Hadoop 2.6 MapReduce运行原理详解

Hadoop 2.6 MapReduce运行原理详解

　　市面上的hadoop权威指南一类的都是老版本的书籍了，索性学习并翻译了下最新版的Hadoop:The Definitive Guide, 4th Edition与大家共同学习。

　　我们通过提交jar包，进行MapReduce处理，那么整个运行过程分为五个环节：

　　1、向client端提交MapReduce job.

　　2、随后yarn的ResourceManager进行资源的分配.

　　3、由NodeManager进行加载与监控containers.

　　4、通过applicationMaster与ResourceManager进行资源的申请及状态的交互，由NodeManagers进行MapReduce运行时job的管理.

　　5、通过hdfs进行job配置文件、jar包的各节点分发。

Job 提交过程

　　job的提交通过调用submit()方法创建一个JobSubmitter实例，并调用submitJobInternal()方法。整个job的运行过程如下：

　　1、向ResourceManager申请application ID，此ID为该MapReduce的jobId。

　　2、检查output的路径是否正确，是否已经被创建。

　　3、计算input的splits。

　　4、拷贝运行job 需要的jar包、配置文件以及计算input的split 到各个节点。

　　5、在ResourceManager中调用submitAppliction()方法,执行job

Job 初始化过程

　　1、当resourceManager收到了submitApplication()方法的调用通知后，scheduler开始分配container,随之ResouceManager发送applicationMaster进程，告知每个nodeManager管理器。

　　2、由applicationMaster决定如何运行tasks,如果job数据量比较小，applicationMaster便选择将tasks运行在一个JVM中。那么如何判别这个job是大是小呢？当一个job的mappers数量小于10个，只有一个reducer或者读取的文件大小要小于一个HDFS block时，（可通过修改配置项mapreduce.job.ubertask.maxmaps,mapreduce.job.ubertask.maxreduces以及mapreduce.job.ubertask.maxbytes 进行调整)

　　3、在运行tasks之前，applicationMaster将会调用setupJob()方法，随之创建output的输出路径(这就能够解释，不管你的mapreduce一开始是否报错，输出路径都会创建)

Task 任务分配

　　1、接下来applicationMaster向ResourceManager请求containers用于执行map与reduce的tasks（step 8),这里map task的优先级要高于reduce task，当所有的map tasks结束后，随之进行sort(这里是shuffle过程后面再说）,最后进行reduce task的开始。(这里有一点，当map tasks执行了百分之5%的时候，将会请求reduce，具体下面再总结)

　　2、运行tasks的是需要消耗内存与CPU资源的，默认情况下，map和reduce的task资源分配为1024MB与一个核，（可修改运行的最小与最大参数配置,mapreduce.map.memory.mb,mapreduce.reduce.memory.mb,mapreduce.map.cpu.vcores,mapreduce.reduce.reduce.cpu.vcores.)

Task 任务执行

　　1、这时一个task已经被ResourceManager分配到一个container中，由applicationMaster告知nodemanager启动container，这个task将会被一个主函数为YarnChild的java application运行，但在运行task之前，首先定位task需要的jar包、配置文件以及加载在缓存中的文件。

　　2、YarnChild运行于一个专属的JVM中，所以任何一个map或reduce任务出现问题，都不会影响整个nodemanager的crash或者hang。

　　3、每个task都可以在相同的JVM task中完成，随之将完成的处理数据写入临时文件中。

Mapreduce数据流

运行进度与状态更新

　　1、MapReduce是一个较长运行时间的批处理过程，可以是一小时、几小时甚至几天，那么Job的运行状态监控就非常重要。每个job以及每个task都有一个包含job（running,successfully completed,failed）的状态，以及value的计数器，状态信息及描述信息（描述信息一般都是在代码中加的打印信息），那么，这些信息是如何与客户端进行通信的呢？

　　2、当一个task开始执行，它将会保持运行记录，记录task完成的比例，对于map的任务，将会记录其运行的百分比，对于reduce来说可能复杂点，但系统依旧会估计reduce的完成比例。当一个map或reduce任务执行时，子进程会持续每三秒钟与applicationMaster进行交互。

Job 完成

 　　最终，applicationMaster会收到一个job完成的通知，随后改变job的状态为successful。最终，applicationMaster与task containers被清空。

 

Shuffle与Sort

　　从map到reduce的过程，被称之为shuffle过程，MapReduce使到reduce的数据一定是经过key的排序的，那么shuffle是如何运作的呢？

　　当map任务将数据output时，不仅仅是将结果输出到磁盘，它是将其写入内存缓冲区域，并进行一些预分类。

　　

　　1、The Map Side

　　首先map任务的output过程是一个环状的内存缓冲区，缓冲区的大小默认为100MB（可通过修改配置项mpareduce.task.io.sort.mb进行修改），当写入内存的大小到达一定比例，默认为80%（可通过mapreduce.map.sort.spill.percent配置项修改）,便开始写入磁盘。

　　在写入磁盘之前，线程将会指定数据写入与reduce相应的patitions中，最终传送给reduce.在每个partition中，后台线程将会在内存中进行Key的排序，（如果代码中有combiner方法，则会在output时就进行sort排序，这里，如果只有少于3个写入磁盘的文件，combiner将会在outputfile前启动，如果只有一个或两个，那么将不会调用）

　 这里将map输出的结果进行压缩会大大减少磁盘IO与网络传输的开销（配置参数mapreduce.map .output.compress 设置为true,如果使用第三方压缩jar，可通过mapreduce.map.output.compress.codec进行设置)

　  随后这些paritions输出文件将会通过HTTP发送至reducers，传送的最大启动线程通过mapreduce.shuffle.max.threads进行配置。

　　2、The Reduce Side

　　首先上面每个节点的map都将结果写入了本地磁盘中，现在reduce需要将map的结果通过集群拉取过来，这里要注意的是，需要等到所有map任务结束后,reduce才会对map的结果进行拷贝，由于reduce函数有少数几个复制线程，以至于它可以同时拉取多个map的输出结果。默认的为5个线程（可通过修改配置mapreduce.reduce.shuffle.parallelcopies来修改其个数）

　　这里有个问题，那么reducers怎么知道从哪些机器拉取数据呢？ 

　　当所有map的任务结束后，applicationMaster通过心跳机制（heartbeat mechanism)，由它知道mapping的输出结果与机器host,所以reducer会定时的通过一个线程访问applicationmaster请求map的输出结果。

　　Map的结果将会被拷贝到reduce task的JVM的内存中（内存大小可在mapreduce.reduce.shuffle.input.buffer.percent中设置）如果不够用，则会写入磁盘。当内存缓冲区的大小到达一定比例时（可通过mapreduce.reduce.shuffle.merge.percent设置)或map的输出结果文件过多时（可通过配置mapreduce.reduce.merge.inmen.threshold)，将会除法合并(merged)随之写入磁盘。

　　这时要注意，所有的map结果这时都是被压缩过的，需要先在内存中进行解压缩，以便后续合并它们。（合并最终文件的数量可通过mapreduce.task.io.sort.factor进行配置） 最终reduce进行运算进行输出。

参考文献:《Hadoop:The Definitive Guide, 4th Edition》

原文地址：http://www.cnblogs.com/yangsy0915/p/5559969.html