调用getSplits方法:

getSplits方法中有这样一段:

也就是说:当剩余长度比切片尺寸大于1.1时,就会产生新的切片,比如说文件65m,splitSize为32m,第一片切到32m,剩余33m,由于33/32<1.1,所以就不再切片,65m被切成两片,0~32、32~65,而不是0~32 、 32~64 、 64~65三片。

  当执行完writeSplits方法后,会在上面创建的目录下生成几个文件:

上面生成的文件中保存了“切片的规划信息”。继续往下,当执行到writeConf方法后,会继续在上面的目录下生成与此Job相关的配置文件:

  继续执行,当执行完submitJob方法后,job本身(即WordCount程序本身会被打成jar包被提交)就被提交了:

  但是由于我是直接在本地执行的,直接从main方法进来执行的,没必要再打成jar包再从main方法进入,所以并不用提交,但是如果是是在yarn 上执行的时候,会把程序打成jar包放在上面的目录下。

  当任务执行完毕后,上面的目录会被清空:

  至此,整个任务的提交执行完成,试想一下,如果这个任务在Yarn上执行是什么样子呢?期待吗逻辑不会变:

  首先,还是执行connect方法,初始化到Cluster对象,然后创建JobRunner,不过在Yarn上执行的JobRunner就不是LocalJobRunner了,而是YarnJobRunner。执行完connect方法后会在HDFS文件系统创建一个路径,其作用与上面创建的路径相同,用于保存切片方案信息和配置文件信息,同时会将任务本身的jar包放入其中,最后任务执行完,这些内容又将被销毁。

MapReduce任务提交源码分析的更多相关文章

  1. Spark技术内幕:Stage划分及提交源码分析

    http://blog.csdn.net/anzhsoft/article/details/39859463 当触发一个RDD的action后,以count为例,调用关系如下: org.apache. ...

  2. mysql复制那点事(2)-binlog组提交源码分析和实现

    mysql复制那点事(2)-binlog组提交源码分析和实现 [TOC] 0. 参考文献 序号 文献 1 MySQL 5.7 MTS源码分析 2 MySQL 组提交 3 MySQL Redo/Binl ...

  3. MapReduce 切片机制源码分析

    总体来说大概有以下2个大的步骤 1.连接集群(yarnrunner或者是localjobrunner) 2.submitter.submitJobInternal()在该方法中会创建提交路径,计算切片 ...

  4. Hadoop-1.2.1学习之Job创建和提交源码分析

    在Hadoop中,MapReduce的Java作业通常由编写Mapper和Reducer開始.接着创建Job对象.然后使用该对象的set方法设置Mapper和Reducer以及诸如输入输出等參数,最后 ...

  5. YARN(MapReduce 2)运行MapReduce的过程-源码分析

    这是我的分析,当然查阅书籍和网络.如有什么不对的,请各位批评指正.以下的类有的并不完全,只列出重要的方法. 如要转载,请注上作者以及出处. 一.源码阅读环境 需要安装jdk1.7.0版本及其以上版本, ...

  6. MapReduce —— MapTask阶段源码分析(Output环节)

    Dream car 镇楼 ~ ! 接上一节Input环节,接下来分析 output环节.代码在runNewMapper()方法中: private <INKEY,INVALUE,OUTKEY,O ...

  7. MapReduce —— MapTask阶段源码分析(Input环节)

    不得不说阅读源码的过程,极其痛苦 .Dream Car 镇楼 ~ ! 虽说整个MapReduce过程也就只有Map阶段和Reduce阶段,但是仔细想想,在Map阶段要做哪些事情?这一阶段具体应该包含数 ...

  8. MapReduce源码分析之新API作业提交(二):连接集群

    MapReduce作业提交时连接集群是通过Job的connect()方法实现的,它实际上是构造集群Cluster实例cluster,代码如下: private synchronized void co ...

  9. MapReduce之提交job源码分析 FileInputFormat源码解析

    MapReduce之提交job源码分析 job 提交流程源码详解 //runner 类中提交job waitForCompletion() submit(); // 1 建立连接 connect(); ...

随机推荐

  1. uni-app h5端跳转到底部导航栏的时候使用方法uni.switchTab跳转刷新页面更新数据

    h5端的uni-app项目 需求:uni-app h5端跳转到底部导航栏的时候使用方法uni.switchTab跳转刷新页面更新数据 百度的方法如下: uni.switchTab({ url: '/p ...

  2. 做高逼格程序员之说走就走的「Linux To Go 」

    简介:想拥有一个Linux,在自己的电脑上安装双系统太麻烦.想和WTG一样,随插随用. 使用LTG的好处 安装.修复系统:配置好后的Linux系统极其强大. 工作中我们同样可以使用这个系统,回到家里插 ...

  3. Spring Cloud Alibaba学习笔记(3) - Ribbon

    1.手写一个客户端负载均衡器 在了解什么是Ribbon之前,首先通过代码的方式手写一个负载均衡器 RestTemplate restTemplate = new RestTemplate(); // ...

  4. JavaScript ES6函数式编程(二):柯里化、偏应用和组合、管道

    上一篇介绍了闭包和高阶函数,这是函数式编程的基础核心.这一篇来看看高阶函数的实战场景. 首先强调两点: 注意闭包的生成位置,清楚作用域链,知道闭包生成后缓存了哪些变量 高阶函数思想:以变量作用域作为根 ...

  5. XSS Payload深入分析整理

    几种加载XSS Payload的不常见标签 众所周知,一种调用JavaScript的方法就是在元素类型上使用事件处理器(Event Handler),通常的一种方法类似: <img src=x ...

  6. [Luogu3065][USACO12DEC]第一!First!

    题目描述 Bessie has been playing with strings again. She found that by changing the order of the alphabe ...

  7. Java获取文件中视频的时长

    public void ReadVideoTime(String path) { long sum = 0; long num = 0; File source = new File(path[i]) ...

  8. python编程系列---Pycharm快捷键(更新中....)

    以下是我常用到的Pycharm快捷键(还有很多,只是我暂时用的最多的就这些): 在开发过程中,经常使用一些快捷键会大大提高开发效率,不要因为看这多而不用,常用的就那些,用得多就都记住了,脱离鼠标,逼格 ...

  9. MyBatis之启动分析(一)

    前言 MyBatis 作为目前最常用的持久层框架之一,分析其源码,对我们的使用过程中可更好的运用它.本系列基于mybatis-3.4.6进行分析. MyBatis 的初始化工作就是解析主配置文件,映射 ...

  10. 百万年薪python之路 -- 内置函数练习

    1.整理今天笔记,课上代码最少敲3遍. 2.用列表推导式做下列小题 过滤掉长度小于3的字符串列表,并将剩下的转换成大写字母 lst = [["a","b"],[ ...