JobTracker作业启动过程分析

转自：http://blog.csdn.net/androidlushangderen/article/details/41356521

在Hadoop中，启动作业运行的方式有很多，可以用命令行格式把打包好后的作业提交还可以，用Hadoop的插件进行应用开发，在这么多的方式中，都会必经过一个流程，作业会以JobInProgress的形式提交到JobTracker中。什么叫JobTracker呢，也许有些人了解Hadoop只知道他的MapReduce计算模型，那个过程只是其中的Task执行的一个具体过程，比较微观上的流程，而JobTrack是一个比较宏观上的东西。涉及到作业的提交的过程。Hadoop遵循的是Master/Slave的架构，也就是主从关系，对应的就是JobTracker/TaskTracker，前者负责资源管理和作业调度，后者主要负责执行由前者分配过来的作业。这样说的话，简单明了。JobTracker里面的执行的过程很多，那就得从开头开始分析，也就是作业最最开始的提交流程开始。后面的分析我会结合MapReduce的代码穿插式的分析，便于大家理解。

其实在作业的提交状态之前，还不会到达JobTacker阶段的，首先是到了MapReduce中一个叫JobClient的类中。也就是说，比如用户通过bin/hadoop jar xxx.jar把打包的jar包上传到系统中时，首先会触发的就是JobClient.。

1. public RunningJob submitJob(String jobFile) throws FileNotFoundException,
2. InvalidJobConfException,
3. IOException {
4. // Load in the submitted job details
5. JobConf job = new JobConf(jobFile);
6. return submitJob(job);
7. }

之后人家根据配置文件接着调用submitJob()方法

1. public RunningJob submitJob(JobConf job) throws FileNotFoundException,
2. IOException {
3. try {
4. //又继续调用的是submitJobInternal方法
5. return submitJobInternal(job);
6. } catch (InterruptedException ie) {
7. throw new IOException("interrupted", ie);
8. } catch (ClassNotFoundException cnfe) {
9. throw new IOException("class not found", cnfe);
10. }
11. }

来到了submitJobInternal的主要方法了

1. ...
2. jobCopy = (JobConf)context.getConfiguration();
3. // Create the splits for the job 为作业创建输入信息
4. FileSystem fs = submitJobDir.getFileSystem(jobCopy);
5. LOG.debug("Creating splits at " + fs.makeQualified(submitJobDir));
6. int maps = writeSplits(context, submitJobDir);
7. jobCopy.setNumMapTasks(maps);
8. // write "queue admins of the queue to which job is being submitted"
9. // to job file.
10. String queue = jobCopy.getQueueName();
11. AccessControlList acl = jobSubmitClient.getQueueAdmins(queue);
12. jobCopy.set(QueueManager.toFullPropertyName(queue,
13. QueueACL.ADMINISTER_JOBS.getAclName()), acl.getACLString());
14. // Write job file to JobTracker's fs
15. FSDataOutputStream out =
16. FileSystem.create(fs, submitJobFile,
17. new FsPermission(JobSubmissionFiles.JOB_FILE_PERMISSION));
18. try {
19. jobCopy.writeXml(out);
20. } finally {
21. out.close();
22. }
23. //
24. // Now, actually submit the job (using the submit name)
25. //
26. printTokens(jobId, jobCopy.getCredentials());
27. //所有信息配置完毕，作业的初始化工作完成，最后将通过RPC方式正式提交作业
28. status = jobSubmitClient.submitJob(
29. jobId, submitJobDir.toString(), jobCopy.getCredentials());
30. JobProfile prof = jobSubmitClient.getJobProfile(jobId);

在这里他会执行一些作业提交之前需要进行的初始化工作，最后会RPC调用远程的提交方法。下面是一个时序图

至此我们知道，我们作业已经从本地提交出去了，后面的事情就是JobTracker的事情了，这个时候我们直接会触发的是JobTacker的addJob()方法。

1. private synchronized JobStatus addJob(JobID jobId, JobInProgress job)
2. throws IOException {
3. totalSubmissions++;
4. synchronized (jobs) {
5. synchronized (taskScheduler) {
6. jobs.put(job.getProfile().getJobID(), job);
7. //观察者模式，会触发每个监听器的方法
8. for (JobInProgressListener listener : jobInProgressListeners) {
9. listener.jobAdded(job);
10. }
11. }
12. }
13. myInstrumentation.submitJob(job.getJobConf(), jobId);
14. job.getQueueMetrics().submitJob(job.getJobConf(), jobId);
15. LOG.info("Job " + jobId + " added successfully for user '"
16. + job.getJobConf().getUser() + "' to queue '"
17. + job.getJobConf().getQueueName() + "'");
18. AuditLogger.logSuccess(job.getUser(),
19. Operation.SUBMIT_JOB.name(), jobId.toString());
20. return job.getStatus();
21. }

