MapReduce作业可以细分为map task和reduce task,而MRAppMaster又将map task和reduce task分为四种状态: 1.pending:刚启动但尚未向resourcemanager发送资源请求: 2.scheduled:已经向resourceManager发送资源请求,但尚未分配到资源: 3.assigned:已经分配到了资源且正在运行: 4.completed:已经运行完成. map task的生命周期为:scheduled -> assigned -…

分块:Block HDFS存储系统中,引入了文件系统的分块概念(block),块是存储的最小单位,HDFS定义其大小为64MB.与单磁盘文件系统相似,存储在 HDFS上的文件均存储为多个块,不同的是,如果某文件大小没有到达64MB,该文件也不会占据整个块空间.在分布式的HDFS集群上,Hadoop系统保证一个块存储在一个datanode上. 把File划分成Block,这个是物理上真真实实的进行了划分,数据文件上传到HDFS里的时候,需要划分成一块一块,每块的大小由hadoop-default.…

上一节分析了Job由JobClient提交到JobTracker的流程,利用RPC机制,JobTracker接收到Job ID和Job所在HDFS的目录,够早了JobInProgress对象,丢入队列,另一个线程从队列中取出JobInProgress对象,并丢入线程池中执行,执行JobInProgress的initJob方法,我们逐步分析. public void initJob(JobInProgress job) { if (null == job) { LOG.info("Init on…

MapReduce五大过程已经分析过半了.上次分析完Map的过程,着实花费了我的非常多时间.只是收获非常大,值得了额,这次用相同的方法分析完了Reduce的过程,也算是彻底摸透了MapReduce思想的2个最最重要的思想了吧. 好,废话不多,切入正题,在学习Reduce过程分析的之前,我特意查了书籍上或网络上相关的资料.我发现非常大都是大同小异.缺乏对于源代码的參照分析.所以我个人觉得.我了能够在某些细节上讲得跟明确些,或许会比較好.由于Map和Reduce的过程的总体流程是非常相近的,假设你看…

注意标题:Map Task数目的确定和Reduce Task数目的指定————自然得到结论,前者是后者决定的,后者是人为指定的.查看源码可以很容易看懂 1.MapReduce作业中Map Task数目的确定: 1)MapReduce从HDFS中分割读取Split文件,通过Inputformat交给Mapper来处理.Split是MapReduce中最小的计算单元,一个Split文件对应一个Map Task2)默认情况下HDFS种的一个block,对应一个Split.3)当执行Wordcount时…

之前有一段时间.我们的hadoop2.4集群压力非常大.导致提交的job出现大量的reduce被kill掉.同样的job执行时间比在hadoop0.20.203上面长了非常多.这个问题事实上是reduce 任务启动时机的问题,因为yarn中没有map slot和reduce slot的概念,且ResourceManager也不知道map task和reduce task之间的依赖关系,因此MRAppMaster自己须要设计资源申请策略以防止因reduce task过早启动照成资源利用率低下和ma…

阅读本文可以带着下面问题: 1.map和reduce的数量过多会导致什么情况? 2.Reduce可以通过什么设置来增加任务个数? 3.一个task的map数量由谁来决定? 4.一个task的reduce数量由谁来决定? 一般情况下,在输入源是文件的时候,一个task的map数量由splitSize来决定的,那么splitSize是由以下几个来决定的 goalSize = totalSize / mapred.map.tasks inSize = max {mapred.min.split.siz…

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…

无论是Hadoop还是spark,shuffle操作都是决定其性能的重要因素.在不能减少shuffle的情况下,使用一个好的shuffle管理器也是优化性能的重要手段. ShuffleManager的主要功能是在task直接传递数据,所以getWriter和getReader是它的主要接口. 大流程:   1)需求方:当一个Stage依赖于一个shuffleMap的结果,那它在DAG分解的时候就能识别到这个依赖,并注册到shuffleManager:   2)供应方:也就是shuffleMap,…

早上发现一个任务有20个reduce,但是只有四个正常完成,剩余16个等待了8个小时才分配执行(集群槽位资源充足) 解决方法:查看了集群的log,发现有这种warn: -- ::, WARN org.apache.hadoop.mapred.JobInProgress: No room for reduce task. Node tracker_s lave028.hadoop.sjs.org:localhost/ has bytes free; but we expect red uce in…