hadoop运行原理之Job运行(二) Job提交及初始化

　　本篇主要介绍Job从客户端提交到JobTracker及其被初始化的过程。

　　以WordCount为例，以前的程序都是通过JobClient.runJob()方法来提交Job，但是现在大多用Job.waitForCompletion(true)方法来提交(true表示打印出运行过程)，但其本质都是一样的，最终都是通过JobClient的submitJobInternal()方法来提交Job。 

 1 public 

 2   RunningJob submitJobInternal(final JobConf job  3                                ) throws FileNotFoundException,  4  ClassNotFoundException,  5  InterruptedException,  6  IOException {  7  ......  8           //为job获取id

 9         JobID jobId = jobSubmitClient.getNewJobId(); 10         Path submitJobDir = new Path(jobStagingArea, jobId.toString()); 11         jobCopy.set("mapreduce.job.dir", submitJobDir.toString()); 12       

13  ...... 14         

15  printTokens(jobId, jobCopy.getCredentials()); 16           status = jobSubmitClient.submitJob( 17  jobId, submitJobDir.toString(), jobCopy.getCredentials()); 18  ...... 19   }

 　　submitJobInternal()方法主要完成这么几个工作：得到授权令牌；检查输出目录是否已存在；创建分片；将运行作业所需的资源复制到JobTracker的文件系统中。最后调用JobSubmissionProtocol的submitJob()方法。JobTracker继承了JobSubmissionProtocol接口，所以会转到去调用JobTracker的submitJob()方法。

　　这里插一句，JobSubmissionProtocol接口有两个默认的子类实现：JobTracker和LocalJobRunner。如果使用的是hadoop的默认配置，在mapred-site.xml文件中{mapred.job.tracker}的值为“local”，此时JobSubmissionProtocol的实现使用LocalJobRunner，即使用的是本地文件系统。否则的话使用HDFS。这也是为什么我们在mapred-site.xml文件要配置{mapred.job.tracker}的原因。具体使用哪个JobSubmissionProtocol是在JobClient初始化的时候决定的。从下面JobClient的init()方法代码可以清晰的看到：

 1 public void init(JobConf conf) throws IOException {  2     String tracker = conf.get("mapred.job.tracker", "local");  3     tasklogtimeout = conf.getInt(  4  TASKLOG_PULL_TIMEOUT_KEY, DEFAULT_TASKLOG_TIMEOUT);  5     this.ugi = UserGroupInformation.getCurrentUser();  6     if ("local".equals(tracker)) {  7       conf.setNumMapTasks(1);  8       this.jobSubmitClient = new LocalJobRunner(conf);  9     } else { 10       this.rpcJobSubmitClient = 

11  createRPCProxy(JobTracker.getAddress(conf), conf); 12       this.jobSubmitClient = createProxy(this.rpcJobSubmitClient, conf); 13  } 14   }

　　

　　接着上面来说。看看JobTracker的submit()方法。

 1  JobStatus submitJob(JobID jobId, String jobSubmitDir,  2       UserGroupInformation ugi, Credentials ts, boolean recovered)  3       throws IOException {  4     // Check for safe-mode

 5  checkSafeMode();  6  ......  7     JobInProgress job = null;  8    

 9     // Submit the job

10  JobStatus status; 11       try { 12         status = addJob(jobId, job); 13       } catch (IOException ioe) { 14         LOG.info("Job " + jobId + " submission failed!", ioe); 15         status = job.getStatus(); 16  status.setFailureInfo(StringUtils.stringifyException(ioe)); 17  failJob(job); 18         throw ioe; 19  } 20       return status; 21  } 22   }

　　首先检查系统是否处于安全模式。接着会创建JobInProgress对象，这个对象用来维护了Job运行的相关信息。然后来检查用户的队列权限，并检查内存的使用情况。最终调用addJob()方法来提交job。

1     synchronized (jobs) { 2       synchronized (taskScheduler) { 3  jobs.put(job.getProfile().getJobID(), job); 4         for (JobInProgressListener listener : jobInProgressListeners) { 5  listener.jobAdded(job); 6  } 7  } 8     }

　　这里用到了观察者模式，jobInProgressListeners是一个List<JobInProgressListener>，代表所有已注册的监听器(观察者)。listener.jobAdded(job);这行语句则分别调用所有已注册listener的jobAdded()方法。从上一篇文章中我们知道，最主要的listener就是EagerTaskInitializationListener和JobQueueJobInProgressListener。

　　JobQueueJobInProgressListener的jobAdded()方法比较简单，只有一句话，就是先构建一个JobSchedulingInfo对象，然后和JobInProgress对应起来放入jobQueue中。

　　下面是EagerTaskInitializationListener的jobAdded()方法：

1  @Override 2   public void jobAdded(JobInProgress job) { 3     synchronized (jobInitQueue) { 4  jobInitQueue.add(job); 5  resortInitQueue(); 6  jobInitQueue.notifyAll(); 7  } 8   }

 　　这个方法首先将job(JobInProgress)添加到初始化队列中；然后按优先级对队列中的JobInProcess进行排序。上篇文件中介绍了，在EagerTaskInitializationListener中监听到有新的job(JobInProgress)添加到队列中时，则会对其进行初始化工作。最终是调用了JobTracker的initJob()方法来对job进行初始化，这部分过程在下一篇文章再写吧。

　　最后画个流程图来总结一下，画的不好，将就看一下吧。

 

　　本文基于hadoop1.2.1

　　如有错误，还请指正

　　参考文章：《Hadoop技术内幕 深入理解MapReduce架构设计与实现原理》 董西成

　　转载请注明出处：http://www.cnblogs.com/gwgyk/p/3999128.html