剖析MapReduce V1 JobClient端的Job提交流程
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更新于2024-08-30
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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。
2021-02-26 上传
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