【Hadoop代码笔记】Hadoop作业提交之JobTracker接收作业提交

 

一、概要描述

在上一篇博文中主要描述了JobTracker接收作业的几个服务（或功能）模块的初始化过程。本节将介绍这些服务（或功能）是如何接收到提交的job。本来作业的初始化也可以在本节内描述，但是涉及到JobInProgress的初始化过程放在一张图上太拥挤，就分开到下一篇文章中描述。

二、 流程描述     

1. JobClient通过RPC的方式向JobTracker提交作业；

2. 调用JobTracker的submitJob方法。该方法是JobTracker向外提供的供调用的提交作业的接口。

3. submit方法中调用JobTracker的addJob方法。

4. 在addJob方法中会把作业加入到集合中供调度，并会触发注册的JobInProgressListener的jobAdded事件。由上篇博文的jobtracker相关服务和功能的初始化的FairScheduler的start方法中看到，这里注册的是两个JobInProgressListener。分别是FairScheduler的内部类JobListener和EagerTaskInitializationListener。

5. FairScheduler的内部类JobListener响应jobAdded事件事件

6. EagerTaskInitializationListener响应jobAdded事件事件

三、代码详细

 1. JobClient的submitJob方法，调用submitJobInternal方法。

主要流程：

1）通过调用JobTracker的getNewJobId()向jobtracker请求一个新的作业ID
2）获取job的jar、输入分片、作业描述等几个路径信息，以jobId命名。
3）其中getSystemDir()是返回jobtracker的系统目录，来放置job相关的文件。包括：mapreduce的jar文件submitJarFile、分片文件submitSplitFile、作业描述文件submitJobFile
4）检查作业的输出说明，如果没有指定输出目录或输出目录以及存在，则作业不提交。参照org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat的checkOutputSpecs方法。如果没有指定，则抛出InvalidJobConfException，文件已经存在则抛出FileAlreadyExistsException
5）计算作业的输入分片。通过InputFormat的getSplits(job)方法获得作业的split并将split序列化封装为RawSplit。返回split数目，也即代表有多个分片有多少个map。详细参见InputFormat获取Split的方法。
6）writeNewSplits 方法把输入分片写到JobTracker的job目录下。
7）将运行作业所需的资源（包括作业jar文件，配置文件和计算所得的输入分片）复制到jobtracker的文件系统中一个以作业ID命名的目录下。
8） 使用句柄JobSubmissionProtocol通过RPC远程调用的submitJob()方法，向JobTracker提交作业。 JobTracker作业放入到内存队列中，由作业调度器进行调度。并初始化作业实例。JobTracker创建job成功后会给JobClient传回 一个JobStatus对象 用于记录job的状态信息，如执行时间、Map和Reduce任务完成的比例等。JobClient会根据这个 JobStatus对象创建一个 NetworkedJob的RunningJob对象，用于定时从JobTracker获得执行过程的统计数据来监控并打印到用户的控制台。

1 public RunningJob submitJobInternal(JobConf job)
 2             throws FileNotFoundException, ClassNotFoundException,
 3             InterruptedException, IOException {
 4 
 5         // 1）通过调用JobTracker的getNewJobId()向jobtracker请求一个新的作业ID
 6         JobID jobId = jobSubmitClient.getNewJobId();
 7         // 2）获取job的jar、输入分片、作业描述等几个路径信息，以jobId命名。
 8         // 3）其中getSystemDir()是返回jobtracker的系统目录，来放置job相关的文件。包括：mapreduce的jar文件submitJarFile、分片文件submitSplitFile、作业描述文件submitJobFile
 9 
10         Path submitJobDir = new Path(getSystemDir(), jobId.toString());
11         Path submitJarFile = new Path(submitJobDir, "job.jar");
12         Path submitSplitFile = new Path(submitJobDir, "job.split");
13         configureCommandLineOptions(job, submitJobDir, submitJarFile);
14         Path submitJobFile = new Path(submitJobDir, "job.xml");
15         int reduces = job.getNumReduceTasks();
16         JobContext context = new JobContext(job, jobId);
17 
18         // Check the output specification
19         // 4）检查作业的输出说明，如果没有指定输出目录或输出目录以及存在，则作业不提交。参照org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat的checkOutputSpecs方法。如果没有指定，则抛出InvalidJobConfException，文件已经存在则抛出FileAlreadyExistsException
20 
21         if (reduces == 0 ? job.getUseNewMapper() : job.getUseNewReducer()) {
22             org.apache.hadoop.mapreduce.OutputFormat<?, ?> output = ReflectionUtils
23                     .newInstance(context.getOutputFormatClass(), job);
24             output.checkOutputSpecs(context);
25         } else {
26             job.getOutputFormat().checkOutputSpecs(fs, job);
27         }
28 
29         // 5）计算作业的输入分片。详细参见FormatInputFormat获取Split的方法。
30         // 6）writeNewSplits 方法把输入分片写到JobTracker的job目录下，名称是submitSplitFile
31         // job.split名称。
32         // 7）将运行作业所需的资源（包括作业jar文件，配置文件和计算所得的输入分片）复制到jobtracker的文件系统中一个以作业ID命名的目录下。
33 
34         // Create the splits for the job
35         LOG.debug("Creating splits at " + fs.makeQualified(submitSplitFile));
36         int maps;
37         if (job.getUseNewMapper()) {
38             maps = writeNewSplits(context, submitSplitFile);
39         } else {
40             maps = writeOldSplits(job, submitSplitFile);
41         }
42         job.set("mapred.job.split.file", submitSplitFile.toString());
43         job.setNumMapTasks(maps);
44 
45         // Write job file to JobTracker's fs
46         FSDataOutputStream out = FileSystem.create(fs, submitJobFile,
47                 new FsPermission(JOB_FILE_PERMISSION));
48 
49         try {
50             job.writeXml(out);
51         } finally {
52             out.close();
53         }
54 
55         // 8）使用句柄JobSubmissionProtocol通过RPC远程调用的submitJob()方法，向JobTracker提交作业。JobTracker根据接收到的submitJob()方法调用后，把调用放入到内存队列中，由作业调度器进行调度。并初始化作业实例。
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57         JobStatus status = jobSubmitClient.submitJob(jobId);
58         if (status != null) {
59             return new NetworkedJob(status);
60         } else {
61             throw new IOException("Could not launch job");
62         }
63     }

