mapreduce job提交流程源码级分析（二）（原创）

上一小节(http://www.cnblogs.com/lxf20061900/p/3643581.html)讲到Job. submit()方法中的：

info = jobClient.submitJobInternal(conf)方法用来上传资源提交Job的，这一节就讲讲这个方法。

一、首先jobClient在构造函数中会构造了和JobTracker通信的对象jobSubmitClient，jobSubmitClient是JobSubmissionProtocol类型的动态代理类。JobSubmissionProtocol协议是JobClient与JobTracker通信专用协议。代码如下：

 private static JobSubmissionProtocol createRPCProxy(InetSocketAddress addr,
      Configuration conf) throws IOException {
    return (JobSubmissionProtocol) RPC.getProxy(JobSubmissionProtocol.class,
        JobSubmissionProtocol.versionID, addr, 
        UserGroupInformation.getCurrentUser(), conf,
        NetUtils.getSocketFactory(conf, JobSubmissionProtocol.class));
  }

 　　getProxy方法的关键是Invoker类，Invoker类实现了 InvocationHandler接口，主要有两个成员变量，remoteId是Client.ConnectionId类型，保存连接地址和用户的 ticket，客户端连接服务器由<remoteAddress，protocol，ticket>唯一标识。

Invoker类的invoke方法最重要的操作是：ObjectWritable value = (ObjectWritable) client.call(new Invocation(method, args), remoteId)。Invocation实现了Writable接口，并封装了method和args，使得可以通过RPC传输；Client.call方法将Writable参数封装到一个Call中，并且连接JobTracker后将封装后call发送过去，同步等待call执行完毕，返回value。

 public Writable call(Writable param, ConnectionId remoteId)  
                       throws InterruptedException, IOException {
    Call call = new Call(param);
    Connection connection = getConnection(remoteId, call);
    connection.sendParam(call);                 // send the parameter
    boolean interrupted = false;
    synchronized (call) {
      while (!call.done) {
        try {
          call.wait();                           // wait for the result
        } catch (InterruptedException ie) {
          // save the fact that we were interrupted
          interrupted = true;
        }
      }

      if (interrupted) {
        // set the interrupt flag now that we are done waiting
        Thread.currentThread().interrupt();
      }

      if (call.error != null) {
        if (call.error instanceof RemoteException) {
          call.error.fillInStackTrace();
          throw call.error;
        } else { // local exception
          // use the connection because it will reflect an ip change, unlike
          // the remoteId
          throw wrapException(connection.getRemoteAddress(), call.error);
        }
      } else {
        return call.value;
      }
    }
  }

 　　上面的第四行代码用于建立同JobTracker的连接。而Client.getConnection方法中connection.setupIOstreams()才是真正建立连接的地方，其中的socket是通过默认的SocketFactory .createSocket()，而这个默认的SocketFactory是org.apache.hadoop.net. StandardSocketFactory。

二、jobClient.submitJobInternal(conf)初始化staging目录(这是job提交的根目录)：Path jobStagingArea=JobSubmissionFiles.getStagingDir(JobClient.this, jobCopy)，这个方法最终会调用jobTracker.getStagingAreaDirInternal()方法，代码如下：

  private String getStagingAreaDirInternal(String user) throws IOException {
    final Path stagingRootDir =
      new Path(conf.get("mapreduce.jobtracker.staging.root.dir",
            "/tmp/hadoop/mapred/staging"));
    final FileSystem fs = stagingRootDir.getFileSystem(conf);
    return fs.makeQualified(new Path(stagingRootDir,
                              user+"/.staging")).toString();
  }

三、从JobTracker获取JobID。JobID jobId = jobSubmitClient.getNewJobId()。最终调用的是JobTracker.getNewJobId()方法。然后执行Path submitJobDir = new Path(jobStagingArea, jobId.toString());获得该job提交的路径，也就是在stagingDir目录下建一个以jobId为文件名的目录，可以查看配置文件中的"mapreduce.job.dir"来查看此完整目录。有了 submitJobDir之后就可以将job运行所需的全部文件上传到对应的目录下了，具体是调用 jobClient.copyAndConfigureFiles(jobCopy, submitJobDir)这个方法。

四、copyAndConfigureFiles(jobCopy, submitJobDir)实现上传文件，包括-tmpfiles(外部文件)、tmpjars(第三方jar包)、tmparchives(一些归档文件)以及job.jar拷贝到HDFS中，这个方法最终调用jobClient.copyAndConfigureFiles(job, jobSubmitDir, replication);这个方法实现文件上传。而前三种文件（tmpfiles(外部文件)、tmpjars(第三方jar包)、tmparchives(一些归档文件)）的实际上传过程在copyRemoteFiles方法中，通过FileUtil.copy完成拷贝，这三种文件都是先分割文件列表后分别上传（每一类文件可以有多个）。然后是：

