剖析MapReduce V1 JobClient端的Job提交流程

MapReduce V1 是 Hadoop 的早期版本，其Job提交流程涉及JobClient、JobTracker和TaskTracker等多个关键角色。本文以Hadoop1.2.1源码为基础，深入剖析JobClient端在提交Job时的具体操作流程。 首先，当编写好MapReduce程序后，开发人员会通过JobClient与JobTracker交互。在JobClient端，这个过程开始于创建一个Job实例并设置其初始状态。接着，会实例化一个JobClient，以便通过RPC（Remote Procedure Call）与JobTracker进行通信。 为了提交Job，JobClient需要确保与JobTracker之间的网络连接是可用的，通常通过调用JobSubmissionProtocol接口来建立连接。一旦连接建立，JobClient会向JobTracker发送请求，获取一个新的JobID，这是后续跟踪Job状态的关键标识。 在Job提交前，JobClient会在Hadoop分布式文件系统（HDFS）上为Job创建必要的目录结构，包括存放临时文件（tmpfiles）、JAR包（tmpjars）、归档文件（tmparchives）以及程序本身的JAR。此外，它还会依据Job的InputFormat来计算输入数据的Split信息和元数据，并确定所需的mapper和reducer数量。这些配置信息会被写入HDFS，以便JobTracker可以读取。 然后，JobClient会使用JobSubmissionProtocol中的submitJob方法正式将Job提交给JobTracker。这个阶段标志着Job的提交流程开始，JobClient会等待JobTracker的响应，包括任务调度和分发给TaskTracker的任务列表。 最后，作为一个示例，提供的Java代码展示了如何创建Job实例、配置环境以及调用submitJob方法。整个过程强调了JobClient在MapReduce Job提交过程中扮演的中心角色，从连接建立到资源管理，再到通信协议的应用，都是不可或缺的环节。 总结来说，JobClient端的处理流程涉及到Job的初始化、配置管理、与JobTracker的通信以及对HDFS资源的预处理，这些都是确保MapReduce任务成功执行的重要步骤。