转自:http://blog.csdn.net/androidlushangderen/article/details/41356521
 
在Hadoop中,启动作业运行的方式有很多,可以用命令行格式把打包好后的作业提交还可以,用Hadoop的插件进行应用开发,在这么多的方式中,都会必经过一个流程,作业会以JobInProgress的形式提交到JobTracker中。什么叫JobTracker呢,也许有些人了解Hadoop只知道他的MapReduce计算模型,那个过程只是其中的Task执行的一个具体过程,比较微观上的流程,而JobTrack是一个比较宏观上的东西。涉及到作业的提交的过程。Hadoop遵循的是Master/Slave的架构,也就是主从关系,对应的就是JobTracker/TaskTracker,前者负责资源管理和作业调度,后者主要负责执行由前者分配过来的作业。这样说的话,简单明了。JobTracker里面的执行的过程很多,那就得从开头开始分析,也就是作业最最开始的提交流程开始。后面的分析我会结合MapReduce的代码穿插式的分析,便于大家理解。
         其实在作业的提交状态之前,还不会到达JobTacker阶段的,首先是到了MapReduce中一个叫JobClient的类中。也就是说,比如用户通过bin/hadoop jar xxx.jar把打包的jar包上传到系统中时,首先会触发的就是JobClient.。
 
- public RunningJob submitJob(String jobFile) throws FileNotFoundException,   
-                                                      InvalidJobConfException,   
-                                                      IOException {  
-     
-     JobConf job = new JobConf(jobFile);  
-     return submitJob(job);  
-   }  
 
之后人家根据配置文件接着调用submitJob()方法
 
 
- public RunningJob submitJob(JobConf job) throws FileNotFoundException,  
-                                                   IOException {  
-     try {  
-       
-       return submitJobInternal(job);  
-     } catch (InterruptedException ie) {  
-       throw new IOException("interrupted", ie);  
-     } catch (ClassNotFoundException cnfe) {  
-       throw new IOException("class not found", cnfe);  
-     }  
-   }  
 
来到了submitJobInternal的主要方法了
 
 
- ...  
-           jobCopy = (JobConf)context.getConfiguration();  
-   
-           
-           FileSystem fs = submitJobDir.getFileSystem(jobCopy);  
-           LOG.debug("Creating splits at " + fs.makeQualified(submitJobDir));  
-           int maps = writeSplits(context, submitJobDir);  
-           jobCopy.setNumMapTasks(maps);  
-   
-           
-           
-           String queue = jobCopy.getQueueName();  
-           AccessControlList acl = jobSubmitClient.getQueueAdmins(queue);  
-           jobCopy.set(QueueManager.toFullPropertyName(queue,  
-               QueueACL.ADMINISTER_JOBS.getAclName()), acl.getACLString());  
-   
-           
-           FSDataOutputStream out =   
-             FileSystem.create(fs, submitJobFile,  
-                 new FsPermission(JobSubmissionFiles.JOB_FILE_PERMISSION));  
-   
-           try {  
-             jobCopy.writeXml(out);  
-           } finally {  
-             out.close();  
-           }  
-           
-           
-           
-           printTokens(jobId, jobCopy.getCredentials());  
-           
-           status = jobSubmitClient.submitJob(  
-               jobId, submitJobDir.toString(), jobCopy.getCredentials());  
-           JobProfile prof = jobSubmitClient.getJobProfile(jobId);  
 
在这里他会执行一些作业提交之前需要进行的初始化工作,最后会RPC调用远程的提交方法。下面是一个时序图
 

至此我们知道,我们作业已经从本地提交出去了,后面的事情就是JobTracker的事情了,这个时候我们直接会触发的是JobTacker的addJob()方法。
 
- private synchronized JobStatus addJob(JobID jobId, JobInProgress job)   
-   throws IOException {  
-     totalSubmissions++;  
-   
-     synchronized (jobs) {  
-       synchronized (taskScheduler) {  
-         jobs.put(job.getProfile().getJobID(), job);  
-         
-         for (JobInProgressListener listener : jobInProgressListeners) {  
-           listener.jobAdded(job);  
-         }  
-       }  
-     }  
-     myInstrumentation.submitJob(job.getJobConf(), jobId);  
-     job.getQueueMetrics().submitJob(job.getJobConf(), jobId);  
-   
-     LOG.info("Job " + jobId + " added successfully for user ‘"   
-              + job.getJobConf().getUser() + "‘ to queue ‘"   
-              + job.getJobConf().getQueueName() + "‘");  
-     AuditLogger.logSuccess(job.getUser(),   
-         Operation.SUBMIT_JOB.name(), jobId.toString());  
-     return job.getStatus();  
-   }  
 