2. JobTracker的submitJob方法，是JobTracker向外提供的供调用的提交作业的接口。

public synchronized JobStatus submitJob(JobID jobId) throws IOException {
if(jobs.containsKey(jobId)) {
      //检查Job已经存在，则仅仅返回其status
      return jobs.get(jobId).getStatus();
}
//不存在，则创建该job 的JobInProgress 实例，
JobInProgress job = new JobInProgress(jobId, this, this.conf);
String queue = job.getProfile().getQueueName();
 new CleanupQueue().addToQueue(conf,getSystemDirectoryForJob(jobId));    
    }
// check for access
checkAccess(job, QueueManager.QueueOperation.SUBMIT_JOB);
// 检查内存是否够用
checkMemoryRequirements(job);
return addJob(jobId, job);
}

3.  JobTracker的addJob方法，把作业加入到集合中供调度。其中jobs 是Map<JobID, JobInProgress>类型，维护着加入进来的JobInProgress job。

private synchronized JobStatus addJob(JobID jobId, JobInProgress job) {
totalSubmissions++;
synchronized (jobs) {
      synchronized (taskScheduler) {
//将job实例加入到Map<JobID, JobInProgress> jobs 集合中，
        jobs.put(job.getProfile().getJobID(), job);
//并触发所有注册的JobInProgressListener，通知其一个新Job添加进来了，让各个Listener响应各自的动作。
        for (JobInProgressListener listener : jobInProgressListeners) {
          try {
            listener.jobAdded(job);
          } catch (IOException ioe) {
            LOG.warn("Failed to add and so skipping the job : "
                + job.getJobID() + ". Exception : " + ioe);
          }
        }
      }
    }
    myInstrumentation.submitJob(job.getJobConf(), jobId);
    return job.getStatus();
  }

4.FairScheduler.JobListener的jobAdded方法。jobAdded方法是JobInProgressListener中定义的在JobTracker中响应job变化的方法。在这个方法中，只是为每个加入的Job创建一个用于FairScheduler调度用的JobInfo对象，并将其和job的对应的存储在Map<JobInProgress, JobInfo> infos集合中。

 @Override
    public void jobAdded(JobInProgress job) {
      synchronized (FairScheduler.this) {
        poolMgr.addJob(job);
        JobInfo info = new JobInfo();
        infos.put(job, info);
        update();
      }
    }

5. EagerTaskInitializationListener的jobAdded方法。 这个方法其实在前面文章中介绍过，在EagerTaskInitializationListener中，jobAdded 只是简单的把job加入到一个List<JobInProgress>类型的 jobInitQueue中。并不直接对其进行初始化，对其中的job的处理由另外线程JobInitManager来做。该线程，一直检查 jobInitQueue是否有作业，有则拿出来从线程池中取一个线程InitJob处理。关于作业的初始化过程专门在下一篇文章中介绍。

@Override
  public void jobAdded(JobInProgress job) {
    synchronized (jobInitQueue) {
      jobInitQueue.add(job);
      resortInitQueue();
      jobInitQueue.notifyAll();
    }

  }

 

 完。

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