　　 // First we check whether the cached archives and files are legal.
    TrackerDistributedCacheManager.validate(job);
    //  set the timestamps of the archives and files
    TrackerDistributedCacheManager.determineTimestamps(job);
    //  set the public/private visibility of the archives and files
    TrackerDistributedCacheManager.determineCacheVisibilities(job);
    // get DelegationTokens for cache files
    TrackerDistributedCacheManager.getDelegationTokens(job,job.getCredentials());

上面的代码是进行一些cached archives and files的校验和保存其时间戳和权限内容

　　Job.jar通过fs.copyFromLocalFile方法拷贝到HDFS中。而job.jar(这是打包后的作业)文件则是直接通过fs.copyFromLocalFile(new Path(originalJarPath), submitJarFile);上传完成。我们在提交作业的时候会在本地先打包成jar文件然后将配置文件中的"mapred.jar"设置为本地jar包路径，当在这里拷贝到HDFS中后在重新将"mapred.jar"设置为HDFS对应job.jar包的路径。

　　同时这四个文件都会设置replication个副本，防止热点出现。

五、然后就会根据我们设置的outputFormat类执行output.checkOutputSpecs(context)，进行输出路径的检验，主要是保证输出路径不存在，存在会抛出异常。

六、对输入文件进行分片操作了，int maps = writeSplits(context, submitJobDir)。writeSplits方法会根据是否使用了新API选择不同的方法写：

private int writeSplits(org.apache.hadoop.mapreduce.JobContext job,
      Path jobSubmitDir) throws IOException,
      InterruptedException, ClassNotFoundException {
    JobConf jConf = (JobConf)job.getConfiguration();
    int maps;
    if (jConf.getUseNewMapper()) {
      maps = writeNewSplits(job, jobSubmitDir);
    } else {
      maps = writeOldSplits(jConf, jobSubmitDir);
    }
    return maps;
  }

使用了新API后，会调用writeNewSplits(job, jobSubmitDir)方法，这个方法代码如下：

 private <T extends InputSplit>
  int writeNewSplits(JobContext job, Path jobSubmitDir) throws IOException,
      InterruptedException, ClassNotFoundException {
    Configuration conf = job.getConfiguration();
    InputFormat<?, ?> input =
      ReflectionUtils.newInstance(job.getInputFormatClass(), conf);//默认是TextInputFormat

    List<InputSplit> splits = input.getSplits(job);
    T[] array = (T[]) splits.toArray(new InputSplit[splits.size()]);

    // sort the splits into order based on size, so that the biggest
    // go first，大文件优先处理
    Arrays.sort(array, new SplitComparator());
    JobSplitWriter.createSplitFiles(jobSubmitDir, conf,
        jobSubmitDir.getFileSystem(conf), array);
    return array.length;//这是mapper的数量
  }

可以看出该方法首先获取splits数组信息后，排序，将会优先处理大文件。JobSplitWriter.createSplitFiles(jobSubmitDir, conf, jobSubmitDir.getFileSystem(conf), array)方法会将split信息和SplitMetaInfo都写入HDFS中，其代码如下：

public static <T extends InputSplit> void createSplitFiles(Path jobSubmitDir, 
      Configuration conf, FileSystem fs, T[] splits) 
  throws IOException, InterruptedException {
    FSDataOutputStream out = createFile(fs, 
        JobSubmissionFiles.getJobSplitFile(jobSubmitDir), conf);
    SplitMetaInfo[] info = writeNewSplits(conf, splits, out);
    out.close();
    writeJobSplitMetaInfo(fs,JobSubmissionFiles.getJobSplitMetaFile(jobSubmitDir), 
        new FsPermission(JobSubmissionFiles.JOB_FILE_PERMISSION), splitVersion,
        info);
  }

如上writeNewSplits会将信息写入job.split文件，然后返回SplitMetaInfo数组信息，再通过writeJobSplitMetaInfo方法将SplitMetaInfo信息写入job.splitmetainfo中。

七、然后将配置文件写入：jobCopy.writeXml(out);//写"job.xml"。

八、通过 jobSubmitClient.submitJob(jobId, submitJobDir.toString(), jobCopy.getCredentials())提交job，最终调用的是JobTracker.submitJob。

九、返回一个NetworkedJob(status, prof, jobSubmitClient)对象，它实现了RunningJob接口。这个对象可以在JobClient端(比如eclipse，不断的打印运行日志)。

ps:

一、hadoop版本是1.0.0；

二、上述文件的提交目录可以在web ui中打开相应作业的配置文件查找"mapreduce.job.dir"，就可以看到文件的上传目录。比如：hdfs://XXXX:8020/user/hadoop/.staging/job_201403141637_0160

下一节关注上述的步骤八。

错误之处还望大伙指点

参考：

http://www.kankanews.com/ICkengine/archives/87415.shtml