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TaskTracker学习笔记

时间:2015-12-14 06:43:21      阅读:219      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

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转自:http://blog.csdn.net/androidlushangderen/article/details/41477061

 上次分析完JobTracker通过TaskScheduler如何把作业分配给TaskTracker,这次把目光 移动到TaskTracker上面。TaskTracker在这里其实是一个slave的从属关系。我在后面的分析会通过TaskTracker的执行流程,主要讲他的2个过程的分析1.作业启动执行2.与JobTracker的heatbeat的过程。2个过程都是非常的典型。

         与JobTracker一样,TaskTracker也是作为一项服务所运行的,他也有自己的main函数入口。下面是一张全局的TaskTracker执行过程流程图:

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jvmManager负责为每个Task分配一个java虚拟机环境让其执行,避免任务之间的干扰,TaskMemoryManager负责任务内存的监控,对于某些任务恶意消耗资源内存,会给予杀死此任务的处理。

        1.TaskTracker任务启动

        下面从main函数的入口开始分析一下TaskTracker的执行流程:

 

  1. /** 
  2.    * Start the TaskTracker, point toward the indicated JobTracker 
  3.    * taskTracker同样也是一个服务程序,main函数开始执行 
  4.    */  
  5.   public static void main(String argv[]) throws Exception {  
  6.     StringUtils.startupShutdownMessage(TaskTracker.class, argv, LOG);  
  7.     if (argv.length != 0) {  
  8.       System.out.println("usage: TaskTracker");  
  9.       System.exit(-1);  
  10.     }  
  11.     try {  
  12.       //初始化作业配置  
  13.       JobConf conf=new JobConf();  
  14.       // enable the server to track time spent waiting on locks  
  15.       ReflectionUtils.setContentionTracing  
  16.         (conf.getBoolean("tasktracker.contention.tracking", false));  
  17.       //初始化度量统计系统  
  18.       DefaultMetricsSystem.initialize("TaskTracker");  
  19.       //根据作业配置初始化TaskTracker  
  20.       TaskTracker tt = new TaskTracker(conf);  
  21.       //注册MBean,方便外界工具检测TaskTracker的状态  
  22.       MBeans.register("TaskTracker", "TaskTrackerInfo", tt);  
  23.       //执行TaskTracker服务主程序  
  24.       tt.run();  
  25.     } catch (Throwable e) {  
  26.       LOG.error("Can not start task tracker because "+  
  27.                 StringUtils.stringifyException(e));  
  28.       System.exit(-1);  
  29.     }  
  30.   }  

让后我们进入其中的执行主程序tt.run():

 

 

  1. /** 
  2.    * The server retry loop.   
  3.    * This while-loop attempts to connect to the JobTracker.  It only  
  4.    * loops when the old TaskTracker has gone bad (its state is 
  5.    * stale somehow) and we need to reinitialize everything. 
  6.    */  
  7.   public void run() {  
  8.     try {  
  9.       getUserLogManager().start();  
  10.       //开启CleanUp清理线程  
  11.       startCleanupThreads();  
  12.       boolean denied = false;  
  13.       while (running && !shuttingDown && !denied) {  
  14.         boolean staleState = false;  
  15.         try {  
  16.           // This while-loop attempts reconnects if we get network errors  
  17.           while (running && !staleState && !shuttingDown && !denied) {  
  18.             try {  
  19.               //offerService()执行了核心的启动操作  
  20.               State osState = offerService();  
  21.               if (osState == State.STALE) {  
  22.                 staleState = true;  
  23.               } else if (osState == State.DENIED) {  
  24.                 denied = true;  
  25.               }  
  26.               ......  

