mapreduce job提交流程源码级分析(二)(原创)这篇文章说到了jobSubmitClient.submitJob(jobId, submitJobDir.toString(), jobCopy.getCredentials())提交job,最终调用的是JobTracker.submitJob:而这篇文章JobTracker启动流程源码级分析则是分析的JobTracker的启动过程,JobTracker启动之后就会等待提交作业管理作业等. 接下来看看JobTracker.submitJo…

首先,在自己写的MR程序中通过org.apache.hadoop.mapreduce.Job来创建Job.配置好之后通过waitForCompletion方法来提交Job并打印MR执行过程的log.Hadoop版本是1.0.0. public boolean waitForCompletion(boolean verbose ) throws IOException, InterruptedException, ClassNotFoundException { if (state == JobS…

上一小节(http://www.cnblogs.com/lxf20061900/p/3643581.html)讲到Job. submit()方法中的: info = jobClient.submitJobInternal(conf)方法用来上传资源提交Job的,这一节就讲讲这个方法. 一.首先jobClient在构造函数中会构造了和JobTracker通信的对象jobSubmitClient,jobSubmitClient是JobSubmissionProtocol类型的动态代理类.JobSub…

hadoop2.7.2 MapReduce Job提交源码及切片源码分析 首先从waitForCompletion函数进入 boolean result = job.waitForCompletion(true); /** * Submit the job to the cluster and wait for it to finish. * @param verbose print the progress to the user * @return true if the job succe…

1.通过spark-submit脚本提交spark程序 在spark-submit脚本里面执行了SparkSubmit类的main方法 2.运行SparkSubmit类的main方法 3.调用doSubmit方法 4.调用submit方法 在submit方法里调用doRunMain方法,最终调用runMain方法 5.在runMain方法里面获取mainClass,再去执行start方法 在这里根据提交模式来选择mainClass 6.在start方法里面去调用YarnClusterApplic…

org.apache.hadoop.mapred.JobTracker类是个独立的进程,有自己的main函数.JobTracker是在网络环境中提交及运行MR任务的核心位置. main方法主要代码有两句: //创建jobTracker对象 JobTracker tracker = startTracker(new JobConf()); //启动各个服务,包括JT内部一些重要的服务或者线程 tracker.offerService(); 一.startTracker(new JobConf())…

TaskTracker也是作为一个单独的JVM来运行的,其main函数就是TaskTracker的入口函数,当运行start-all.sh时,脚本就是通过SSH运行该函数来启动TaskTracker的. TaskTracker是JobTracker和Task之间的桥梁:一方面,从JobTracker接收并执行各种命令:运行任务.提交任务.杀死任务等:另一方面,将本地节点上各个任务的状态通过心跳周期性汇报给JobTracker.TaskTracker与JobTracker和Task之间采用了RPC…

TaskTracker任务初始化及启动task源码级分析 这篇文章中分析了任务的启动,每个task都会使用一个进程占用一个JVM来执行,org.apache.hadoop.mapred.Child方法是具体的JVM启动类,其main方法中的taskFinal.run(job, umbilical)会启动具体的Task. Task分为两种类型:MapTask和ReduceTask,很明显,前者对应于Map任务,后者对应于Reduce任务.且MapTask分为4种:Job-setup Task.Jo…

mapreduce job提交流程源码级分析(三)中已经说明用户最终调用JobTracker.submitJob方法来向JobTracker提交作业.而这个方法的核心提交方法是JobTracker.addJob(JobID jobId, JobInProgress job)方法,这个addJob方法会把Job提交到调度器(默认是JobQueueTaskScheduler)的监听器JobQueueJobInProgressListener和EagerTaskInitializationListen…

JobTracker和TaskTracker分别启动之后(JobTracker启动流程源码级分析,TaskTracker启动过程源码级分析),taskTracker会通过心跳与JobTracker通信,并获取分配它的任务.用户将作业提交到JobTracker之后,放入相应的数据结构中,静等被分配.mapreduce job提交流程源码级分析(三)这篇文章已经分析了用户提交作业的最后步骤,主要是构造作业对应的JobInProgress并加入jobs,告知所有的JobInProgressListen…

MapReduce的MapTask任务的运行源码级分析 这篇文章好不容易恢复了...谢天谢地...这篇文章讲了MapTask的执行流程.咱们这一节讲解ReduceTask的执行流程.ReduceTask也有四种任务,可参考前一章节对应的内容,至于Reduce Task要从各个Map Task上读取一片数据,经过排序后,以组为单位交给用户编写的reduce方法,并将结果写入HDFS中. MapTask和ReduceTask都是Task的子类,分别对应于我们常说的map和reduce任务.同上一节一…

