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hadoop2提交到Yarn： Mapreduce执行过程分析

问题导读

1.为什么会产生Yarn？
2.Configuration类的作用是什么？
3.GenericOptionsParser类的作用是什么？
4.如何将命令行中的参数配置到变量conf中？
5.哪个方法会获得传入的参数？
6.如何在命令行指定reduce的个数？
7.默认情况map、reduce为几？
8.setJarByClass的作用是什么？
9.如果想在控制台打印job（maoreduce）当前的进度,需要设置哪个参数？
10.配置了哪个参数，在提交job的时候，会创建一个YARNRunner对象来进行任务的提交？
11.哪个类实现了读取yarn-site.xml、core-site.xml等配置文件中的配置属性的？
12.JobSubmitter类中的哪个方法实现了把job提交到集群？
13.DistributedCache在mapreduce中发挥了什么作用？
14.对每个输入文件进行split划分，是物理划分还是逻辑划分，他们有什么区别？
15.分片的大小有哪些因素来决定
16.分片是如何计算得来的？

1 概述

该瞅瞅MapReduce的内部运行原理了，以前只知道个皮毛，再不搞搞，不然怎么死的都不晓得。下文会以2.4版本中的WordCount这个经典例子作为分析的切入点，一步步来看里面到底是个什么情况。

2 为什么要使用MapReduce

Map/Reduce，是一种模式，适合解决并行计算的问题，比如TopN、贝叶斯分类等。注意，是并行计算，而非迭代计算，像涉及到层次聚类的问题就不太适合了。

从名字可以看出，这种模式有两个步骤，Map和Reduce。Map即数据的映射，用于把一组键值对映射成另一组新的键值对，而Reduce这个东东，以Map阶段的输出结果作为输入，对数据做化简、合并等操作。

而MapReduce是Hadoop生态系统中基于底层HDFS的一个计算框架，它的上层又可以是Hive、Pig等数据仓库框架，也可以是Mahout这样的数据挖掘工具。由于MapReduce依赖于HDFS，其运算过程中的数据等会保存到HDFS上，把对数据集的计算分发给各个节点，并将结果进行汇总，再加上各种状态汇报、心跳汇报等，其只适合做离线计算。和实时计算框架Storm、Spark等相比，速度上没有优势。旧的Hadoop生态几乎是以MapReduce为核心的，但是慢慢的发展，其扩展性差、资源利用率低、可靠性等问题都越来越让人觉得不爽，于是才产生了 Yarn，并且二代版的Hadoop生态都是以Yarn为核心。Storm、Spark等都可以基于Yarn使用。

3 怎么运行MapReduce

明白了哪些地方可以使用这个牛叉的MapReduce框架，那该怎么用呢？Hadoop的MapReduce源码给我们提供了范例，在其 hadoop-mapreduce-examples子工程中包含了MapReduce的Java版例子。在写完类似的代码后，打包成jar，在HDFS的客户端运行：

bin/hadoop jar mapreduce_examples.jar mainClass args

即可。当然，也可以在IDE(如Eclipse)中，进行远程运行、调试程序。

至于，HadoopStreaming方式，网上有很多。我们这里只讨论Java的实现。

4 如何编写MapReduce程序

如前文所说，MapReduce中有Map和Reduce，在实现MapReduce的过程中，主要分为这两个阶段，分别以两类函数进行展现，一个是map函数，一个是reduce函数。map函数的参数是一个键值对，其输出结果也是键值对，reduce函数以map的输出作为输入进行处理。

4.1 代码构成

实际的代码中，需要三个元素，分别是 Map、Reduce、运行任务的代码。这里的Map类是继承了org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper，并实现其中的map方法；而Reduce类是继承了org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer，实现其中的reduce方法。至于运行任务的代码，就是我们程序的入口。

