hadoop2提交到Yarn： Mapreduce执行过程分析2-Hadoop2|YARN-about云开发

问题导读：

1.hadoop哪些数据类型，是如何与Java数据类型对应的？

2.ApplicationMaster什么时候启动？

3.YarnChild进程什么时候产生？

4.如果在recuece的情况下，map任务完成暂总任务的多少百分比？

5.run的执行步骤是什么？

6.哪个方法来执行具体的map任务？

7.获取配置信息为哪个类？

8.TaskAttemptContextImpl还增加了什么信息？

4.3 Map类

   创建Map类和map函数，map函数是org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper类中的定义的，当处理每一个键值对的时候，都要调用一次map方法，用户需要覆写此方法。此外还有setup方法和cleanup方法。map方法是当map任务开始运行的时候调用一次，cleanup方法是整个map任务结束的时候运行一次。

4.3.1 Map介绍

   Mapper类是一个泛型类，带有4个参数（输入的键，输入的值，输出的键，输出的值）。在这里输入的key为Object(默认是行)，输入的值为Text（hadoop中的String类型），输出的key为Text（关键字）和输出的值为IntWritable（hadoop中的int类型）。以上所有hadoop数据类型和java的数据类型都很相像，除了它们是针对网络序列化而做的特殊优化。
   MapReduce中的类似于IntWritable的类型还有如下几种：
BooleanWritable:标准布尔型数值、ByteWritable:单字节数值、DoubleWritable:双字节数值、FloatWritable:浮点数、IntWritable:整型数、LongWritable:长整型数、Text:使用UTF8格式存储的文本（类似java中的String）、NullWritable:当<key, value>中的key或value为空时使用。
这些都是实现了WritableComparable接口：

 

 

 

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2014-10-1 17:46 上传

 

 

 

 

    Map任务是一类将输入记录集转换为中间格式记录集的独立任务。 Mapper类中的map方法将输入键值对(key/value pair)映射到一组中间格式的键值对集合。这种转换的中间格式记录集不需要与输入记录集的类型一致。一个给定的输入键值对可以映射成0个或多个输出键值对。
  1. StringTokenizer itr = new StringTokenizer(value.toString());

 

  • while (itr.hasMoreTokens()) {

 

 

  • word.set(itr.nextToken());

 

 

  • context.write(word, one);

 

 

  • }

复制代码

 

这里将输入的行进行解析分割之后，利用Context的write方法进行保存。而Context是实现了MapContext接口的一个抽象内部类。此处把解析出的每个单词作为key，将整形1作为对应的value，表示此单词出现了一次。map就是一个分的过程，reduce就是合的过程。Map任务的个数和前面的split的数目对应，作为map函数的输入。Map任务的具体执行见下一小节。

4.3.2 Map任务分析

    Map任务被提交到Yarn后，被ApplicationMaster启动，任务的形式是YarnChild进程，在其中会执行MapTask的run方法。无论是MapTask还是ReduceTask都是继承的Task这个抽象类。
    run方法的执行步骤有：
Step1:
    判断是否有Reduce任务，如果没有的话，Map任务结束，就整个提交的作业结束；如果有的话，当Map任务完成的时候设置当前进度为66.7%，Sort完成的时候设置进度为33.3%。
Step2:
    启动TaskReporter线程，用于更新当前的状态。
Step3:

初始化任务，设置任务的当前状态为RUNNING，设置输出目录等。

Step4:
    判断当前是否是jobCleanup任务、jobSetup任务、taskCleanup任务及相应的处理。
Step5:
   调用runNewMapper方法，执行具体的map。
Step6:
   作业完成之后，调用done方法，进行任务的清理、计数器更新、任务状态更新等。

4.3.3 runNewMapper分析

    下面我们来看看这个runNewMapper方法。代码如下：
  1. private <INKEY,INVALUE,OUTKEY,OUTVALUE>

 

  •   void runNewMapper(final JobConf job,

 

 

  •                     final TaskSplitIndex splitIndex,

 

 

  •                     final TaskUmbilicalProtocol umbilical,

 

 

  •                     TaskReporter reporter

 

 

  •                     ) throws IOException, ClassNotFoundException,

 

 

  •                              InterruptedException {

 

 

  •     // make a task context so we can get the classes

 

 

  •     org.apache.hadoop.mapreduce.TaskAttemptContext taskContext =  new org.apache.hadoop.mapreduce.task.TaskAttemptContextImpl(job, getTaskID(), reporter);

 

 

 

 

  •     // make a mapper

 

 

  •        org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper<INKEY,INVALUE,OUTKEY,OUTVALUE> mapper = (org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper<INKEY,INVALUE,OUTKEY,OUTVALUE>)

 

 

  •     ReflectionUtils.newInstance(taskContext.getMapperClass(), job);

 

 

 

 