InputFormat主要用于描述输入数据的格式(我们只分析新API,即org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.InputFormat),提供以下两个功能: (1)数据切分:按照某个策略将输入数据切分成若干个split,以便确定MapTask个数以及对应的split: (2)为Mapper提供输入数据:读取给定的split的数据,解析成一个个的key/value对,供mapper使用. InputFormat有两个比较重要的方法:(1)List<InputSp…

我们在MapReduce中TextInputFormat分片和读取分片数据源码级分析 这篇中以TextInputFormat为例讲解了InputFormat的分片过程以及RecordReader读取分片数据的过程.接下来咱们分析TableInputFormat的分片信息和数据读取过程. TableInputFormat这是专门处理基于HBase的MapReduce的输入数据的格式类.我们可以看看继承结构:(1)public class TableInputFormat extends Table…

在监听器初始化Job.JobTracker相应TaskTracker心跳.调度器分配task源码级分析中我们分析的Tasktracker发送心跳的机制,这一节我们分析TaskTracker接受JobTracker的响应信息后的工作内容. TaskTracker中的transmitHeartBeat方法通过调用JobTracker.heartbeat方法获得心跳的响应信息HeartbeatResponse,然后返回给TaskTracker.offerService()方法.HeartbeatRes…

此文章转载给登博的文章,给大家分享 InnoDB Crash Recovery 流程源码实现分析 Crash Recovery问题 本文主要分析了InnoDB整个crash recovery的源码处理流程,总入口函数是innobase_start_or_create_for_mysql().InnoDB的crash recovery流程非常长,也十分复杂,以下我总结了几个问题,如果大家能够回答出这些问题,那么就不用看下面的内容了. crash recovery的起点,checkpoint_lsn…

版权声明:本文由李航原创文章,转载请注明出处: 文章原文链接:https://www.qcloud.com/community/article/109 来源:腾云阁 https://www.qcloud.com/community 本文的目的:分享一下在学校的时候分析shell源码的一些收获,帮助大家了解shell的一个工作流程,从软件设计的角度,看看shell这样一个历史悠久的软件的一些设计优点和缺陷.本文重点不是讲SHELL语法,相信很多同事玩shell都很熟了. 本文的局限:限于本人技术水…

SpillableMemoryChannel是1.5版本新增的一个channel.这个channel优先将evnet放在内存中,一旦内存达到设定的容量就使用file channel写入磁盘.然后读的时候会按照顺序读取:会通过一个DrainOrderQueue来保证不管是内存中的还是溢出(本文的“溢出”指的是内存channel已满,需要使用file channel存储数据)文件中的顺序.这个Channel是memory channel和file channel的一个折中,虽然在内存中的数据仍然可能…

版权声明:本文由李航原创文章,转载请注明出处: 文章原文链接:https://www.qcloud.com/community/article/110 来源:腾云阁 https://www.qcloud.com/community 作业控制本身也是基于进程控制的,两者关系密切,所以SHELL进程控制与作业控制的机制都在本章描述. 一. 主要相关文件 jobs.c jobs.h nojobs.c 备注:其中nojobs.c用于在早期的一些不支持作业控制的操作系统中代替jobs.c编译,其函数接口集…

漏洞的前因后果 漏洞描述 漏洞评级 影响版本 安全建议 本地复现漏洞 本地打印 JVM 基础信息 本地获取服务器的打印信息 log4j 漏洞源码分析 扩展:JNDI 危害是什么? GitHub 项目 参考链接 漏洞的前因后果 2021 年 12 月 9 日,2021 年 11 月 24 日,阿里云安全团队向 Apache 官方报告了 Apache Log4j2 远程代码执行漏洞.详情见 [漏洞预警]Apache Log4j 远程代码执行漏洞 漏洞描述 Apache Log4j2 是一款优秀的 J…

1. 前言 2018年9月,伴随着java 11的发布,内置的httpclient正式登上了历史的舞台.此前,JDK内置的http工具URLConnection性能羸弱,操作繁琐,饱受诟病,也因此令如Apache 的 Httpclient, Square的 OKHttp 这样的第三方客户端大放异彩.新生的JDK Httpclient,拥抱了响应式流(Reactive Stream)模型,使用了JAVA 9引入的Flow api,并运用completableFuture使调用流程异步化(在IO层面…