下面是Hadoop提供的WordCount源码。

/**
* Licensed to the Apache Software Foundation (ASF) under one
* or more contributor license agreements. See the NOTICE file
* distributed with this work for additional information
* regarding copyright ownership. The ASF licenses this file
* to you under the Apache License, Version 2.0 (the
* "License"); you may not use this file except in compliance
* with the License. You may obtain a copy of the License at
*
* http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0
*
* Unless required by applicable law or agreed to in writing, software
* distributed under the License is distributed on an "AS IS" BASIS,
* WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied.
* See the License for the specific language governing permissions and
* limitations under the License.
*/
package org.apache.hadoop.examples;
import java.io.IOException;
import java.util.StringTokenizer;
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;
import org.apache.hadoop.util.GenericOptionsParser;
public class WordCount {
public static class TokenizerMapper
extends Mapper{
private final static IntWritable one = new IntWritable(1);
private Text word = new Text();
public void map(Object key, Text value, Context context
) throws IOException, InterruptedException {
StringTokenizer itr = new StringTokenizer(value.toString());
while (itr.hasMoreTokens()) {
word.set(itr.nextToken());
context.write(word, one);
}
}
}
public static class IntSumReducer
extends Reducer {
private IntWritable result = new IntWritable();
public void reduce(Text key, Iterable values,
Context context
) throws IOException, InterruptedException {
int sum = 0;
for (IntWritable val : values) {
sum += val.get();
}
result.set(sum);
context.write(key, result);
}
}
public static void main(String[] args) throws Exception {
Configuration conf = new Configuration();
String[] otherArgs = new GenericOptionsParser(conf, args).getRemainingArgs();
if (otherArgs.length != 2) {
System.err.println("Usage: wordcount ");
System.exit(2);
}
Job job = new Job(conf, "word count");
job.setJarByClass(WordCount.class);
job.setMapperClass(TokenizerMapper.class);
job.setCombinerClass(IntSumReducer.class);
job.setReducerClass(IntSumReducer.class);
job.setOutputKeyClass(Text.class);
job.setOutputValueClass(IntWritable.class);
FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(otherArgs[0]));
FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(otherArgs[1]));
System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1);
}
}

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4.2 入口类4.2.1 参数获取

首先定义配置文件类 Configuration，此类是Hadoop各个模块的公共使用类，用于加载类路径下的各种配置文件，读写其中的配置选项。

第二步中，用到了 GenericOptionsParser类，其目的是将命令行中参数自动设置到变量conf中。

GenericOptionsParser的构造方法进去之后，会进行到 parseGeneralOptions，对传入的参数进行解析：

private void parseGeneralOptions(Options opts, Configuration conf,
String[] args) throws IOException {
opts = buildGeneralOptions(opts);
CommandLineParser parser = new GnuParser();
try {
commandLine = parser.parse(opts, preProcessForWindows(args), true);
processGeneralOptions(conf, commandLine);
} catch(ParseException e) {
LOG.warn("options parsing failed: "+e.getMessage());
HelpFormatter formatter = new HelpFormatter();
formatter.printHelp("general options are: ", opts);
}
}

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而getRemainingArgs方法会获得传入的参数，接着在main方法中会进行判断参数的个数，由于此处是WordCount计算，只需要传入文件的输入路径和输出路径即可，因此参数的个数为2，否则将退出：

if (otherArgs.length != 2) {
System.err.println("Usage: wordcount ");
System.exit(2);
}

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如果在代码运行的时候传入其他的参数，比如指定reduce的个数，可以根据GenericOptionsParser的命令行格式这么写：

bin/hadoop jar MyJob.jar com.xxx.MyJobDriver -Dmapred.reduce.tasks=5

其规则是 -D加MapReduce的配置选项，当然还支持-fs等其他参数传入。当然，默认情况下Reduce的数目为1，Map的数目也为1。

4.2.2 Job定义

定义Job对象，其构造方法为：

public Job(Configuration conf, String jobName) throws IOException {
this(conf);
setJobName(jobName);
}

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可见，传入的"word count"就是Job的名字。而conf被传递给了JobConf进行环境变量的获取：

public JobConf(Configuration conf) {
super(conf);
if (conf instanceof JobConf) {
JobConf that = (JobConf)conf;
credentials = that.credentials;
}
checkAndWarnDeprecation();
}

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Job已经实例化了，下面就得给这个Job加点佐料才能让它按照我们的要求运行。于是依次给Job添加启动Jar包、设置Mapper类、设置合并类、设置Reducer类、设置输出键类型、设置输出值的类型。

这里有必要说下设置Jar包的这个方法setJarByClass：

public void setJarByClass(Class cls) {
ensureState(JobState.DEFINE);
conf.setJarByClass(cls);
}