在这里设置了很多监听器，监听作业的一个情况。那么分析到这里，我们当然也也要顺便学习一下JobTracker的是怎么运行开始的呢。其实JobTracker是一个后台服务程序，他有自己的main方法入口执行地址。上面的英文是这么对此进行描述的：

1. /**
2. * Start the JobTracker process.  This is used only for debugging.  As a rule,
3. * JobTracker should be run as part of the DFS Namenode process.
4. * JobTracker也是一个后台进程，伴随NameNode进程启动进行，main方法是他的执行入口地址
5. */
6. public static void main(String argv[]
7. ) throws IOException, InterruptedException

上面说的很明白，作为NameNode的附属进程操作，NameNode跟JonTracker一样，全局只有一个，也是Master/Slave的关系对应的是DataNode数据结点。这些是HDFS相关的东西了。

1. public static void main(String argv[]
2. ) throws IOException, InterruptedException {
3. StringUtils.startupShutdownMessage(JobTracker.class, argv, LOG);
4. try {
5. if(argv.length == 0) {
6. //调用startTracker方法开始启动JobTracker
7. JobTracker tracker = startTracker(new JobConf());
8. //JobTracker初始化完毕，开启里面的各项线程服务
9. tracker.offerService();
10. }
11. else {
12. if ("-dumpConfiguration".equals(argv[0]) && argv.length == 1) {
13. dumpConfiguration(new PrintWriter(System.out));
14. }
15. else {
16. System.out.println("usage: JobTracker [-dumpConfiguration]");
17. System.exit(-1);
18. }
19. }
20. } catch (Throwable e) {
21. LOG.fatal(StringUtils.stringifyException(e));
22. System.exit(-1);
23. }
24. }

里面2个主要方法，初始化JobTracker，第二个开启服务方法。首先看startTracker()，最后会执行到new JobTracker()构造函数里面去了：

1. JobTracker(final JobConf conf, String identifier, Clock clock, QueueManager qm)
2. throws IOException, InterruptedException {
3. .....
4. //初始化安全相关操作
5. secretManager =
6. new DelegationTokenSecretManager(secretKeyInterval,
7. tokenMaxLifetime,
8. tokenRenewInterval,
9. DELEGATION_TOKEN_GC_INTERVAL);
10. secretManager.startThreads();
11. ......
12. // Read the hosts/exclude files to restrict access to the jobtracker.
13. this.hostsReader = new HostsFileReader(conf.get("mapred.hosts", ""),
14. conf.get("mapred.hosts.exclude", ""));
15. //初始化ACL访问控制列表
16. aclsManager = new ACLsManager(conf, new JobACLsManager(conf), queueManager);
17. LOG.info("Starting jobtracker with owner as " +
18. getMROwner().getShortUserName());
19. // Create the scheduler
20. Class<? extends TaskScheduler> schedulerClass
21. = conf.getClass("mapred.jobtracker.taskScheduler",
22. JobQueueTaskScheduler.class, TaskScheduler.class);
23. //初始化Task任务调度器
24. taskScheduler = (TaskScheduler) ReflectionUtils.newInstance(schedulerClass, conf);
25. // Set service-level authorization security policy
26. if (conf.getBoolean(
27. ServiceAuthorizationManager.SERVICE_AUTHORIZATION_CONFIG, false)) {
28. ServiceAuthorizationManager.refresh(conf, new MapReducePolicyProvider());
29. }
30. int handlerCount = conf.getInt("mapred.job.tracker.handler.count", 10);
31. this.interTrackerServer =
32. RPC.getServer(this, addr.getHostName(), addr.getPort(), handlerCount,
33. false, conf, secretManager);
34. if (LOG.isDebugEnabled()) {
35. Properties p = System.getProperties();
36. for (Iterator it = p.keySet().iterator(); it.hasNext();) {
37. String key = (String) it.next();
38. String val = p.getProperty(key);
39. LOG.debug("Property '" + key + "' is " + val);
40. }
41. }

里面主要干了这么几件事:

1.初始化ACL访问控制列表数据

2.创建TaskSchedule任务调度器

3.得到DPC Server。

4.还有其他一些零零碎碎的操作....

