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我们知道，如果想要在Yarn上运行MapReduce作业，仅需实现一个ApplicationMaster组件即可，而MRAppMaster正是MapReduce在Yarn上ApplicationMaster的实现，由其控制MR作业在Yarn上的执行。如此，随之而来的一个问题就是，MRAppMaster是如何控制MapReduce作业在Yarn上运行的，换句话说，MRAppMaster上MapReduce作业处理总流程是什么？这就是本文要研究的重点。
通过MRAppMaster类的定义我们就能看出，MRAppMaster继承自CompositeService，而CompositeService又继承自AbstractService，也就是说MRAppMaster也是Hadoop中的一种服务，我们看下服务启动的serviceStart()方法中关于MapReduce作业的处理，关键代码如下：
@SuppressWarnings("unchecked")
@Override
protected void serviceStart() throws Exception {
// ......省略部分代码
// 调用createJob()方法创建作业Job实例job
// /////////////////// Create the job itself.
job = createJob(getConfig(), forcedState, shutDownMessage);
// End of creating the job.
// ......省略部分代码
// 作业初始化失败标志位initFailed默认为false，即初始化成功，没有错误
boolean initFailed = false;
if (!errorHappenedShutDown) {
// create a job event for job intialization
// 创建一个Job初始化事件initJobEvent
JobEvent initJobEvent = new JobEvent(job.getID(), JobEventType.JOB_INIT);
// Send init to the job (this does NOT trigger job execution)
// This is a synchronous call, not an event through dispatcher. We want
// job-init to be done completely here.
// 调用jobEventDispatcher的handle()方法，处理Job初始化事件initJobEvent，即将Job初始化事件交由事件分发器jobEventDispatcher处理，
jobEventDispatcher.handle(initJobEvent);
// If job is still not initialized, an error happened during
// initialization. Must complete starting all of the services so failure
// events can be processed.
// 获取Job初始化结果initFailed
initFailed = (((JobImpl)job).getInternalState() != JobStateInternal.INITED);
// JobImpl‘s InitTransition is done (call above is synchronous), so the
// "uber-decision" (MR-1220) has been made. Query job and switch to
// ubermode if appropriate (by registering different container-allocator
// and container-launcher services/event-handlers).
// ......省略部分代码
// Start ClientService here, since it‘s not initialized if
// errorHappenedShutDown is true
// 启动客户端服务clientService
clientService.start();
}
//start all the components
// 调用父类的serviceStart()，启动所有组件
super.serviceStart();
// finally set the job classloader
// 最终设置作业类加载器
MRApps.setClassLoader(jobClassLoader, getConfig());
if (initFailed) {
// 如果作业初始化失败，构造作业初始化失败JOB_INIT_FAILED事件，并交由事件分发器jobEventDispatcher处理
JobEvent initFailedEvent = new JobEvent(job.getID(), JobEventType.JOB_INIT_FAILED);
jobEventDispatcher.handle(initFailedEvent);
} else {
// All components have started, start the job.
// 调用startJobs()方法启动作业
startJobs();
}
}通过MRAppMaster服务启动的serviceStart()方法我们大致知道，MapReduce作业在MRAppMaster中经历了创建--初始化--启动三个主要过程，剪去枝叶，保留主干，具体如下：
1、创建：调用createJob()方法创建作业Job实例job；
2、初始化：
2.1、创建一个Job初始化事件initJobEvent；
2.2、调用jobEventDispatcher的handle()方法，处理Job初始化事件initJobEvent，即将Job初始化事件交由事件分发器jobEventDispatcher处理；
2.3、获取Job初始化结果initFailed；
2.4、如果作业初始化失败，构造作业初始化失败JOB_INIT_FAILED事件，并交由事件分发器jobEventDispatcher处理。
3、启动：调用startJobs()方法启动作业。
实际上，作业启动后不可能永远都不停止，MRAppMaster最终会将作业停止，这也是作业处理流程的第四步，即最后一步，作业停止！在哪里处理的呢？我们先卖个关子，请您暂时忽略这个问题，我们稍后会给出答案！
下面，我们针对MapReduce作业的上述三个主要过程，分别展开描述。
一、创建
首先看作业创建，createJob()方法如下：
/** Create and initialize (but don‘t start) a single job.
* @param forcedState a state to force the job into or null for normal operation.
* @param diagnostic a diagnostic message to include with the job.