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它会首先判断当前Job的状态是否是运行中，接着通过class找到其所属的jar文件，将jar路径赋值给mapreduce.job.jar属性。至于寻找jar文件的方法，则是通过classloader获取类路径下的资源文件，进行循环遍历。具体实现见ClassUtil类中的findContainingJar方法。

搞完了上面的东西，紧接着就会给 mapreduce.input.fileinputformat.inputdir参数赋值，这是Job的输入路径，还有 mapreduce.input.fileinputformat.inputdir，这是Job的输出路径。具体的位置，就是我们前面main中传入的Args。

4.2.3 Job提交

万事俱备，那就运行吧。

这里调用的方法如下：

public boolean waitForCompletion(boolean verbose
) throws IOException, InterruptedException,
ClassNotFoundException {
if (state == JobState.DEFINE) {
submit();
}
if (verbose) {
monitorAndPrintJob();
} else {
// get the completion poll interval from the client.
int completionPollIntervalMillis =
Job.getCompletionPollInterval(cluster.getConf());
while (!isComplete()) {
try {
Thread.sleep(completionPollIntervalMillis);
} catch (InterruptedException ie) {
}
}
}
return isSuccessful();
}

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至于方法的参数 verbose，如果想在控制台打印当前的进度，则设置为true。

至于submit方法，如果当前在HDFS的配置文件中配置了 mapreduce.framework.name属性为“yarn”的话，会创建一个 YARNRunner对象来进行任务的提交。其构造方法如下：

public YARNRunner(Configuration conf, ResourceMgrDelegate resMgrDelegate,
ClientCache clientCache) {
this.conf = conf;
try {
this.resMgrDelegate = resMgrDelegate;
this.clientCache = clientCache;
this.defaultFileContext = FileContext.getFileContext(this.conf);
} catch (UnsupportedFileSystemException ufe) {
throw new RuntimeException("Error in instantiating YarnClient", ufe);
}
}

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其中，ResourceMgrDelegate实际上ResourceManager的代理类，其实现了 YarnClient接口，通过 ApplicationClientProtocol代理直接向RM提交Job，杀死Job，查看Job运行状态等操作。同时，在ResourceMgrDelegate类中会通过YarnConfiguration来读取yarn-site.xml、core-site.xml等配置文件中的配置属性。

下面就到了客户端最关键的时刻了，提交Job到集群运行。具体实现类是JobSubmitter类中的 submitJobInternal方法。这个牛气哄哄的方法写了100多行，还不算其几十行的注释。我们看它干了点啥。

Step1:

检查job的输出路径是否存在，如果存在则抛出异常。

Step2:

初始化用于存放Job相关资源的路径。注意此路径的构造方式为：

conf.get(MRJobConfig.MR_AM_STAGING_DIR,
MRJobConfig.DEFAULT_MR_AM_STAGING_DIR)
+ Path.SEPARATOR + user
+ Path.SEPARATOR + STAGING_CONSTANT

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其中， MRJobConfig.DEFAULT_MR_AM_STAGING_DIR为“/tmp/hadoop-yarn/staging”， STAGING_CONSTANT为".staging"。

Step3:

设置客户端的host属性： mapreduce.job.submithostname和mapreduce.job.submithostaddress。

Step4:

通过RPC，向Yarn的ResourceManager申请JobID对象。

Step5:

从HDFS的NameNode获取验证用的Token，并将其放入缓存。

Step6:

将作业文件上传到HDFS，这里如果我们前面没有对Job命名的话，默认的名称就会在这里设置成jar的名字。并且，作业默认的副本数是10，如果属性 mapreduce.client.submit.file.replication没有被设置的话。

Step7:

文件上传到HDFS之后，还要被DistributedCache进行缓存起来。这是因为计算节点收到该作业的第一个任务后，就会有DistributedCache自动将作业文件Cache到节点本地目录下，并且会对压缩文件进行解压，如：.zip，.jar，.tar等等，然后开始任务。

最后，对于同一个计算节点接下来收到的任务， DistributedCache不会重复去下载作业文件，而是直接运行任务。如果一个作业的任务数很多，这种设计避免了在同一个节点上对用一个job的文件会下载多次，大大提高了任务运行的效率。

Step8:

