MapReduce调度与执行原理之任务调度（续）

前言 ：本文旨在理清在Hadoop中一个MapReduce作业（Job）在提交到框架后的整个生命周期过程，权作总结和日后参考，如有问题，请不吝赐教。本文不涉及Hadoop的架构设计，如有兴趣请参考相关书籍和文献。在梳 理过程中，我对一些感兴趣的源码也会逐行研究学习，以期强化基础。

作者
：Jaytalent

开始日期
：2013年9月9日

参考资料：【1】《Hadoop技术内幕--深入解析MapReduce架构设计与实现原理》董西成

                  【2】   Hadoop 1.0.0 源码

                            【3】《Hadoop技术内幕--深入解析Hadoop Common和HDFS架构设计与实现原理》蔡斌 陈湘萍

继续
上一篇文章的话题，说说调度器的任务选择机制。

一个MapReduce作业的生命周期大体分为5个阶段
【1】：

1. 作业提交与初始化

2. 
任务调度与监控

3. 任务运行环境准备

4. 任务执行

5. 作业完成

当JobTracker收到了来自TaskTracker的心跳后，是如何选择任务的呢？是通过assignTasks方法。下面详细分析该方法。在分析之前，首先提一下Hadoop的调度器调度模型。通常情况下，Hadoop会以队列为单位管理作业和资源。有了队列就产生所谓三级调度模型：调度器依次选择一个队列，队列中的一个作业，作业中的一个任务，最终将任务分配给有空闲slot的TaskTracker。assignTasks的实现也遵循这个模型：

    Collection<JobInProgress> jobQueue = jobQueueJobInProgressListener.getJobQueue();

对于FIFO调度器而言，队列即为对应监听器中使用的作业队列。然后，声明一个列表，用于保存选择的任务：

    // Assigned tasks
    List<Task> assignedTasks = new ArrayList<Task>();

接下来，计算队列中正在运行的和等待运行的map和reduce任务的数量：

    // Compute (running + pending) map and reduce task numbers across pool
    int remainingReduceLoad = 0;
    int remainingMapLoad = 0;
    synchronized (jobQueue) {
      for (JobInProgress job : jobQueue) {
        if (job.getStatus().getRunState() == JobStatus.RUNNING) {
          remainingMapLoad += (job.desiredMaps() - job.finishedMaps());
          if (job.scheduleReduces()) {
            remainingReduceLoad +=
              (job.desiredReduces() - job.finishedReduces());
          }
        }
      }
    }

其中，job.scheduleReduces方法判断当前map任务的总体进度是否满足reduce任务开始调度的条件，map任务完成的比例是否超过变量mapred.reduce.slowstart.completed.maps的值，若超过则计算reduce任务的剩余任务数。接下来，计算map和reduce任务的负载因子：

    // Compute the 'load factor' for maps and reduces
    double mapLoadFactor = 0.0;
    if (clusterMapCapacity > 0) {
      mapLoadFactor = (double)remainingMapLoad / clusterMapCapacity;
    }
    double reduceLoadFactor = 0.0;
    if (clusterReduceCapacity > 0) {
      reduceLoadFactor = (double)remainingReduceLoad / clusterReduceCapacity;
    }

map任务负载因子定义为当前剩余的（正在执行的和等待开始的）map任务的总数与集群总的map资源数（map slot数目）的商值。reduce任务负载因子同理。计算负载因子的目的是根据TaskTracker的负载情况和集群总的负载情况将所有任务均衡地调度到各个TaskTracker以便均衡地使用各个结点上的资源。根据这种思想，可以计算出某个TaskTracker当前可用的slot数目：

    final int trackerCurrentMapCapacity =
      Math.min((int)Math.ceil(mapLoadFactor * trackerMapCapacity),
                              trackerMapCapacity);
    int availableMapSlots = trackerCurrentMapCapacity - trackerRunningMaps;
    boolean exceededMapPadding = false;
    if (availableMapSlots > 0) {
      exceededMapPadding =
        exceededPadding(true, clusterStatus, trackerMapCapacity);
    }

