TaskTracker获取并执行map或reduce任务的过程(一)

我们知道TaskTracker在默认情况下,每个3秒就行JobTracker发送一个心跳包,也就是在这个心跳包中包含对任务的请求。JobTracker返回给TaskTracker的心跳包中包含有各种action(任务),如果有满足在此TaskTracker上执行的任务的话,该任务也就包含在心跳包的响应中。在TaskTracker端有线程专门等待map或reduce任务,并从队列中取出执行。

1. TaskTracker发送心跳包

  TaskTracker是作为一个单独的JVM运行的,它启动以后一直处于offerService()函数中,每隔3秒就执行一次transmitHeartBeat函数,如下所示:

HeartbeatResponse heartbeatResponse = transmitHeartBeat(now);

  该函数具体代码为:

  HeartbeatResponse transmitHeartBeat(long now) throws IOException {
  ......
if (status == null) {
synchronized (this) {
status = new TaskTrackerStatus(taskTrackerName, localHostname,
httpPort,
cloneAndResetRunningTaskStatuses(
sendCounters),
failures,
maxMapSlots,
maxReduceSlots);
}
} //
// 检查是否可以接受新的任务
//
boolean askForNewTask;
long localMinSpaceStart;
synchronized (this) {
askForNewTask =
((status.countOccupiedMapSlots() < maxMapSlots ||
status.countOccupiedReduceSlots() < maxReduceSlots) &&
acceptNewTasks);
localMinSpaceStart = minSpaceStart;
}
......
HeartbeatResponse heartbeatResponse = jobClient.heartbeat(status,
justStarted,
justInited,
askForNewTask,
heartbeatResponseId);
......
return heartbeatResponse;
}

  我们从中可以看出,TaskTracker首先创建一个TaskTrackerStatus对象,其中包含有TaskTracker的各种信息,比如,map slot的数目,reducer slot槽的数目,TaskTracker所在的主机名等信息。然后,对TaskTracker的空闲的slot以及磁盘空间进行检查,如果满足相应的条件时,最终就会通过JobClient(为JobTracker的代理)将心跳信息发送给JobTracker,并得到JobTracker的响应HeartbeatResponse。如下所示,JobClient是InterTrackerProtocol的一个实例,而JobTracker实现了InterTrackerProtocol这个接口。

    this.jobClient = (InterTrackerProtocol)
UserGroupInformation.getLoginUser().doAs(
new PrivilegedExceptionAction<Object>() {
public Object run() throws IOException {
return RPC.waitForProxy(InterTrackerProtocol.class,
InterTrackerProtocol.versionID,
jobTrackAddr, fConf);
}
});

    那么,TaskTracker怎样通过JobTracker的代理与JobTracker进行通信呢?它是通过RPC调用JobTracker的heartbeat(......)方法而实现的。

2. TaskTracker端获取任务

  TaskTracker接收到任务后,会将它们放入到相应的LinkedList中,LinkedList实现了List和Queue接口,它是基于链表实现的FIFO的队列。

heartbeatInterval = heartbeatResponse.getHeartbeatInterval();if (actions != null){
for(TaskTrackerAction action: actions) {
if (action instanceof LaunchTaskAction) {
addToTaskQueue((LaunchTaskAction)action);
......
}
}
  ......

  private void addToTaskQueue(LaunchTaskAction action) {
    if (action.getTask().isMapTask()) {
      mapLauncher.addToTaskQueue(action);
    } else {
      reduceLauncher.addToTaskQueue(action);
    }
    }

 

  TaskTracker启动的时候,创建了两个线程:mapLauncher和reduceLauncher,它们分别处理map任务和reduce任务,map任务有mapLauncher负责将其放入到LinkedList中,reduce任务有reducerLauncher负责将其放入到它维护的LinkedList中。

  public void addToTaskQueue(LaunchTaskAction action) {
synchronized (tasksToLaunch) {
TaskInProgress tip = registerTask(action, this);
tasksToLaunch.add(tip);
tasksToLaunch.notifyAll();
}
}

  mapLauncher或者是reducerLauncher根据接收到的action,创建对应的TaskTracker.TaskInProgress对象,并放入到队列中,唤醒等待的线程进行处理。 如下所示,该线程负责从taskToLaunch中获取task,当有空间的slot时,执行这个task。

  synchronized (tasksToLaunch) {
while (tasksToLaunch.isEmpty()) {
tasksToLaunch.wait();
}
//get the TIP
tip = tasksToLaunch.remove(0);
task = tip.getTask();
LOG.info("Trying to launch : " + tip.getTask().getTaskID() +
" which needs " + task.getNumSlotsRequired() + " slots");
}
.....
//得到空闲的slot后,启动这个task
startNewTask(tip);

  这样,TaskTracker就得到了待处理的任务,具体如何执行请参考下一篇博客。

 
 
 
标签: Hadoop

TaskTracker获取并执行map或reduce任务的过程1的更多相关文章

  1. TaskTracker获取并执行map或reduce任务的过程(一)

    我们知道TaskTracker在默认情况下,每个3秒就行JobTracker发送一个心跳包,也就是在这个心跳包中包含对任务的请求.JobTracker返回给TaskTracker的心跳包中包含有各种a ...