对每个输入文件进行split划分。注意这只是个逻辑的划分，不是物理的。因为此处是输入文件，因此执行的是FileInputFormat类中的getSplits方法。只有非压缩的文件和几种特定压缩方式压缩后的文件才分片。分片的大小由如下几个参数决定： mapreduce.input.fileinputformat.split.maxsize、mapreduce.input.fileinputformat.split.minsize、文件的块大小。

具体计算方式为：

Math.max(minSize, Math.min(maxSize, blockSize))

分片的大小有可能比默认块大小64M要大，当然也有可能小于它，默认情况下分片大小为当前HDFS的块大小，64M。

接下来就该正儿八经的获取分片详情了。代码如下：

long bytesRemaining = length; 2
while (((double) bytesRemaining)/splitSize > SPLIT_SLOP) {
int blkIndex = getBlockIndex(blkLocations, length-bytesRemaining);
splits.add(makeSplit(path, length-bytesRemaining, splitSize,
blkLocations[blkIndex].getHosts()));
bytesRemaining -= splitSize;
}
if (bytesRemaining != 0) {
int blkIndex = getBlockIndex(blkLocations, length-bytesRemaining);
splits.add(makeSplit(path, length-bytesRemaining, bytesRemaining,
blkLocations[blkIndex].getHosts()));
}

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Step8.1：

将bytesRemaining(剩余未分片字节数)设置为整个文件的长度。

Step8.2：

如果bytesRemaining超过分片大小splitSize一定量才会将文件分成多个InputSplit，SPLIT_SLOP(默认1.1)。接着就会执行如下方法获取block的索引，其中第二个参数是这个block在整个文件中的偏移量，在循环中会从0越来越大：

protected int getBlockIndex(BlockLocation[] blkLocations, long offset) {
for (int i = 0 ; i < blkLocations.length; i++) {
// is the offset inside this block?
if ((blkLocations[i].getOffset() <= offset) &&
(offset < blkLocations[i].getOffset() + blkLocations[i].getLength())){
return i;
}
}
BlockLocation last = blkLocations[blkLocations.length -1];
long fileLength = last.getOffset() + last.getLength() -1;
throw new IllegalArgumentException("Offset " + offset + " is outside of file (0.." + fileLength + ")");
}

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将符合条件的块的索引对应的block信息的主机节点以及文件的路径名、开始的偏移量、分片大小splitSize封装到一个InputSplit中加入List splits。

Step8.3：

bytesRemaining -= splitSize修改剩余字节大小。剩余如果bytesRemaining还不为0，表示还有未分配的数据，将剩余的数据及最后一个block加入splits。

Step8.4

如果不允许分割isSplitable==false，则将第一个block、文件目录、开始位置为0，长度为整个文件的长度封装到一个InputSplit，加入splits中；如果文件的长度==0，则splits.add(new FileSplit(path, 0, length, new String[0]))没有block，并且初始和长度都为0；

Step8.5

将输入目录下文件的个数赋值给 "mapreduce.input.num.files"，方便以后校对，返回分片信息splits。

　　这就是getSplits获取分片的过程。当使用基于FileInputFormat实现InputFormat时，为了提高MapTask的数据本地性，应尽量使InputSplit大小与block大小相同。

　如果分片大小超过bolck大小，但是InputSplit中的封装了单个block的所在主机信息啊，这样能读取多个bolck数据吗？

比如当前文件很大，1G，我们设置的最小分片是100M，最大是200M，当前块大小为64M，经过计算后的实际分片大小是100M，这个时候第二个分片中存放的也只是一个block的host信息。需要注意的是split是逻辑分片，不是物理分片，当Map任务需要的数据本地性发挥作用时，会从本机的block开始读取，超过这个block的部分可能不在本机，这就需要从别的DataNode拉数据过来，因为实际获取数据是一个输入流，这个输入流面向的是整个文件，不受split的影响，split的大小越大可能需要从别的节点拉的数据越多，从从而效率也会越慢，拉数据的多少是由getSplits方法中的splitSize决定的。所以为了更有效率，分片的大小尽量保持在一个block大小吧。

Step9:

将split信息和SplitMetaInfo都写入HDFS中。使用方法：

JobSplitWriter.createSplitFiles(jobSubmitDir, conf, jobSubmitDir.getFileSystem(conf), array);

复制代码

Step10:

对Map数目设置，上面获得到的split的个数就是实际的Map任务的数目。

Step11:

hadoop2提交到Yarn： Mapreduce执行过程分析

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