由此可见，可用slot定义为：根据集群总体负载均衡还有多少slot应该可用的数目减去实际已经在用的slot数目。注意，exceededMapPadding表示是否有足够的slot预留给推测执行的任务。所谓推测执行，是Hadoop为了防止某些任务执行过慢，为一些较慢任务启动一个备份任务，让该任务做相同的事情，并最终选用最先成功运行完成的任务计算结果为最终结果。推测执行机制日后关注。下面就是任务选择过程：

    int numLocalMaps = 0;
    int numNonLocalMaps = 0;
    scheduleMaps:
    for (int i=0; i < availableMapSlots; ++i) {
      synchronized (jobQueue) {
        for (JobInProgress job : jobQueue) {
          if (job.getStatus().getRunState() != JobStatus.RUNNING) {
            continue;
          }
          Task t = null;
          // Try to schedule a node-local or rack-local Map task
          t =
            job.obtainNewNodeOrRackLocalMapTask(taskTrackerStatus,
                numTaskTrackers, taskTrackerManager.getNumberOfUniqueHosts());
          if (t != null) {
            assignedTasks.add(t);
            ++numLocalMaps;
            // Don't assign map tasks to the hilt!
            // Leave some free slots in the cluster for future task-failures,
            // speculative tasks etc. beyond the highest priority job
            if (exceededMapPadding) {
              break scheduleMaps;
            }
            // Try all jobs again for the next Map task
            break;
          }
          // Try to schedule a node-local or rack-local Map task
          t =
            job.obtainNewNonLocalMapTask(taskTrackerStatus, numTaskTrackers,
                                   taskTrackerManager.getNumberOfUniqueHosts());
          if (t != null) {
            assignedTasks.add(t);
            ++numNonLocalMaps;

            // We assign at most 1 off-switch or speculative task
            // This is to prevent TaskTrackers from stealing local-tasks
            // from other TaskTrackers.
            break scheduleMaps;
          }
        }
      }
    }
    int assignedMaps = assignedTasks.size();

对于某个空闲的slot，从队列中选择一个正在执行的作业，并调用obtainNewNodeOrRackLocalMapTask方法获得一个具有数据本地性地任务。若找到了这样的任务，将其放入结果列表中，并检查刚才获得的exceedingMapPadding的值。若不满足，则跳出最外层循环，重新为每个slot分配任务，以期有新的空闲slot产生，从而满足推测执行的需求。当找到一个数据本地性任务后，马上跳出对队列的遍历，为下一个slot分配任务。

若没有找到具有数据本地性的任务，就调用obtainNewNonLocalMapTask方法获取一个非本地性的任务。如果找到了这样的任务，就将其放入结果列表中，然后跳出最外层循环，重新为每个slot分配任务。也就是说，一旦找到了一个非本地性任务，那么不能再继续获取任务，防止对于其他slot来说具有本地性地任务被抢夺。

这里解释一下数据本地性。在分布式环境中，为了减少任务执行过程中的网络传输开销，通常将任务调度到输入数据所在的计算节点，也就是让数据在本地进行计算 【1】 。Hadoop中数据本地性有三个等级：node-local（同节点），rack-local（同机架）和off-switch（跨机架）。选择任务时即按照上述顺序依次进行。

    int target = findNewMapTask(tts, clusterSize, numUniqueHosts, maxLevel,
                                status.mapProgress());
    if (target == -1) {
      return null;
    }
    Task result = maps[target].getTaskToRun(tts.getTrackerName());
    if (result != null) {
      addRunningTaskToTIP(maps[target], result.getTaskID(), tts, true);
      resetSchedulingOpportunities();
    }
    return result;

其中，findNewMapTask方法的第四个参数指定了获取任务的本地性等级，maxLevel表示最高。在obtainNewNonLocalMapTask方法中则使用的是

NON_LOCAL_CACHE_LEVEL。在findNewMapTask方法中可以看到，运行失败的任务总是被优先选择，让它们能够快速重新执行；然后按照数据本地性选择尚未运行的任务；最后是查找正在运行的任务，为较慢的任务启动备份（推测执行）。有兴趣可以看源码这里不展示了。

