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. UVa 10533 - Digit Primes

    题目:输出给定区间中,本身是素数,而且这个数的各位之和也是素数的数(称为位素数)的个数. 分析:数论.首先利用筛法,求出1000000内的全部的素数:然后在利用生成的素数表, 推断每一个数是不是各位之 ...

  2. Web API-路由(一)

    这一篇文章描述了ASP.NET API如何将HTTP请求路由到控制器. 如果你熟悉ASP.NET MVC,Web API路由和MVC路由非常相似,主要的不同地方是Web API使用HTTP方法,而不是 ...

  3. Android学习之 WebView使用小结

    这段时间基于项目须要 在开发中与WebView的接触比較多,前段时间关于HTML5规范尘埃落定的消息出如今各大IT社区头版上,更有人说:HTML5将颠覆原生App开发 尽管我不太认同这一点 可是关于H ...

  4. Installshield停止操作系统进程的代码--IS5版本适用

    原文:Installshield停止操作系统进程的代码--IS5版本适用 出处:http://www.installsite.org/pages/en/isp_ext.htm这个地址上有不少好东西,有 ...

  5. cocos2d-x-lua基础系列教程三(lua面向对象)

    lua 类 Lua 事实上不是面向对象语言 我们能够用table 模拟仿照面向对象编程 lua 中的this 类似的是self  table 也具有生命周期 2,使用table  创建类 projed ...

  6. SQL SERVER 2005中如何获取日期(一个月的最后一日、上个月第一天、最后一天、一年的第一日等等)

    原文:[转]SQL SERVER 2005中如何获取日期(一个月的最后一日.上个月第一天.最后一天.一年的第一日等等) 在网上找到的一篇文章,相当不错哦O(∩_∩)O~ //C#本周第一天       ...

  7. windows 7 telnet 开启关闭

    win7运行telnet提示:'telnet' 不是内部或外部命令,也不是可运行的程序或批处理文件 原因:win7默认没有打开此功能 解决方案:控制面板->程序和功能->打开或关闭wind ...

  8. weblogic生产、开发模式互转

    生产模式与开发模式转换: 1.生产模式-->开发模式     将%DOMAIN_HOME%\config\config.xml文件中<production-mode-enabled> ...

  9. 确保Zend Studio最佳性能的10点建议

    作为一个PHP开发人员,你需要知道使用Zend Studio时,什么应该做,什么要避免.就像Roy Ganor说的那样“你必须掌握的你IDE”.从IDE角度来看,建立PHP项目时,了解Zend Stu ...

  10. 【从0开始Tornado网站】主页登录和显示的最新文章

    日志首页只能放置在它,这里的美,该<form>使用bootstrap的form-inline修改后的类,例如以下列方式: 前台代码例如以下: {%extends 'main.html'%} ...