  2. TaskTracker执行map或reduce任务的过程2

    TaskTracker执行map或reduce任务的过程(二) 上次说到,当MapLauncher或ReduceLancher(用于执行任务的线程,它们扩展自TaskLauncher),从它们所维护的 ...

  3. TaskTracker执行map或reduce任务的过程(二)

    上次说到,当MapLauncher或ReduceLancher(用于执行任务的线程,它们扩展自TaskLauncher),从它们所维护的LinkedList也即队列中获取到TaskInProgress ...

  4. 匿名函数 python内置方法(max/min/filter/map/sorted/reduce)面向过程编程

    目录 函数进阶三 1. 匿名函数 1. 什么是匿名函数 2. 匿名函数的语法 3. 能和匿名函数联用的一些方法 2. python解释器内置方法 3. 异常处理 面向过程编程 函数进阶三 1. 匿名函 ...

  5. (转) hadoop 一个Job多个MAP与REDUCE的执行

    http://blog.csdn.net/chaoping315/article/details/6221440 在hadoop 中一个Job中可以按顺序运行多个mapper对数据进行前期的处理,再进 ...

  6. MapReduce剖析笔记之七:Child子进程处理Map和Reduce任务的主要流程

    在上一节我们分析了TaskTracker如何对JobTracker分配过来的任务进行初始化,并创建各类JVM启动所需的信息,最终创建JVM的整个过程,本节我们继续来看,JVM启动后,执行的是Child ...

  7. MapReduce剖析笔记之五:Map与Reduce任务分配过程

    在上一节分析了TaskTracker和JobTracker之间通过周期的心跳消息获取任务分配结果的过程.中间留了一个问题,就是任务到底是怎么分配的.任务的分配自然是由JobTracker做出来的,具体 ...

  8. 【hadoop】如何向map和reduce脚本传递参数,加载文件和目录

    本文主要讲解三个问题:       1 使用Java编写MapReduce程序时,如何向map.reduce函数传递参数.       2 使用Streaming编写MapReduce程序(C/C++ ...

  9. Hadoop :map+shuffle+reduce和YARN笔记分享

    今天做了一个hadoop分享,总结下来,包括mapreduce,及shuffle深度讲解,还有YARN框架的详细说明等. v\:* {behavior:url(#default#VML);} o\:* ...

随机推荐

  1. 笔记28 mssql的update :from语法

    原文:笔记28 mssql的update :from语法 笔记28 mssql的update :from语法 --mssql的update :from语法 --a表 b表 结构分别 id ,name ...

  2. SVN & Git (一)

    (一)SVN的使用.CornerStone图形化管理工具! SVN是Subversion的简称,是一个开放源代码的版本控制系统,相较于RCS.CVS,它采用了分支管理系统,它的设计目标就是取代CVS. ...

  3. 【百度地图API】如何制作多途经点的线路导航——驾车篇

    原文:[百度地图API]如何制作多途经点的线路导航--驾车篇 摘要: 休假结束,酸奶小妹要从重庆驾车去北京.可是途中要去西安奶奶家拿牛奶饼干呢!用百度地图API,能不能帮我实现这个愿望呢? ----- ...

  4. 【百度地图API】交你如何用百度地图搜索自己的数据!不需数据库!

    原文:[百度地图API]交你如何用百度地图搜索自己的数据!不需数据库! 摘要: 我有一定的房产数据,还有银行数据.我想在百度地图上标注出来,并且能搜索到我这些数据. 可是百度的数据库上并没有我的数据. ...

  5. ORA-00932: inconsistent datatypes: expected - got CLOB

    从最近的数据库10.2.0.3升级到10.2.0.5之后,一些对象可以不被编译.查看这些对象的主列表不严格写入之前现在SQL这些语法结果package无法成功编译,诸如select查询列中不能使用混淆 ...

  6. Linux httpd 跳转简单方法二

    使用mod_proxy 这种方法要添加上mod_proxy_http.so 在httpd.conf 中打开httpd-vhost 在 httpd-vhost 里面添加上 <VirtualHost ...

  7. Office 365 – Exchange Online examples

    原文 Office 365 – Exchange Online examples 2012 is upon us and here’s wishing you all a very happy and ...

  8. C++中出现的计算机术语4

    adaptor(适配器) 一种标准库类型.函数或迭代器,使某种标准库类型.函数或迭代器的行为类似于第二种标准库类型.函数或迭代器.系统提供了三种顺序容器适配器:stack(栈).queue(队列)以及 ...

  9. 在ubuntu下使用eclipse来调试ARM程序

    该程序为外部Makefile project,导入到eclipse中来进行编译,之后使用Jlink来进行调试. 这个是因为你在编译的时候没有加-g这个标志,导致没有生成调试文件. 让你指定一个源文件. ...

  10. hrift 的序列化机制

    Thrift 个人实战--Thrift 的序列化机制 前言: Thrift作为Facebook开源的RPC框架, 通过IDL中间语言, 并借助代码生成引擎生成各种主流语言的rpc框架服务端/客户端代码 ...