我们可以看到,这里通过while操作,循环进行服务操作,如果拒绝服务,则会shutdown中断服务,服务的主要操作又在offerService方法中:

 

 

  1. /** 
  2.    * Main service loop.  Will stay in this loop forever. 
  3.    * 主要的循环服务操作 
  4.    */  
  5.   State offerService() throws Exception {  
  6.       .....  
  7.       // Send the heartbeat and process the jobtracker‘s directives  
  8.         //发送给JobTracker心跳包  
  9.         HeartbeatResponse heartbeatResponse = transmitHeartBeat(now);  
  10.   
  11.         // Note the time when the heartbeat returned, use this to decide when to send the  
  12.         // next heartbeat     
  13.         lastHeartbeat = System.currentTimeMillis();  
  14.           
  15.         ....          
  16.         //在这里获取了心跳回应中的action命令  
  17.         TaskTrackerAction[] actions = heartbeatResponse.getActions();  
  18.         if(LOG.isDebugEnabled()) {  
  19.           LOG.debug("Got heartbeatResponse from JobTracker with responseId: " +   
  20.                     heartbeatResponse.getResponseId() + " and " +   
  21.                     ((actions != null) ? actions.length : 0) + " actions");  
  22.         }  
  23.         if (reinitTaskTracker(actions)) {  
  24.           return State.STALE;  
  25.         }  
  26.               
  27.         // resetting heartbeat interval from the response.  
  28.         heartbeatInterval = heartbeatResponse.getHeartbeatInterval();  
  29.         justStarted = false;  
  30.         justInited = false;  
  31.         if (actions != null){   
  32.           for(TaskTrackerAction action: actions) {  
  33.             if (action instanceof LaunchTaskAction) {  
  34.               //如果是执行Task任务指令,执行添加任务到任务队列中  
  35.               addToTaskQueue((LaunchTaskAction)action);  
  36.             } else if (action instanceof CommitTaskAction) {  
  37.              //如果是提交任务的指令,则执行后面的操作  
  38.               CommitTaskAction commitAction = (CommitTaskAction)action;  
  39.               if (!commitResponses.contains(commitAction.getTaskID())) {  
  40.                 LOG.info("Received commit task action for " +   
  41.                           commitAction.getTaskID());  
  42.                 commitResponses.add(commitAction.getTaskID());  
  43.               }  
  44.             } else {  
  45.               //其他的指令一律添加到tasksToCleanup队列中等待被处理  
  46.               tasksToCleanup.put(action);  
  47.             }  
  48.           }  
  49.         }  
  50.         .....  

在这里我省略了比较多的代码,把执行任务相关的核心操作保留了,在这里就开始执行了后面的和Task相关的很多操作了,当然这些任务都是通过收到JobTracker的心跳包Response来获得的,在通过获取里面的TaskTrackerAction命令来判断执行的。TaskTrackerAction里面包含了1枚举类,包括了以下的相关指令:

 

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具体什么意思,看上面的英文解释就能理解了吧,上面代表了6种命令操作,我们侧重看第一个launch_task的命令执行,在上面的判断执行方法是addToTaskQueue();方法:

 

  1. private void addToTaskQueue(LaunchTaskAction action) {  
  2.     //任务类型加入到任务待执行的容器中  
  3.     if (action.getTask().isMapTask()) {  
  4.       mapLauncher.addToTaskQueue(action);  
  5.     } else {  
  6.       reduceLauncher.addToTaskQueue(action);  
  7.     }  
  8.   }  

这里的mapLauncher,reduceLauncher的类型是TaskLauncher,他是一个线程类:

 

 

  1. class TaskLauncher extends Thread {  
  2.     private IntWritable numFreeSlots;  
  3.     private final int maxSlots;  
  4.     private List<TaskInProgress> tasksToLaunch;  
  5.    ....  

也就是说,待执行的map,Reduce任务都是添加到taskToLauch中的,

  1. public void addToTaskQueue(LaunchTaskAction action) {  
  2.       //新建1个TIP,并加入tasksToLaunch列表  
  3.       synchronized (tasksToLaunch) {  
  4.         TaskInProgress tip = registerTask(action, this);  
  5.         tasksToLaunch.add(tip);  
  6.         //唤醒所有被tasksToLaunch wait的操作,说明此时有新的任务了  
  7.         tasksToLaunch.notifyAll();  
  8.       }  
  9.     }  

加入之后唤醒相应的操作,这个就很好理解了,一定是在empty的时候被阻塞住了,

 

 