在这里设置了很多监听器,监听作业的一个情况。那么分析到这里,我们当然也也要顺便学习一下JobTracker的是怎么运行开始的呢。其实JobTracker是一个后台服务程序,他有自己的main方法入口执行地址。上面的英文是这么对此进行描述的:
 
 
-   public static void main(String argv[]  
-                           ) throws IOException, InterruptedException  
 
上面说的很明白,作为NameNode的附属进程操作,NameNode跟JonTracker一样,全局只有一个,也是Master/Slave的关系对应的是DataNode数据结点。这些是HDFS相关的东西了。
 
 
- public static void main(String argv[]  
-                           ) throws IOException, InterruptedException {  
-     StringUtils.startupShutdownMessage(JobTracker.class, argv, LOG);  
-       
-     try {  
-       if(argv.length == 0) {  
-         
-         JobTracker tracker = startTracker(new JobConf());  
-         
-         tracker.offerService();  
-       }  
-       else {  
-         if ("-dumpConfiguration".equals(argv[0]) && argv.length == 1) {  
-           dumpConfiguration(new PrintWriter(System.out));  
-         }  
-         else {  
-           System.out.println("usage: JobTracker [-dumpConfiguration]");  
-           System.exit(-1);  
-         }  
-       }  
-     } catch (Throwable e) {  
-       LOG.fatal(StringUtils.stringifyException(e));  
-       System.exit(-1);  
-     }  
-   }  
 
里面2个主要方法,初始化JobTracker,第二个开启服务方法。首先看startTracker(),最后会执行到new JobTracker()构造函数里面去了:
 
 
- JobTracker(final JobConf conf, String identifier, Clock clock, QueueManager qm)   
-   throws IOException, InterruptedException {   
-     .....      
-     
-     secretManager =   
-       new DelegationTokenSecretManager(secretKeyInterval,  
-                                        tokenMaxLifetime,  
-                                        tokenRenewInterval,  
-                                        DELEGATION_TOKEN_GC_INTERVAL);  
-     secretManager.startThreads();  
-          
-     ......  
-   
-     
-     this.hostsReader = new HostsFileReader(conf.get("mapred.hosts", ""),  
-                                            conf.get("mapred.hosts.exclude", ""));  
-     
-     aclsManager = new ACLsManager(conf, new JobACLsManager(conf), queueManager);  
-       
-     LOG.info("Starting jobtracker with owner as " +  
-         getMROwner().getShortUserName());  
-   
-     
-     Class<? extends TaskScheduler> schedulerClass  
-       = conf.getClass("mapred.jobtracker.taskScheduler",  
-           JobQueueTaskScheduler.class, TaskScheduler.class);  
-     
-     taskScheduler = (TaskScheduler) ReflectionUtils.newInstance(schedulerClass, conf);  
-       
-     
-     if (conf.getBoolean(  
-           ServiceAuthorizationManager.SERVICE_AUTHORIZATION_CONFIG, false)) {  
-       ServiceAuthorizationManager.refresh(conf, new MapReducePolicyProvider());  
-     }  
-       
-     int handlerCount = conf.getInt("mapred.job.tracker.handler.count", 10);  
-     this.interTrackerServer =   
-       RPC.getServer(this, addr.getHostName(), addr.getPort(), handlerCount,   
-           false, conf, secretManager);  
-     if (LOG.isDebugEnabled()) {  
-       Properties p = System.getProperties();  
-       for (Iterator it = p.keySet().iterator(); it.hasNext();) {  
-         String key = (String) it.next();  
-         String val = p.getProperty(key);  
-         LOG.debug("Property ‘" + key + "‘ is " + val);  
-       }  
-     }  
 
里面主要干了这么几件事:
 
1.初始化ACL访问控制列表数据
2.创建TaskSchedule任务调度器
3.得到DPC Server。
4.还有其他一些零零碎碎的操作....
然后第2个方法offService(),主要开启了各项服务;
 
