剖析Hadoop 1.2.1 JobTracker：Job/Task核心数据结构详解

MapReduceV1是Hadoop早期版本中的核心组件，其JobTracker负责监控和调度任务执行。在JobTracker内存中，存储着关于Job和Task的重要运行数据结构，这对于理解和分析MapReduce程序的源码至关重要。Job在MapReduce中是基本的工作单元，由一个或多个MapTask和0个或1个ReduceTask构成。MapTask的数量取决于输入数据的逻辑分片，每个分片对应一个MapTask。ReduceTask的数量则根据程序配置。 JobTracker维护的核心数据结构包括： 1. JobInProgress: 这是一个用于跟踪Job运行状态的对象，它代表了整个Job的生命周期。JobInProgress集合包含了所有Job的实例，使得JobTracker可以实时监控它们的进度和状态。 2. TaskInProgress: 对于每个Job中的Task，JobTracker通过TaskInProgress来记录其详细信息。一个Task可能需要多次尝试才能成功，每次尝试都有一个对应的TaskAttemptID。TaskInProgress可以追踪一个Task的所有尝试及其状态，如启动、执行、完成、失败等。 在JobTracker中，这些数据结构的交互和管理涉及到任务调度策略，比如优先级排序、资源分配等。通过对这些数据结构的理解，开发者可以深入剖析JobTracker如何管理和优化任务的执行，例如动态调整资源分配、重试失败的任务等。 图解方式展示了JobTracker、JobInProgress和TaskInProgress之间的关系，它们共同构成了MapReduceV1中的核心数据模型，支撑了整个分布式计算框架的高效运作。通过分析这些数据结构，开发人员可以更好地调试代码、优化性能，并理解MapReduce框架的内在机制。