对于reduce任务来说选择过程十分类似，只不过reduce任务不涉及数据本地性，因为它的输入来自map任务的输出，来自所有map任务的结点。

    synchronized (jobQueue) {
        for (JobInProgress job : jobQueue) {
          if (job.getStatus().getRunState() != JobStatus.RUNNING ||
              job.numReduceTasks == 0) {
            continue;
          }
          Task t =
            job.obtainNewReduceTask(taskTrackerStatus, numTaskTrackers,
                                    taskTrackerManager.getNumberOfUniqueHosts()
                                    );
          if (t != null) {
            assignedTasks.add(t);
            break;
          }
          // Don't assign reduce tasks to the hilt!
          // Leave some free slots in the cluster for future task-failures,
          // speculative tasks etc. beyond the highest priority job
          if (exceededReducePadding) {
            break;
          }
        }
      }

注意，每一次心跳只分配一个reduce任务。
最后，我们关注一下当要执行的任务获得以后，如何返回给TaskTracker，以及JobTracker下达的一些命令。

重新来看心跳方法heartbeat。它的返回值是一个HeartbeatResponse类型，其中有一个重要的字段：

TaskTrackerAction[] actions;

这个数组就用于JobTracker向TaskTracker下达命令，包括执行刚刚选择的任务的指令。具体的命令种类有以下五种：

1. ReinitTrackerAction

2. LaunchTaskAction

3. KillTaskAction

4. KillJobAction

5. CommitTaskAction

两种情况下JobTracker会下达ReinitTrackerAction命令：丢失上次心跳应答信息或者丢失TaskTracker状态信息。这两种状态为不一致状态。

    short newResponseId = (short)(responseId + 1);
    status.setLastSeen(now);
    if (!processHeartbeat(status, initialContact, now)) {
      if (prevHeartbeatResponse != null) {
        trackerToHeartbeatResponseMap.remove(trackerName);
      }
      return new HeartbeatResponse(newResponseId,
                   new TaskTrackerAction[] {new ReinitTrackerAction()});
    }

LaunchTaskAction命令即包含了需要执行的任务。JobTracker在选择任务时首先选择的是辅助型任务，例如job-cleanup task，task-cleanup task和job-setup task。这些任务在调用assignTasks方法之前就已经选择，因此优先级最高。

    List<Task> tasks = getSetupAndCleanupTasks(taskTrackerStatus);
    if (tasks == null ) {
      tasks = taskScheduler.assignTasks(taskTrackers.get(trackerName));
    }
    if (tasks != null) {
      for (Task task : tasks) {
        expireLaunchingTasks.addNewTask(task.getTaskID());
        actions.add(new LaunchTaskAction(task));
      }
    }

KillTaskAction封装了需要杀死的任务。杀死的原因可能是任务失败，用户通过kill命令杀死等。KillJobAction封装了待清理的作业。清理的工作主要是删除临时目录。作业完成或失败时都会导致该作业被清理。最后，CommitTaskAction封装了需要提交的任务。Hadoop将一个成功运行完成的Task Attempt（一个任务的多个备份任务）结果文件从临时目录转移到最终目录的过程称为任务提交。后三种命令生成的代码如下：

    // Check for tasks to be killed
    List<TaskTrackerAction> killTasksList = getTasksToKill(trackerName);
    if (killTasksList != null) {
      actions.addAll(killTasksList);
    }

    // Check for jobs to be killed/cleanedup
    List<TaskTrackerAction> killJobsList = getJobsForCleanup(trackerName);
    if (killJobsList != null) {
      actions.addAll(killJobsList);
    }

    // Check for tasks whose outputs can be saved
    List<TaskTrackerAction> commitTasksList = getTasksToSave(status);
    if (commitTasksList != null) {
      actions.addAll(commitTasksList);
    }

至此，任务调度功流程大体框架全部结束，接下来就是任务在TaskTracker上的具体执行过程了。请关注后续文章。