- public void offerService() throws InterruptedException, IOException {  
-     
-     
-     while (true) {  
-       try {  
-         recoveryManager.updateRestartCount();  
-         break;  
-       } catch (IOException ioe) {  
-         LOG.warn("Failed to initialize recovery manager. ", ioe);  
-         
-         Thread.sleep(FS_ACCESS_RETRY_PERIOD);  
-         LOG.warn("Retrying...");  
-       }  
-     }  
-   
-     taskScheduler.start();  
-     .....  
-     this.expireTrackersThread = new Thread(this.expireTrackers,  
-                                           "expireTrackers");  
-     
-     this.expireTrackersThread.start();  
-     this.retireJobsThread = new Thread(this.retireJobs, "retireJobs");  
-     
-     this.retireJobsThread.start();  
-     expireLaunchingTaskThread.start();  
-   
-     if (completedJobStatusStore.isActive()) {  
-       completedJobsStoreThread = new Thread(completedJobStatusStore,  
-                                             "completedjobsStore-housekeeper");  
-       
-       completedJobsStoreThread.start();  
-     }  
-   
-     
-     this.interTrackerServer.start();  
-       
-     synchronized (this) {  
-       state = State.RUNNING;  
-     }  
-     LOG.info("Starting RUNNING");  
-       
-     this.interTrackerServer.join();  
-     LOG.info("Stopped interTrackerServer");  
-   }  
 
主要3大线程在这个方法里被开开启了,expireTrackersThread,retireJobsThread,completedJobsStoreThread,还有1个RPC服务的开启,interTrackerServer.start(),还有细节的操作就不列举出来了。好了JobTraker的close方法的流程刚刚好和以上的操作相反,之前启动过的线程统统关掉。
 
 
- void close() throws IOException {  
-     
-     if (this.infoServer != null) {  
-       LOG.info("Stopping infoServer");  
-       try {  
-         this.infoServer.stop();  
-       } catch (Exception ex) {  
-         LOG.warn("Exception shutting down JobTracker", ex);  
-       }  
-     }  
-     if (this.interTrackerServer != null) {  
-       LOG.info("Stopping interTrackerServer");  
-       this.interTrackerServer.stop();  
-     }  
-     if (this.expireTrackersThread != null && this.expireTrackersThread.isAlive()) {  
-       LOG.info("Stopping expireTrackers");  
-       
-       this.expireTrackersThread.interrupt();  
-       try {  
-         
-         this.expireTrackersThread.join();  
-       } catch (InterruptedException ex) {  
-         ex.printStackTrace();  
-       }  
-     }  
-     if (this.retireJobsThread != null && this.retireJobsThread.isAlive()) {  
-       LOG.info("Stopping retirer");  
-       this.retireJobsThread.interrupt();  
-       try {  
-         this.retireJobsThread.join();  
-       } catch (InterruptedException ex) {  
-         ex.printStackTrace();  
-       }  
-     }  
-     if (taskScheduler != null) {  
-       
-       taskScheduler.terminate();  
-     }  
-     if (this.expireLaunchingTaskThread != null && this.expireLaunchingTaskThread.isAlive()) {  
-       LOG.info("Stopping expireLaunchingTasks");  
-       this.expireLaunchingTaskThread.interrupt();  
-       try {  
-         this.expireLaunchingTaskThread.join();  
-       } catch (InterruptedException ex) {  
-         ex.printStackTrace();  
-       }  
-     }  
-     if (this.completedJobsStoreThread != null &&  
-         this.completedJobsStoreThread.isAlive()) {  
-       LOG.info("Stopping completedJobsStore thread");  
-       this.completedJobsStoreThread.interrupt();  
-       try {  
-         this.completedJobsStoreThread.join();  
-       } catch (InterruptedException ex) {  
-         ex.printStackTrace();  
-       }  
-     }  
-     if (jobHistoryServer != null) {  
-       LOG.info("Stopping job history server");  
-       try {  
-         jobHistoryServer.shutdown();  
-       } catch (Exception ex) {  
-         LOG.warn("Exception shutting down Job History server", ex);  
-       }  
-   }  
-     DelegationTokenRenewal.close();  
-     LOG.info("stopped all jobtracker services");  
-     return;  
-   }  
 
至此,JobTracker的执行过程总算有了一个了解了吧,不算太难。后面的过程分析。JobTracker是如何把任务进行分解和分配的,从宏观上去理解Hadoop的工作原理。下面是以上过程的一个时序图

JobTracker作业启动过程分析
原文:http://www.cnblogs.com/cxzdy/p/5043623.html