*/
protected Job createJob(Configuration conf, JobStateInternal forcedState,
String diagnostic) {
// create single job
// 创建一个作业Job实例newJob，其实现为JobImpl
Job newJob =
new JobImpl(jobId, appAttemptID, conf, dispatcher.getEventHandler(),
taskAttemptListener, jobTokenSecretManager, jobCredentials, clock,
completedTasksFromPreviousRun, metrics,
committer, newApiCommitter,
currentUser.getUserName(), appSubmitTime, amInfos, context,
forcedState, diagnostic);
// 将新创建的作业newJob的jobId与其自身的映射关系存储到应用运行上下文信息context中的jobs集合中
((RunningAppContext) context).jobs.put(newJob.getID(), newJob);
// 异步事件分发器dispatcher注册作业完成事件JobFinishEvent对应的事件处理器，通过createJobFinishEventHandler()方法获得
dispatcher.register(JobFinishEvent.Type.class,
createJobFinishEventHandler());
// 返回新创建的作业newJob
return newJob;
} // end createJob() 其主要逻辑如下：1、创建一个作业Job实例newJob，其实现为JobImpl，传入作业艾迪jobId、应用尝试艾迪appAttemptID、任务尝试监听器taskAttemptListener、输出提交器committer、用户名currentUser.getUserName()、应用运行上下文信息context等关键成员变量；
2、将新创建的作业newJob的jobId与其自身的映射关系存储到应用运行上下文信息context中的jobs集合中；
3、异步事件分发器dispatcher注册作业完成事件JobFinishEvent对应的事件处理器，通过createJobFinishEventHandler()方法获得；
4、返回新创建的作业newJob。
关于作业创建中的一些细节，我们暂时先不做过多关注，留待以后的文章专门进行分析。这里，我们先重点看看第3步，异步事件分发器dispatcher注册作业完成事件JobFinishEvent对应的事件处理器，通过createJobFinishEventHandler()方法获得，而createJobFinishEventHandler()方法代码如下：
/**
* create an event handler that handles the job finish event.
* @return the job finish event handler.
*/
protected EventHandler<JobFinishEvent> createJobFinishEventHandler() {
return new JobFinishEventHandler();
} 也就是说，当作业被创建后，它就被定义了作业完成事件JobFinishEvent的处理器为JobFinishEventHandler，而JobFinishEventHandler的定义如下： private class JobFinishEventHandler implements EventHandler<JobFinishEvent> {
@Override
public void handle(JobFinishEvent event) {
// Create a new thread to shutdown the AM. We should not do it in-line
// to avoid blocking the dispatcher itself.
new Thread() {
@Override
public void run() {
shutDownJob();
}
}.start();
}
} 这就是我们上面没有详细介绍的第四步--作业停止，它最终是调用的shutDownJob()方法，并开启一个新的线程来完成作业停止的，我们稍后再做介绍。二、初始化
我们再来看作业的初始化，它是通过创建一个Job初始化事件JobEvent实例initJobEvent，事件类型为JobEventType.JOB_INIT，然后交由事件分发器jobEventDispatcher处理的。我们先来看下这个jobEventDispatcher的定义及实例化，如下：
// 作业事件分发器 private JobEventDispatcher jobEventDispatcher;jobEventDispatcher是一个JobEventDispatcher类型的作业事件分发器，其实例化为：
this.jobEventDispatcher = new JobEventDispatcher();而JobEventDispatcher的定义如下：
private class JobEventDispatcher implements EventHandler<JobEvent> {
@SuppressWarnings("unchecked")
@Override
public void handle(JobEvent event) {
// 从应用运行上下文信息context中根据jobId获取Job实例，即JobImpl对象，调用其handle()方法，处理对应事件
((EventHandler<JobEvent>)context.getJob(event.getJobId())).handle(event);
}
} 很简单，从应用运行上下文信息context中根据jobId获取Job实例，即JobImpl对象，调用其handle()方法，处理对应事件，而这个Job实例，还记得上面描述的吗，就是在Job最初被创建时，被添加到应用运行上下文信息context中jobs集合中的，key为jobId，value就是JobImpl对象。context的实现RunningAppContext中，根据jobId获取job实例的代码如下： @Override
public Job getJob(JobId jobID) {
return jobs.get(jobID);
} 好了，我们就看下JobImpl中handle()方法是如何对类型为JobEventType.JOB_INIT的JobEvent进行处理的吧！ @Override
/**
* The only entry point to change the Job.