Flume的内置监控怎么整?这个问题有很多人问.目前了解到的信息是可以使用Cloudera Manager.Ganglia有图形的监控工具,以及从浏览器获取json串,或者自定义向其他监控系统汇报信息.那监控的信息是什么呢?就是各个组件的统计信息,比如成功接收的Event数量.成功发送的Event数量,处理的Transaction的数量等等.而且不同的组件有不同的Countor来做统计,目前直到1.5版本仍然只对三大组件:source.sink.channel进行统计分别是SourceCount…

首先看一下Android系统的体系结构,相信大家都不陌生 1.首先Bootloader引导程序启动完Linux内核后,会加载各种驱动和数据结构,当有了驱动以后,开始启动Android系统,同时会加载用户级别的第一个进程init(system\core\init.c),该进程会首先加载一个init.rc配置文件,代码如下 int main(int argc, char **argv) { // 创建文件夹 挂载 mount("tmpfs", "/dev", "…

一:任务 1.任务 认证处理流程说明 认证结果如何在多个请求之间共享 获取认证用户信息 二:认证处理流程处理说明 1.流程图 这里只是一个登陆到登陆的认证部分的流程图. 2.流程解释 3.断点跟踪 页面登录,进入这里. 通过username与password得到一个UsernamePasswordAuthenticationToken. 看看这个UsernameOasswordAuthenticationToken对象的类图. 这里全是类,然后我们看到父类AbstractAuthenticati…

上一篇在这里.  这是7z文件格式分析的第三篇, 相信有了前两篇的准备,你已经了解了7z源码的大致结构, 以及如何简单调试7z的源码了. 很多同学是不是迫不及待想要拔去7z的神秘外衣,看看究竟了. 好, 这就带你们一探乾坤. 本文开始,我们详细介绍7z的文件存储结构. 要了解7z的结构,  当然最好从官方的说明开始, 尽管这个说明非常简略, 但它的确是我入门时的救命稻草. 打开源码的 "DOC" 目录.  这里面就是官方所有的文档了. 其中只有二个文档跟结构相关: 1. 7zForma…

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(); // 1)创建提交 job 的代理 new Cluster(getConfiguration()); // (1)判断是本地 yarn 还是远程 initialize(jobTrackAddr, conf); // 2 提交 job submitter.submitJobInternal(Job.…

1.MapReduce的数据流 1) Input -> Mapper阶段 这一阶段的主要分工就是将文件切片和把文件转成K,V对 输入源是一个文件,经过InputFormat之后,到了Mapper就成了K,V对,以上一章的流量案例来说,经过InputFormat之后,变成了手机号为key,这一行数据为value的K,V对,所以这里我们可以自定义InputFormat,按照具体的业务来实现将文件切片并且转为K,V对的方式 2) Mapper -> Reducer阶段 这一阶段叫做shuffle(洗…

分析对象: hadoop版本:hadoop 0.20.203.0 必备技术点: 1. 动态代理(参考 :http://weixiaolu.iteye.com/blog/1477774 )2. Java NIO(参考 :http://weixiaolu.iteye.com/blog/1479656 )3. Java网络编程 目录: 一．RPC协议二．ipc.RPC源码分析三．ipc.Client源码分析四．ipc.Server源码分析 分析:  一．RPC协议 在分析协议之前,我觉得我们很有必要先…

MapReduce过程源码分析 Mapper   首先mapper完成映射,将word映射成(word,1)的形式.   MapReduce进程,Map阶段也叫MapTask,在MapTask中会通过run()方法来调用我们用户重写的mapper() 方法,   分布式的运算程序往往需要分成至少两个阶段:Map阶段和Reduce阶段.   第一个阶段,即Map阶段的maptask并发实例,完全并行独立运行,互不相干,如Map将要处理的多个文件的每个文件分成3份,分别放在集群中的各个数据节点,Ma…

引导: 该篇章主要讲解执行spark-submit.sh提交到将任务提交给Yarn阶段代码分析. spark-submit的入口函数 一般提交一个spark作业的方式采用spark-submit来提交 # Run on a Spark standalone cluster ./bin/spark-submit \ --class org.apache.spark.examples.SparkPi \ --master spark://207.184.161.138:7077 \ --execut…

以下内容为原创,欢迎转载,转载请注明 来自天天博客:http://www.cnblogs.com/tiantianbyconan/p/5017056.html 从Launcher开始启动App流程源码分析 com.android.launcher.Launcher就是我们的Launcher页面了,可以看到Launcher其实也是一个Activity: public final class Launcher extends Activity implements View.OnClickListe…