Hadoop MapReducev1：深入分析JobClient提交流程

"MapReduceV1的Job提交流程分析" MapReduceV1是Hadoop早期版本中的分布式计算框架，其核心组件包括JobClient、JobTracker和TaskTracker。在MapReduceV1中，当开发人员编写完MapReduce程序后，需要通过JobClient将Job提交到JobTracker进行调度和执行。本文将详细分析Job提交在JobClient端的具体步骤。 1. 创建Job实例与设置状态 在MapReduce程序中，开发者首先会创建一个Job实例，通过`Configuration`对象设置各种作业参数，例如输入路径、输出路径、Mapper和Reducer类等。同时，Job的状态也会被初始化。 2. 初始化JobClient并建立连接 接着，创建JobClient对象，这个对象负责与JobTracker进行通信。在初始化过程中，JobClient会尝试建立到JobTracker的远程过程调用（RPC）连接，确保可以进行后续的交互。 3. 获取新的JobID JobClient通过JobSubmissionProtocol协议与JobTracker进行远程通信，请求并获取一个唯一的JobID，用于标识即将提交的Job。 4. 准备Job资源 JobClient将Job相关的资源（如jar文件、配置文件、输入数据等）复制到HDFS上。这些资源包括临时文件（tmpfiles）、临时jar文件（tmpjars）、临时归档文件（tmparchives）以及Job的主jar文件。这样做是为了使得JobTracker和TaskTracker可以在需要时访问这些资源。 5. 计算输入Split和元数据 根据Job配置的InputFormat，JobClient会计算输入数据的Split，生成SplitMetaInfo信息，包括每个Split的起始位置、长度等。此外，还会计算出所需的map任务和reduce任务的数量。 6. 写入HDFS JobClient将计算出的Split信息、元数据以及Job配置写入HDFS的一个特定目录，这样JobTracker在接收到Job提交请求后，能够读取这些信息来准备和调度任务。 7. 提交Job 最后，JobClient通过JobSubmissionProtocol的submitJob方法，将整个Job提交给JobTracker。JobTracker接收到Job后，会进行一系列的检查和预处理，然后开始调度map和reduce任务给合适的TaskTracker执行。 通过以上步骤，MapReduce程序的Job成功地在JobClient端完成提交，进入了JobTracker的调度和执行阶段。理解这一过程对于优化MapReduce作业性能、调试问题或实现自定义的Job提交逻辑至关重要。