  1. public void run() {  
  2.       while (!Thread.interrupted()) {  
  3.         try {  
  4.           TaskInProgress tip;  
  5.           Task task;  
  6.           synchronized (tasksToLaunch) {  
  7.             while (tasksToLaunch.isEmpty()) {  
  8.               tasksToLaunch.wait();  
  9.             }  
  10.             //get the TIP  
  11.             tip = tasksToLaunch.remove(0);  
  12.             task = tip.getTask();  
  13.             LOG.info("Trying to launch : " + tip.getTask().getTaskID() +   
  14.                      " which needs " + task.getNumSlotsRequired() + " slots");  
  15.           }  
  16.           //wait for free slots to run  
  17.           .....  
  18.           //got a free slot. launch the task  
  19.           startNewTask(tip);  

到了startNewTask就是开始所谓的任务了。到此为止,TaskTracker的任务执行这条路,我们算彻底打通了,相关时序图如下:

 

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        2.Heateat过程

        下面我们看另外一个流程,心跳机制。此过程的实现同样的主要是在offerService的循环操作中。首先第一步,判断是否到了发送心跳包的时间,因为心跳包是隔周期性的时间发送的,所以这里必须会进行判读:

 

  1. /** 
  2.    * Main service loop.  Will stay in this loop forever. 
  3.    * 主要的循环服务操作 
  4.    */  
  5.   State offerService() throws Exception {  
  6.     long lastHeartbeat = System.currentTimeMillis();  
  7.   
  8.     while (running && !shuttingDown) {  
  9.       try {  
  10.         long now = System.currentTimeMillis();  
  11.           
  12.         // accelerate to account for multiple finished tasks up-front  
  13.         //判断上次心跳的时间+心跳等待时间是否已经到了当前时间,如果到了可以发送新的心跳包  
  14.         long remaining =   
  15.           (lastHeartbeat + getHeartbeatInterval(finishedCount.get())) - now;  
  16.         //如果还没到,时间有剩余,则要强行等待剩余的时间  
  17.         while (remaining > 0) {  
  18.           // sleeps for the wait time or   
  19.           // until there are *enough* empty slots to schedule tasks  
  20.           synchronized (finishedCount) {  
  21.             finishedCount.wait(remaining);  
  22.               
  23.             // Recompute  
  24.             now = System.currentTimeMillis();  
  25.             remaining =   
  26.               (lastHeartbeat + getHeartbeatInterval(finishedCount.get())) - now;  
  27.               
  28.             if (remaining <= 0) {  
  29.               // Reset count   
  30.               finishedCount.set(0);  
  31.               break;  
  32.             }  
  33.           }  
  34.         }  
  35.         .....  

假设已经到达了发送时间了,会执行后面的操作,检测版本号,TaskTracker和JobTracker的版本号必须一致:

 

 

  1. .....  
  2.         // If the TaskTracker is just starting up:  
  3.         // 1. Verify the buildVersion  
  4.         // 2. Get the system directory & filesystem  
  5.         if(justInited) {  
  6.          //验证版本号,如果版本号不对,则返回拒绝状态  
  7.           String jobTrackerBV = jobClient.getBuildVersion();  
  8.           if(!VersionInfo.getBuildVersion().equals(jobTrackerBV)) {  
  9.             String msg = "Shutting down. Incompatible buildVersion." +  
  10.             "\nJobTracker‘s: " + jobTrackerBV +   
  11.             "\nTaskTracker‘s: "+ VersionInfo.getBuildVersion();  
  12.             LOG.error(msg);  
  13.             try {  
  14.               jobClient.reportTaskTrackerError(taskTrackerName, null, msg);  
  15.             } catch(Exception e ) {  
  16.               LOG.info("Problem reporting to jobtracker: " + e);  
  17.             }  
  18.             return State.DENIED;  
  19.           }  

如果通过上述2个验证,基本上就达到了发送的条件了,下面就准备发送操作了:

 

 

  1. // Send the heartbeat and process the jobtracker‘s directives  
  2.         //发送给JobTracker心跳包  
  3.         HeartbeatResponse heartbeatResponse = transmitHeartBeat(now);  

