JobTracker 负责接收用户提交的作业,负责启动.跟踪任务执行.JobSubmissionProtocol是JobClient与JobTracker通信的接口.InterTrackerProtocol是TaskTracker与JobTracker通信的接口. TaskTracker 负责执行任务 Map task Reduce task 文件写入: JobTracker失败:使用ZooKepper 1.   Job Tracker失败在所有的失败中是最严重的一种:解决方案:Zookeppe

TaskScheduler是MapReduce中的任务调度器.在MapReduce中,JobTracker接收JobClient提交的Job,将它们按InputFormat的划分以及其他相关配置,生成若干个Map和Reduce任务. 然后,当一个TaskTracker通过心跳告知JobTracker自己还有空闲的任务Slot时,JobTracker就会向其分派任务.具体应该分派一些什么样的任务给这台TaskTracker,这就是TaskScheduler所需要考虑的事情. TaskSchedul

上一节分析到了JobTracker把作业从队列里取出来并进行了初始化,所谓的初始化,主要是获取了Map.Reduce任务的数量,并统计了哪些DataNode所在的服务器可以处理哪些Split等等,将这些信息缓存起来,但还没有进行实质的分配.等待TaskTracker跟自己通信. TaskTracker一般运行于DataNode之上,下面是它的声明,可见,是一个线程类: /******************************************************* * TaskT

JobTracker和TaskTracker分别启动之后(JobTracker启动流程源码级分析,TaskTracker启动过程源码级分析),taskTracker会通过心跳与JobTracker通信,并获取分配它的任务.用户将作业提交到JobTracker之后,放入相应的数据结构中,静等被分配.mapreduce job提交流程源码级分析(三)这篇文章已经分析了用户提交作业的最后步骤,主要是构造作业对应的JobInProgress并加入jobs,告知所有的JobInProgressListen

一.概要描述 在上上一篇博文和上一篇博文中分别描述了jobTracker和其服务(功能)模块初始化完成后,接收JobClient提交的作业,并进行初始化.本文着重描述,JobTracker如何选择作业的Task分发到TaskTracker.本文只是描述一个TaskTracker如何从JobTracker获取Task任务.Task任务在TaskTracker如何执行将在后面博文中描述. 二. 流程描述   1. TaskTracker在run中调用offerService()方法一直死循环的去连接

[Hadoop代码笔记]Hadoop作业提交之TaskTracker获取Task 一.概要描述 在上上一篇博文和上一篇博文中分别描述了jobTracker和其服务(功能)模块初始化完成后,接收JobClient提交的作业,并进行初始化.本文着重描述,JobTracker如何选择作业的Task分发到TaskTracker.本文只是描述一个TaskTracker如何从JobTracker获取Task任务.Task任务在TaskTracker如何执行将在后面博文中描述. 二. 流程描述   1. Ta

转自:http://blog.csdn.net/androidlushangderen/article/details/41477061 上次分析完JobTracker通过TaskScheduler如何把作业分配给TaskTracker,这次把目光 移动到TaskTracker上面.TaskTracker在这里其实是一个slave的从属关系.我在后面的分析会通过TaskTracker的执行流程,主要讲他的2个过程的分析1.作业启动执行2.与JobTracker的heatbeat的过程.2个过程都

在上面一节我们分析了JobTracker调用JobQueueTaskScheduler进行任务分配,JobQueueTaskScheduler又调用JobInProgress按照一定顺序查找任务的流程,获得了任务之后,将任务封装为TaskTrackerAction数组返回的整个过程.TaskTracker通过心跳响应接收到了这个数组.本节我们继续分析,TaskTracker拿到了这个数组之后,如何对任务进行处理的. 1,TaskTracker在其方法offerService中,将得到的任务加入队

TaskScheduler是一个.net版的任务调度器.概念少,简单易用. 支持SimpleTrigger触发器,指定固定时间间隔和执行次数: 支持CronTrigger触发器,用强大的Cron表达式满足日历形式的复杂触发规则: 支持动态添加和删除任务,可根据具体需求实现复杂逻辑: static void Main(string[] args) { Scheduler scheduler = new Scheduler(); SimpleTrigger simpleTrigger = , );

<深入理解Spark:核心思想与源码分析>一书前言的内容请看链接<深入理解SPARK:核心思想与源码分析>一书正式出版上市 <深入理解Spark:核心思想与源码分析>一书第一章的内容请看链接<第1章 环境准备> <深入理解Spark:核心思想与源码分析>一书第二章的内容请看链接<第2章 SPARK设计理念与基本架构> 由于本书的第3章内容较多,所以打算分别开辟四篇随笔分别展现. <深入理解Spark:核心思想与源码分析>一

