Hadoop MapReduce 架构详解：JobClient 和 JobTracker 的角色

MapReduce\Yarn架构 MapReduce架构是Hadoop分布式计算框架的核心组件之一，它提供了一个可靠、可扩展、可维护的计算模型。MapReduce架构主要由以下几个组件组成： 1. JobClient：作为MapReduce程序的入口点，JobClient负责将用户编写的MapReduce程序提交到JobTracker端，同时提供了一些接口来查看作业的运行状态。在Hadoop内部，用“作业”（Job）表示MapReduce程序。 2. JobTracker：作为MapReduce架构的中心组件，JobTracker负责资源监控和作业调度。JobTracker监控所有TaskTracker与作业Job的健康状况，一旦发现失败情况后，其会将相应的任务转移到其他节点；同时，JobTracker会跟踪任务的执行进度、资源使用量等信息，并将这些信息告知任务调度器，而调度器会在资源出现空闲时，选择合适的任务使用这些资源。 3. TaskTracker：作为MapReduce架构的执行组件，TaskTracker负责执行MapTask和ReduceTask。TaskTracker会将任务分发到各个节点上执行，并将执行结果返回给JobTracker。 在MapReduce架构中，JobClient提交Job的详细流程主要如下： * JobClient在获取了JobTracker为Job分配的id之后，会在JobTracker的系统目录（HDFS）下为该Job创建一个单独的目录，目录的名字即是Job的id，该目录下会包含文件job.xml、job.jar、job.split等。 * job.xml文件记录了Job的详细配置信息，job.jar保存了用户定义的关于Job的map、reduce操作，job.split保存了Job任务的切分信息。 JobTracker为作业的提交做了两件事：一、为作业生成一个Job；二、接受该作业。客户端的JobClient把作业的所有相关信息都保存到了JobTracker的系统目录下（当然是HDFS了），这样做的一个最大的好处就是客户端干了它所能干的事情同时也减少了服务器端JobTracker的负载。 在MapReduce架构中，JobTracker还提供了一个可插拔的调度器模块，用戶可以根据自己的需要设计相应的调度器。这使得MapReduce架构具有高度的灵活性和可扩展性。 MapReduce架构提供了一个可靠、可扩展、可维护的计算模型，为大规模数据处理提供了一个强有力的解决方案。