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  • MR1和MR2(Yarn)工作原理流程

    一、Mapreduce1

    1  MR1工作原理图

    工作流程主要分为以下6个步骤:

    1 作业的提交

    1)客户端向jobtracker请求一个新的作业ID(通过JobTrackergetNewJobId()方法获取,见第2

    2)计算作业的输入分片,将运行作业所需要的资源(包括jar文件、配置文件和计算得到的输入分片)复制到一个以ID命名的jobtracker的文件系统中(HDFS)见第3

    3)告知jobtracker作业准备执行,见第4

    2 作业的初始化

    4)JobTracker收到对其submitJob()方法的调用后,会把此调用放入一个内部队列中,交由作业调度器进行调度,并对其初始化,见第5

    5)作业调度器首先从共享文件系统HDFS中获取客户端已经计算好的输入分片,见第6

    6)为每个分片创建一个map任务和reduce任务,以及作业创建和作业清理的任务。

    3 任务的分配

    7)tasktracker定期向jobtracker发送心跳,表明自己还活着。见第7

    8)jobtrackertasktracker分配任务,对于map任务,jobtracker会考虑tasktracker的网络位置,选取一个距离其输入分片文件最近的tasktracker,对于reduce任务,jobtracker会从reduce任务列表中选取下一个来执行。

    4 任务的执行

    9)HDFS中把作业的jar文件复制到tasktracker所在的文件系统,实现jar文件本地化,同时,tasktracker将应用程序所需的全部文件从分布式缓存中复制到本地磁盘,见8,并且tasktracker为任务新建一个本地工作目录,并把jar文件的内容解压到这个文件夹下,然后新建一个taskRunner实例运行该任务

    10)TaskRunner启动一个新的JVM(见第9)来运行每个任务(见第10)

    5 进度和状态的更新

    11)任务运行期间,对其进度progress保持追踪。对map进度是已经处理输入所占的比例。对于reduce任务,分三部分,与shuffle的三个阶段相对应。Shuffle是系统执行排序的过程。是mapreduce的心脏。

    对于map端而言:每个map任务都有一个环形内存缓冲区,默认是0.8,当缓冲区达到阈值时便开始把内容溢出spill到磁盘,在写入磁盘之前,线程会根据数据最终要传的reducer把数据划分成相应的分区,每个分区中,按键值进行内排序,如果有combine (使结果更紧凑),会在combine完成之后再写入磁盘。

    对于reducer端而言,map的输出文件位于tasktracker的本地磁盘,每个map任务完成的时间可能不同,只要有一个完成,就会复制其输出(这就是复制阶段),然后把map的输出进行merge合并,然后直接把数据输入到reduce函数,完成输出。

    6 作业的完成

    二、Mapreduce2Yarn

    2 MR2工作原理图

    工作流程主要分为以下6步执行:

    1 作业的提交

    1)、客户端向ResourceManager请求一个新的作业IDResourceManager收到后,回应一个ApplicationID见第2

    2)、计算作业的输入分片,将运行作业所需要的资源(包括jar文件、配置文件和计算得到的输入分片)复制到一个(HDFS)见第3

    3)、告知ResourceManager作业准备执行,并且调用submitApplication()提交作业,见第4

    2 作业的初始化

    4)ResourceManager收到对其submitApplication()方法的调用后,会把此调用放入一个内部队列中,交由作业调度器进行调度,并对其初始化,然后为该其分配一个contain容器,见第5

    5)、并与对应的NodeManager通信见第5a,要求它在Contain中启动ApplicationMaster见第5b

    6)ApplicationMaster启动后,会对作业进行初始化,并保持作业的追踪见第6.

    7)ApplicationMasterHDFS中共享资源,,接受客户端计算的输入分片为每个分片。见第7

    3 任务的分配

    8)ApplicationMasterResourceManager注册,这样就可以直接通过RM查看应用的运行状态,然后为所有的mapreduce任务获取资源,见第8

    4 任务的执行

    9)ApplicationMaster申请到资源后,与NodeManager进行交互,要求它在Contain容器中启动执行任务。见第9a9b

    5 进度和状态的更新

    10)、各个任务通过RPC协议umbilical接口向ApplicationMaster汇报自己的状态和进度,方便ApplicationMaster随时掌握各个任务的运行状态。用户也可以向ApplicationMaster查询运行状态。

    6 作业的完成

    11)、应用完成后,ApplicationMasterResourceManager注销并关闭自己。

     

    参考网址:http://www.cnblogs.com/liuzhongfeng/p/6753663.html

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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/zhangwuji/p/7594728.html
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