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这是Live555源码阅读的第二部分,包括了任务调度相关的三个类.任务调度是Live555源码中很重要的部分. 本文由乌合之众 lym瞎编,欢迎转载 http://www.cnblogs.com/oloroso/ 本文由乌合之众 lym瞎编,欢迎转载 my.oschina.net/oloroso TaskScheduler任务调度器抽象基类 TaskScheduler是一个抽象基类,其定义在live555sourcecontrol\UsageEnvironment\include\UsageEn

与JobTracker一样,TaskTracker也有main()方法,然后以线程的方式启动(继承了Runnable接口).main()方法中主要包含两步:一是创建一个TaskTracker对象:二是启动TaskTracker线程. public static void main(String argv[]) throws Exception { ... try { JobConf conf=new JobConf(); ... TaskTracker tt = new TaskTracker(

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一.基本概念 在MapReduce中,一个准备提交执行的应用程序称为“作业(job)”,而从一个作业划分出的运行于各个计算节点的工作单元称为“任务(task)”.此外,Hadoop提供的分布式文件系统(HDFS)主要负责各个节点的数据存储,并实现了高吞吐率的数据读写. 在分布式存储和分布式计算方面,Hadoop都是用主/从(Master/Slave)架构.在一个配置完整的集群上,想让Hadoop这头大象奔跑起来,需要在集群中运行一系列后台程序.不同的后台程序扮演不用的角色,这些角色由NameNo

在监听器初始化Job.JobTracker相应TaskTracker心跳.调度器分配task源码级分析中我们分析的Tasktracker发送心跳的机制,这一节我们分析TaskTracker接受JobTracker的响应信息后的工作内容. TaskTracker中的transmitHeartBeat方法通过调用JobTracker.heartbeat方法获得心跳的响应信息HeartbeatResponse,然后返回给TaskTracker.offerService()方法.HeartbeatRes

Hadoop平台的最大优势就是充分地利用了廉价的PC机,这也就使得集群中的工作节点存在一个重要的问题——节点所在的PC机内存资源有限(这里所说的工作节点指的是TaskTracker节点),执行任务时常常出现内存不够的情况,如:堆溢出错误:同时,该PC机也可能部署了其它集群的工作节点.针对这个问题,Hadoop专门在TaskTracker节点内部设计了一个后台线程——任务内存管理器(TaskMemoeryManagerThread),来管理工作节点使用的内存.其核心思想就是:一方面监控每一个正在执

TaskTracker也是作为一个单独的JVM来运行的,其main函数就是TaskTracker的入口函数,当运行start-all.sh时,脚本就是通过SSH运行该函数来启动TaskTracker的. TaskTracker是JobTracker和Task之间的桥梁:一方面,从JobTracker接收并执行各种命令:运行任务.提交任务.杀死任务等:另一方面,将本地节点上各个任务的状态通过心跳周期性汇报给JobTracker.TaskTracker与JobTracker和Task之间采用了RPC

查看tasktracker的50060的地址无法正常查看,主要有两个原因,一个是在/tmp目录下有以前使用2.02版本留下的文件没有删除,二个是因为端口被占用了 解决方法: 一.删除/tmp目录下所有文件 [root@localhost hadoop]# su -[root@localhost ~]# cd /tmp/[root@localhost tmp]# lshadoop-shen hsperfdata_shenhadoop-shen-datanode.pid Jetty_0_0_0_0_

原创文章,转载请注明: 转载自http://www.cnblogs.com/tovin/p/3879151.html 在SparkContext创建过程中会调用createTaskScheduler函数来启动TaskScheduler任务调度器,本文就详细分析TaskScheduler的工作原理: TaskScheduler会根据部署方式而选择不同的SchedulerBackend来处理 下图展示了TaskScheduler.TaskSchedulerImpl.SchedulerBackend等

一.概要描述 在上篇博文描述了TaskTracker从Jobtracker如何从JobTracker获取到要执行的Task.在从JobTracker获取到LaunchTaskAction后,执行addToTaskQueue方法来把要执行的Task加入到queue.在本篇博文中,我们来关注下该方法后,TaskTracker怎么来处理这些Task. 实际上,TaskTracker初始化时,会初始化并启动两个TaskLauncher类型的线程,mapLauncher,reduceLauncher.在T