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…

Spark是一个基于内存的分布式计算框架,运行在其上的应用程序,按照Action被划分为一个个Job,而Job提交运行的总流程,大致分为两个阶段: 1.Stage划分与提交 (1)Job按照RDD之间的依赖关系是否为宽依赖,由DAGScheduler划分为一个个Stage,并将每个Stage提交给TaskScheduler: (2)Stage随后被提交,并由TaskScheduler将每个stage转化为一个TaskSet: 2.Task调度与执行:由TaskScheduler负责将TaskSe…

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…

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…

本文主要分析Android拒接电话的流程,下面先来看一下拒接电话流程时序图 步骤1:滑动按钮到拒接图标,会调用到AnswerFragment的onDecline方法 com.android.incallui.AnswerFragment public void onDecline(Context context) { getPresenter().onDecline(context); } 最后是调用到AnswerPresenteronDecline方法 com.android.incallui…

电话挂断分为本地挂断和远程挂断,下面我们就针对这两种情况各做分析 先来看下本地挂断电话的时序图: 步骤1:点击通话界面的挂断按钮,会调用到CallCardPresenter的endCallClicked方法,请看CallCardFragment里挂断按钮的监听事件 com.android.incallui.CallCardFragment public void onViewCreated(View view, Bundle savedInstanceState) { ...... ......…

HashMap简介 HashMap是开发中使用频率最高的用于映射(键值对 key value)处理的数据结构,我们经常把hashMap数据结构叫做散列链表: ObjectI entry<Key,Value>,entry<Key,Value>] 可以将数据通过键值对形式存起来 特点 HashMap根据键的hashcode值存储数据,大多数情况可以直接定位到它的值,因而具有很快的访问速度,但遍历顺序是不确定的    想要使得遍历的顺序就是插入的顺序,可以使用LinkedHashMap,…

引言 在上两篇文章 spark 源码分析之十九 -- DAG的生成和Stage的划分 和 spark 源码分析之二十 -- Stage的提交 中剖析了Spark的DAG的生成,Stage的划分以及Stage转换为TaskSet后的提交. 如下图,我们在前两篇文章中剖析了DAG的构建,Stage的划分以及Stage转换为TaskSet后的提交,本篇文章主要剖析TaskSet被TaskScheduler提交之后的Task的整个执行流程,关于具体Task是如何执行的两种stage对应的Task的执行有…

上文: zookeeper源码分析之一服务端启动过程 中,我们介绍了zookeeper服务器的启动过程,其中单机是ZookeeperServer启动,集群使用QuorumPeer启动,那么这次我们分析各自一下消息处理过程: 前文可以看到在 1.在单机情况下NettyServerCnxnFactory中启动ZookeeperServer来处理消息: public synchronized void startup() { if (sessionTracker == null) { createSe…