*/
public void handle(JobEvent event) {
if (LOG.isDebugEnabled()) {
LOG.debug("Processing " + event.getJobId() + " of type "
+ event.getType());
}
try {
writeLock.lock();
JobStateInternal oldState = getInternalState();
try {
getStateMachine().doTransition(event.getType(), event);
} catch (InvalidStateTransitonException e) {
LOG.error("Can‘t handle this event at current state", e);
addDiagnostic("Invalid event " + event.getType() +
" on Job " + this.jobId);
eventHandler.handle(new JobEvent(this.jobId,
JobEventType.INTERNAL_ERROR));
}
//notify the eventhandler of state change
if (oldState != getInternalState()) {
LOG.info(jobId + "Job Transitioned from " + oldState + " to "
+ getInternalState());
rememberLastNonFinalState(oldState);
}
}
finally {
writeLock.unlock();
}
} 最核心的就是通过语句getStateMachine().doTransition(event.getType(), event)进行处理，实际上这牵着到了Yarn中MapReduce作业的状态机，为了本文叙述的流畅性、简洁性、重点明确性，我们对于作业状态机先不做解释，这部分内容留待以后的文章专门进行介绍，这里你只要知道作业初始化最终是通过JobImpl静态内部类InitTransition的transition()方法来实现的就行。我们看下InitTransition的transition()方法，如下：/**
* Note that this transition method is called directly (and synchronously)
* by MRAppMaster‘s init() method (i.e., no RPC, no thread-switching;
* just plain sequential call within AM context), so we can trigger
* modifications in AM state from here (at least, if AM is written that
* way; MR version is).
*/
@Override
public JobStateInternal transition(JobImpl job, JobEvent event) {
// 调用作业度量指标体系metrics的submittedJob()方法，提交作业
job.metrics.submittedJob(job);
// 调用作业度量指标体系metrics的preparingJob()方法，开始作业准备
job.metrics.preparingJob(job);
// 新旧API创建不同的作业上下文JobContextImpl实例
if (job.newApiCommitter) {
job.jobContext = new JobContextImpl(job.conf,
job.oldJobId);
} else {
job.jobContext = new org.apache.hadoop.mapred.JobContextImpl(
job.conf, job.oldJobId);
}
try {
// 调用setup()方法，完成作业启动前的部分初始化工作
setup(job);
// 设置作业job对应的文件系统fs
job.fs = job.getFileSystem(job.conf);
//log to job history
// 创建作业已提交事件JobSubmittedEvent实例jse
JobSubmittedEvent jse = new JobSubmittedEvent(job.oldJobId,
job.conf.get(MRJobConfig.JOB_NAME, "test"),
job.conf.get(MRJobConfig.USER_NAME, "mapred"),
job.appSubmitTime,
job.remoteJobConfFile.toString(),
job.jobACLs, job.queueName,
job.conf.get(MRJobConfig.WORKFLOW_ID, ""),
job.conf.get(MRJobConfig.WORKFLOW_NAME, ""),
job.conf.get(MRJobConfig.WORKFLOW_NODE_NAME, ""),
getWorkflowAdjacencies(job.conf),
job.conf.get(MRJobConfig.WORKFLOW_TAGS, ""));
// 将作业已提交事件JobSubmittedEvent实例jse封装成作业历史事件JobHistoryEvent交由作业的时事件处理器eventHandler处理
job.eventHandler.handle(new JobHistoryEvent(job.jobId, jse));
//TODO JH Verify jobACLs, UserName via UGI?
// 调用createSplits()方法，创建分片，并获取任务分片元数据信息TaskSplitMetaInfo数组taskSplitMetaInfo
TaskSplitMetaInfo[] taskSplitMetaInfo = createSplits(job, job.jobId);
// 确定Map Task数目numMapTasks：分片元数据信息数组的长度，即有多少分片就有多少numMapTasks
job.numMapTasks = taskSplitMetaInfo.length;
// 确定Reduce Task数目numReduceTasks，取作业参数mapreduce.job.reduces，参数未配置默认为0
job.numReduceTasks = job.conf.getInt(MRJobConfig.NUM_REDUCES, 0);
// 确定作业的map和reduce权重mapWeight、reduceWeight
if (job.numMapTasks == 0 && job.numReduceTasks == 0) {
job.addDiagnostic("No of maps and reduces are 0 " + job.jobId);
} else if (job.numMapTasks == 0) {
job.reduceWeight = 0.9f;
} else if (job.numReduceTasks == 0) {
job.mapWeight = 0.9f;
