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  • TaskTracker获取并执行map或reduce任务的过程(一)

      我们知道TaskTracker在默认情况下,每个3秒就行JobTracker发送一个心跳包,也就是在这个心跳包中包含对任务的请求。JobTracker返回给TaskTracker的心跳包中包含有各种action(任务),如果有满足在此TaskTracker上执行的任务的话,该任务也就包含在心跳包的响应中。在TaskTracker端有线程专门等待map或reduce任务,并从队列中取出执行。

    1. TaskTracker发送心跳包

      TaskTracker是作为一个单独的JVM运行的,它启动以后一直处于offerService()函数中,每隔3秒就执行一次transmitHeartBeat函数,如下所示:

    HeartbeatResponse heartbeatResponse = transmitHeartBeat(now);

      该函数具体代码为:

      HeartbeatResponse transmitHeartBeat(long now) throws IOException {
      ......
    if (status == null) { synchronized (this) { status = new TaskTrackerStatus(taskTrackerName, localHostname, httpPort, cloneAndResetRunningTaskStatuses( sendCounters), failures, maxMapSlots, maxReduceSlots); } } // // 检查是否可以接受新的任务 // boolean askForNewTask; long localMinSpaceStart; synchronized (this) { askForNewTask = ((status.countOccupiedMapSlots() < maxMapSlots || status.countOccupiedReduceSlots() < maxReduceSlots) && acceptNewTasks); localMinSpaceStart = minSpaceStart; }
    ......
    HeartbeatResponse heartbeatResponse = jobClient.heartbeat(status, justStarted, justInited, askForNewTask, heartbeatResponseId); ...... return heartbeatResponse; }

      我们从中可以看出,TaskTracker首先创建一个TaskTrackerStatus对象,其中包含有TaskTracker的各种信息,比如,map slot的数目,reducer slot槽的数目,TaskTracker所在的主机名等信息。然后,对TaskTracker的空闲的slot以及磁盘空间进行检查,如果满足相应的条件时,最终就会通过JobClient(为JobTracker的代理)将心跳信息发送给JobTracker,并得到JobTracker的响应HeartbeatResponse。如下所示,JobClient是InterTrackerProtocol的一个实例,而JobTracker实现了InterTrackerProtocol这个接口。

        this.jobClient = (InterTrackerProtocol) 
        UserGroupInformation.getLoginUser().doAs(
            new PrivilegedExceptionAction<Object>() {
          public Object run() throws IOException {
            return RPC.waitForProxy(InterTrackerProtocol.class,
                InterTrackerProtocol.versionID,
                jobTrackAddr, fConf);
          }
        });

        那么,TaskTracker怎样通过JobTracker的代理与JobTracker进行通信呢?它是通过RPC调用JobTracker的heartbeat(......)方法而实现的。

    2. TaskTracker端获取任务

      TaskTracker接收到任务后,会将它们放入到相应的LinkedList中,LinkedList实现了List和Queue接口,它是基于链表实现的FIFO的队列。

    heartbeatInterval = heartbeatResponse.getHeartbeatInterval();if (actions != null){ 
              for(TaskTrackerAction action: actions) {
                if (action instanceof LaunchTaskAction) {
                  addToTaskQueue((LaunchTaskAction)action);
             ......
              }
            }
      ......

      private void addToTaskQueue(LaunchTaskAction action) {
        if (action.getTask().isMapTask()) {
          mapLauncher.addToTaskQueue(action);
        } else {
          reduceLauncher.addToTaskQueue(action);
        }
        }

     

      TaskTracker启动的时候,创建了两个线程:mapLauncher和reduceLauncher,它们分别处理map任务和reduce任务,map任务有mapLauncher负责将其放入到LinkedList中,reduce任务有reducerLauncher负责将其放入到它维护的LinkedList中。

      public void addToTaskQueue(LaunchTaskAction action) {
          synchronized (tasksToLaunch) {
            TaskInProgress tip = registerTask(action, this);
            tasksToLaunch.add(tip);
            tasksToLaunch.notifyAll();
          }
        }

      mapLauncher或者是reducerLauncher根据接收到的action,创建对应的TaskTracker.TaskInProgress对象,并放入到队列中,唤醒等待的线程进行处理。 如下所示,该线程负责从taskToLaunch中获取task,当有空间的slot时,执行这个task。

      synchronized (tasksToLaunch) {
                while (tasksToLaunch.isEmpty()) {
                  tasksToLaunch.wait();
                }
                //get the TIP
                tip = tasksToLaunch.remove(0);
                task = tip.getTask();
                LOG.info("Trying to launch : " + tip.getTask().getTaskID() + 
                         " which needs " + task.getNumSlotsRequired() + " slots");
              }
    .....
              //得到空闲的slot后,启动这个task
              startNewTask(tip);

      这样,TaskTracker就得到了待处理的任务,具体如何执行请参考下一篇博客。

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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/yueliming/p/3278196.html
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