然后第2个方法offService()，主要开启了各项服务;

1. public void offerService() throws InterruptedException, IOException {
2. // Prepare for recovery. This is done irrespective of the status of restart
3. // flag.
4. while (true) {
5. try {
6. recoveryManager.updateRestartCount();
7. break;
8. } catch (IOException ioe) {
9. LOG.warn("Failed to initialize recovery manager. ", ioe);
10. // wait for some time
11. Thread.sleep(FS_ACCESS_RETRY_PERIOD);
12. LOG.warn("Retrying...");
13. }
14. }
15. taskScheduler.start();
16. .....
17. this.expireTrackersThread = new Thread(this.expireTrackers,
18. "expireTrackers");
19. //启动该线程的主要作用是发现和清理死掉的任务
20. this.expireTrackersThread.start();
21. this.retireJobsThread = new Thread(this.retireJobs, "retireJobs");
22. //启动该线程的作用是清理长时间驻留在内存中且已经执行完的任务
23. this.retireJobsThread.start();
24. expireLaunchingTaskThread.start();
25. if (completedJobStatusStore.isActive()) {
26. completedJobsStoreThread = new Thread(completedJobStatusStore,
27. "completedjobsStore-housekeeper");
28. //该线程的作用是把已经运行完成的任务的信息保存到HDFS中，以便后续的查询
29. completedJobsStoreThread.start();
30. }
31. // start the inter-tracker server once the jt is ready
32. this.interTrackerServer.start();
33. synchronized (this) {
34. state = State.RUNNING;
35. }
36. LOG.info("Starting RUNNING");
37. this.interTrackerServer.join();
38. LOG.info("Stopped interTrackerServer");
39. }

主要3大线程在这个方法里被开开启了，expireTrackersThread，retireJobsThread，completedJobsStoreThread，还有1个RPC服务的开启，interTrackerServer.start()，还有细节的操作就不列举出来了。好了JobTraker的close方法的流程刚刚好和以上的操作相反，之前启动过的线程统统关掉。

1. void close() throws IOException {
2. //服务停止
3. if (this.infoServer != null) {
4. LOG.info("Stopping infoServer");
5. try {
6. this.infoServer.stop();
7. } catch (Exception ex) {
8. LOG.warn("Exception shutting down JobTracker", ex);
9. }
10. }
11. if (this.interTrackerServer != null) {
12. LOG.info("Stopping interTrackerServer");
13. this.interTrackerServer.stop();
14. }
15. if (this.expireTrackersThread != null && this.expireTrackersThread.isAlive()) {
16. LOG.info("Stopping expireTrackers");
17. //执行线程中断操作
18. this.expireTrackersThread.interrupt();
19. try {
20. //等待线程执行完毕再执行后面的操作
21. this.expireTrackersThread.join();
22. } catch (InterruptedException ex) {
23. ex.printStackTrace();
24. }
25. }
26. if (this.retireJobsThread != null && this.retireJobsThread.isAlive()) {
27. LOG.info("Stopping retirer");
28. this.retireJobsThread.interrupt();
29. try {
30. this.retireJobsThread.join();
31. } catch (InterruptedException ex) {
32. ex.printStackTrace();
33. }
34. }
35. if (taskScheduler != null) {
36. //调度器的方法终止
37. taskScheduler.terminate();
38. }
39. if (this.expireLaunchingTaskThread != null && this.expireLaunchingTaskThread.isAlive()) {
40. LOG.info("Stopping expireLaunchingTasks");
41. this.expireLaunchingTaskThread.interrupt();
42. try {
43. this.expireLaunchingTaskThread.join();
44. } catch (InterruptedException ex) {
45. ex.printStackTrace();
46. }
47. }
48. if (this.completedJobsStoreThread != null &&
49. this.completedJobsStoreThread.isAlive()) {
50. LOG.info("Stopping completedJobsStore thread");
51. this.completedJobsStoreThread.interrupt();
52. try {
53. this.completedJobsStoreThread.join();
54. } catch (InterruptedException ex) {
55. ex.printStackTrace();
56. }
57. }
58. if (jobHistoryServer != null) {
59. LOG.info("Stopping job history server");
60. try {
61. jobHistoryServer.shutdown();
62. } catch (Exception ex) {
63. LOG.warn("Exception shutting down Job History server", ex);
64. }
65. }
66. DelegationTokenRenewal.close();
67. LOG.info("stopped all jobtracker services");
68. return;
69. }

至此，JobTracker的执行过程总算有了一个了解了吧，不算太难。后面的过程分析。JobTracker是如何把任务进行分解和分配的，从宏观上去理解Hadoop的工作原理。下面是以上过程的一个时序图