就是在上面这个方法中实现了发送的操作,此方法的返回值是JobTracker的心跳回复包,里面就包含着刚刚的TaskTrackerAction命令信息。我们进入transmitHeartBeat。之前分析过,心跳机制的有1个主要的作用就是汇报TaskTracker的资源使用情况和作业执行情况给JobTracker节点。以此可以让主节点可以进行资源调配。所以在上面的这个方法必不可少的操作是构建TaskTracker的Status状态信息。这个类包含的信息还比较多。下面是主要的此类的关系结构:

 

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里面2大包含类ResourceStatus(TaskTracker资源使用情况),TaskTrackerHealthStatus(TaskTracker节点健康状况)。首先当然是新建一个Status了:

 

  1. /** 
  2.    * Build and transmit the heart beat to the JobTracker 
  3.    * 将TaskTracker自身的状态信息发送给JobTracker,并获得一个心跳包的回应 
  4.    * @param now current time 
  5.    * @return false if the tracker was unknown 
  6.    * @throws IOException 
  7.    */  
  8.   HeartbeatResponse transmitHeartBeat(long now) throws IOException {  
  9.     ....  
  10.     //   
  11.     // Check if the last heartbeat got through...   
  12.     // if so then build the heartbeat information for the JobTracker;  
  13.     // else resend the previous status information.  
  14.     //  
  15.     if (status == null) {  
  16.       synchronized (this) {  
  17.         status = new TaskTrackerStatus(taskTrackerName, localHostname,   
  18.                                        httpPort,   
  19.                                        cloneAndResetRunningTaskStatuses(  
  20.                                          sendCounters),   
  21.                                        failures,   
  22.                                        maxMapSlots,  
  23.                                        maxReduceSlots);   
  24.       }  
  25.    

后面就是各种获取节点CPU,内存等基本信息,这里就不列举了,不过这里提一点,对于TaskTracker是否还能运行任务,在这里是通过TaskTracker是否达到了它的maxSlot上限作为1个标准。一般1个Reduce Task占据1个slot单元,1个Map Task同样占据1个Slot单元,如果1个TaskTracker结点拥有好多slot单元,那么他就可以运行很多Task。

 

 

  1. //  
  2.     // Check if we should ask for a new Task  
  3.     // 检测TaskTracker是否需要一个新 Task任务  
  4.     //  
  5.     boolean askForNewTask;  
  6.     long localMinSpaceStart;  
  7.     synchronized (this) {  
  8.       //通过判断当前所占据的slots数量是否已经达到最大slot的数量作为标准  
  9.       askForNewTask =   
  10.         ((status.countOccupiedMapSlots() < maxMapSlots ||   
  11.           status.countOccupiedReduceSlots() < maxReduceSlots) &&   
  12.          acceptNewTasks);   
  13.       localMinSpaceStart = minSpaceStart;  
  14.     }  

askForNewTask布尔类型就代表TaskTracker是否还能运行新的任务,封装好了这些Status信息之后,就要执行关键的发送步骤了:

 

 

  1. //  
  2. // Xmit the heartbeat  
  3. // 通过JobClient发送给JobTracker,并获得1个回复  
  4. //  
  5. HeartbeatResponse heartbeatResponse = jobClient.heartbeat(status,   
  6.                                                           justStarted,  
  7.                                                           justInited,  
  8.                                                           askForNewTask,   
  9.                                                           heartbeatResponseId);  

是通过JobClient的方法发送的。得到的heartbeatResponse返回结果就是JobTracker结果了。至于里面JobClient具体怎么发送就不是本次分析的重点了,HeartBeat也分析完毕。同样看一下流程图:

 

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     总结

     2个过程都是在offerService核心服务程序中执行的。了解完JobTracker和TaskTracker的工作原理,在聊了具体Task任务的执行的5个阶段,从微观Task细节的执行到宏观上作业调度的原理分析理解,的确对MapReduce计算模型的理解上升了许多的层次。

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原文地址:http://www.cnblogs.com/cxzdy/p/5044009.html

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