在MRAppMaster中,当MapReduce作业初始化时,它会通过作业状态机JobImpl中InitTransition的transition()方法,进行MapReduce作业初始化相关操作,而这其中就包括: 1.调用createSplits()方法,创建分片,并获取任务分片元数据信息TaskSplitMetaInfo数组taskSplitMetaInfo: 2.确定Map Task数目numMapTasks:分片元数据信息数组的长度,即有多少分片就有多少numMapTasks: 3.确定…

本文继<Yarn源码分析之MRAppMaster上MapReduce作业处理总流程(一)>,接着讲述MapReduce作业在MRAppMaster上处理总流程,继上篇讲到作业初始化之后的作业启动,关于作业初始化主体流程的详细介绍,请参见<Yarn源码分析之MRAppMaster上MapReduce作业初始化解析>一文. (三)启动 作业的启动是通过MRAppMaster的startJobs()方法实现的,其代码如下: /** * This can be overridden to …

我们知道,如果想要在Yarn上运行MapReduce作业,仅需实现一个ApplicationMaster组件即可,而MRAppMaster正是MapReduce在Yarn上ApplicationMaster的实现,由其控制MR作业在Yarn上的执行.如此,随之而来的一个问题就是,MRAppMaster是如何控制MapReduce作业在Yarn上运行的,换句话说,MRAppMaster上MapReduce作业处理总流程是什么?这就是本文要研究的重点. 通过MRAppMaster类的定义我们就能看出…

转自:http://blog.csdn.net/androidlushangderen/article/details/48128955 YARN学习系列:http://blog.csdn.net/Androidlushangderen/article/category/5780183 前言 在之前两周主要学了HDFS中的一些模块知识,其中的许多都或多或少有我们借鉴学习的地方,现在将目光转向另外一个块,被誉为MRv2,就是yarn,在Yarn中,解决了MR中JobTracker单点的问题,将此拆…

在Hadoop中,调度框架YARN(Yet Another Resource Negotiater)是基于事件的,调度的是MapReduce的Application.Application有一系列的状态变化(NEW/NEW_SAVING/SUBMITTED/ACCEPTED/RUNNING/FINISHED/FAILED/KILLED ),即基于状态机的变换(设计模式State Pattern),状态之间的变换通过事件触发. ①对AsyncDispatcher的介绍 核心类AsyncDispat…

AsyncDispatcher是Yarn中事件异步分发器,它是ResourceManager中的一个基于阻塞队列的分发或者调度事件的组件,其在一个特定的单线程中分派事件,交给AsyncDispatcher中之前注册的针对该事件所属事件类型的事件处理器EventHandler来处理.每个事件类型类可能会有多个处理渠道,即多个事件处理器,可以使用一个线程池调度事件.在Yarn的主节点ResourceManager中,就有一个Dispatcher类型的成员变量rmDispatcher,定义如下: pr…

v2版本的MapReduce作业中,作业JOB_SETUP_COMPLETED事件的发生,即作业SETUP阶段完成事件,会触发作业由SETUP状态转换到RUNNING状态,而作业状态转换中涉及作业信息的处理,是由SetupCompletedTransition来完成的,它主要做了四件事: 1.通过设置作业Job的成员变量setupProgress为1,标记作业setup已完成: 2.调度作业Job的Map Task: 3.调度作业的JobReduce Task: 4.如果没有task了,则生成J…

基于作业大小因素,MRAppMaster提供了三种作业运行方式:本地Local模式.Uber模式.Non-Uber模式.其中, 1.本地Local模式:通常用于调试: 2.Uber模式:为降低小作业延迟而设计的一种模式,所有任务,不管是Map Task,还是Reduce Task,均在同一个Container中顺序执行,这个Container其实也是MRAppMaster所在Container: 3.Non-Uber模式:对于运行时间较长的大作业,先为Map Task申请资源,当Map Task…

mapreduce.job.reduce.slowstart.completedmaps是MapReduce编程模型中的一个参数,这个参数的含义是,当Map Task完成的比例达到该值后才会为Reduce Task申请资源,默认是0.05,其在接口MRJobConfig中表示如下: // 当Map Task完成的比例达到该值后才会为Reduce Task申请资源,默认是0.05 public static final String COMPLETED_MAPS_FOR_REDUCE_SLOWST…

1.概述 在<Hadoop2源码分析-YARN RPC 示例介绍>一文当中,给大家介绍了YARN 的 RPC 机制,以及相关代码的演示,今天我们继续去学习 YARN 的服务库和事件库,分享目录如下所示: 服务库和事件库介绍 使用示例 截图预览 下面开始今天的内容分享. 2.服务库和事件库介绍 2.1服务库 YARN对于生命周期较长的对象使用服务的对象模型进行管理,主要特点如下: 用于被服务化的对象包含4个状态,他们分别是:被创建.已初始化.已启动和已停止.源代码地址在 org.apache.h…