} else {
job.mapWeight = job.reduceWeight = 0.45f;
}
checkTaskLimits();
// 根据分片元数据信息计算输入长度inputLength，也就是作业大小
long inputLength = 0;
for (int i = 0; i < job.numMapTasks; ++i) {
inputLength += taskSplitMetaInfo[i].getInputDataLength();
}
// 根据作业大小inputLength，调用作业的makeUberDecision()方法，决定作业运行模式是Uber模式还是Non-Uber模式
job.makeUberDecision(inputLength);
// 根据作业的Map、Reduce任务数目之和，外加10，
// 初始化任务尝试完成事件TaskAttemptCompletionEvent列表taskAttemptCompletionEvents
job.taskAttemptCompletionEvents =
new ArrayList<TaskAttemptCompletionEvent>(
job.numMapTasks + job.numReduceTasks + 10);
// 根据作业的Map任务数目，外加10，
// 初始化Map任务尝试完成事件TaskCompletionEvent列表mapAttemptCompletionEvents
job.mapAttemptCompletionEvents =
new ArrayList<TaskCompletionEvent>(job.numMapTasks + 10);
// 根据作业的Map、Reduce任务数目之和，外加10，
// 初始化列表taskCompletionIdxToMapCompletionIdx
job.taskCompletionIdxToMapCompletionIdx = new ArrayList<Integer>(
job.numMapTasks + job.numReduceTasks + 10);
// 确定允许Map、Reduce任务失败百分比，
// 取参数mapreduce.map.failures.maxpercent、mapreduce.reduce.failures.maxpercent，
// 参数未配置均默认为0，即不允许Map和Reduce任务失败
job.allowedMapFailuresPercent =
job.conf.getInt(MRJobConfig.MAP_FAILURES_MAX_PERCENT, 0);
job.allowedReduceFailuresPercent =
job.conf.getInt(MRJobConfig.REDUCE_FAILURES_MAXPERCENT, 0);
// create the Tasks but don‘t start them yet
// 创建Map Task
createMapTasks(job, inputLength, taskSplitMetaInfo);
// 创建Reduce Task
createReduceTasks(job);
// 调用作业度量指标体系metrics的endPreparingJob()方法，结束作业准备
job.metrics.endPreparingJob(job);
// 返回作业内部状态，JobStateInternal.INITED，即已经初始化
return JobStateInternal.INITED;
} catch (Exception e) {
// 记录warn级别日志信息:Job init failed，并打印出具体异常
LOG.warn("Job init failed", e);
// 调用作业度量指标体系metrics的endPreparingJob()方法，结束作业准备
job.metrics.endPreparingJob(job);
job.addDiagnostic("Job init failed : "
+ StringUtils.stringifyException(e));
// Leave job in the NEW state. The MR AM will detect that the state is
// not INITED and send a JOB_INIT_FAILED event.
// 返回作业内部状态，JobStateInternal.NEW，即初始化失败后的新建
return JobStateInternal.NEW;
}
} 为了主体逻辑清晰，我们去掉部分细节，保留主干，将作业初始化总结如下：1、调用setup()方法，完成作业启动前的部分初始化工作，实际上最重要的两件事就是：
1.1、获取并设置作业远程提交路径remoteJobSubmitDir；
1.2、获取并设置作业远程配置文件remoteJobConfFile；
2、调用createSplits()方法，创建分片，并获取任务分片元数据信息TaskSplitMetaInfo数组taskSplitMetaInfo：
通过SplitMetaInfoReader的静态方法readSplitMetaInfo()，从作业远程提交路径remoteJobSubmitDir中读取作业分片元数据信息，也就是每个任务的分片元数据信息，以此确定Map任务数、作业运行方式等一些列后续内容；
3、确定Map Task数目numMapTasks：分片元数据信息数组的长度，即有多少分片就有多少numMapTasks；
4、确定Reduce Task数目numReduceTasks，取作业参数mapreduce.job.reduces，参数未配置默认为0；
5、根据分片元数据信息计算输入长度inputLength，也就是作业大小；
6、根据作业大小inputLength，调用作业的makeUberDecision()方法，决定作业运行模式是Uber模式还是Non-Uber模式：
小作业会通过Uber模式运行，相反，大作业会通过Non-Uber模式运行，可参见《Yarn源码分析之MRAppMaster：作业运行方式Local、Uber、Non-Uber》一文！
7、确定允许Map、Reduce任务失败百分比，取参数mapreduce.map.failures.maxpercent、mapreduce.reduce.failures.maxpercent，参数未配置均默认为0，即不允许Map和Reduce任务失败；
8、创建Map Task；
9、创建Reduce Task；
10、返回作业内部状态，JobStateInternal.INITED，即已经初始化；
11、如果出现异常：
11.1、记录warn级别日志信息:Job init failed，并打印出具体异常；
11.2、返回作业内部状态，JobStateInternal.NEW，即初始化失败后的新建；
未完待续，后续作业初始化部分详细描述、作业启动、作业停止等内容，请关注《Yarn源码分析之MRAppMaster上MapReduce作业处理总流程（二）》。
Yarn源码分析之MRAppMaster上MapReduce作业处理总流程（一）
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原文地址：http://blog.csdn.net/lipeng_bigdata/article/details/51288673