  •     // make the input format org.apache.hadoop.mapreduce.InputFormat<INKEY,INVALUE> inputFormat = (org.apache.hadoop.mapreduce.InputFormat<INKEY,INVALUE>)

 

 

  •     ReflectionUtils.newInstance(taskContext.getInputFormatClass(), job);

 

 

  •     // rebuild the input split

 

 

  •     org.apache.hadoop.mapreduce.InputSplit split = null;20

 

 

  •     split = getSplitDetails(new path(splitIndex.getSplitLocation()), splitIndex.getStartOffset());

 

 

 

 

  •     LOG.info(“Processing split: ” + split);

 

 

  •     org.apache.hadoop.mapreduce.RecordReader<INKEY,INVALUE> input =  new NewTrackingRecordReader<INKEY,INVALUE>        (split, inputFormat, reporter, taskContext);

 

 

 

 

  •     job.setBoolean(JobContext.SKIP_RECORDS, isSkipping());

 

 

  •     org.apache.hadoop.mapreduce.RecordWriter output = null;

 

 

 

 

  •     // get an output object

 

 

  •     if (job.getNumReduceTasks() == 0) {

 

 

  •       output =  new NewDirectOutputCollector(taskContext, job, umbilical, reporter);

 

 

  •     } else {

 

 

  •       output = new NewOutputCollector(taskContext, job, umbilical, reporter);

 

 

  •     }

 

 

 

 

  •     org.apache.hadoop.mapreduce.MapContext<INKEY, INVALUE, OUTKEY, OUTVALUE>   mapContext =  new MapContextImpl<INKEY, INVALUE, OUTKEY, OUTVALUE>(job, getTaskID(), input, output,  committer, reporter, split);

 

 

  •     org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper<INKEY,INVALUE,OUTKEY,OUTVALUE>.Context  mapperContext =  new WrappedMapper<INKEY, INVALUE, OUTKEY, OUTVALUE>().getMapContext(mapContext);

 

 

 

 

  •     try {

 

 

  •       input.initialize(split, mapperContext);

 

 

  •       mapper.run(mapperContext);

 

 

  •       mapPhase.complete();

 

 

  •       setPhase(TaskStatus.Phase.SORT);

 

 

  •       statusUpdate(umbilical);

 

 

  •       input.close();

 

 

  •       input = null;

 

 

  •       output.close(mapperContext);

 

 

  •       output = null;

 

 

  •     } finally {

 

 

  •       closeQuietly(input);

 

 

  •       closeQuietly(output, mapperContext);

 

 

  •     }

 

 

  •   }

复制代码

 

此方法的主要执行流程是：
Step1：
获取配置信息类对象TaskAttemptContextImpl、自己开发的Mapper的实例mapper、用户指定的InputFormat对象 (默认是TextInputFormat)、任务对应的分片信息split。
其中TaskAttemptContextImpl类实现TaskAttemptContext接口，而TaskAttemptContext接口又继承于JobContext和Progressable接口，但是相对于JobContext增加了一些有关task的信息。通过TaskAttemptContextImpl对象可以获得很多与任务执行相关的类，比如用户定义的Mapper类，InputFormat类等。
Step2：
    根据inputFormat构建一个NewTrackingRecordReader对象，这个对象中的RecordReader<K,V> real是LineRecordReader，用于读取分片中的内容，传递给Mapper的map方法做处理的。
Step3：
然后创建org.apache.hadoop.mapreduce.RecordWriter对象，作为任务的输出，如果没有reducer，就设置此RecordWriter对象为NewDirectOutputCollector(taskContext, job, umbilical, reporter)直接输出到HDFS上；如果有reducer，就设置此RecordWriter对象为NewOutputCollector(taskContext, job, umbilical, reporter)作为输出。
NewOutputCollector是有reducer的作业的map的输出。这个类的主要包含的对象是MapOutputCollector<K,V> collector，是利用反射工具构造出来的：
  1. ReflectionUtils.newInstance(job.getClass(JobContext.MAP_OUTPUT_COLLECTOR_CLASS_ATTR, MapOutputBuffer.class, MapOutputCollector.class), job);

复制代码

如果Reduce的个数大于1，则实例化org.apache.hadoop.mapreduce.Partitioner<K,V> (默认是HashPartitioner.class)，用来对mapper的输出数据进行分区，即数据要汇总到哪个reducer上，NewOutputCollector的write方法会调用collector.collect(key, value,partitioner.getPartition(key, value, partitions))；否则设置分区个数为0。
Step4：
打开输入文件(构建一个LineReader对象，在这实现文件内容的具体读)并且将文件指针指向文件头。由LineRecordReader的initialize方法完成。
实际上读文件内容的是类中的LineReader对象in，该对象在initialize方法中进行了初始化，会根据输入文件的文件类型(压缩或不压缩)传入相应输入流对象。LineReader会从输入流对象中通过：
in.readLine(new Text(), 0, maxBytesToConsume(start));
方法每次读取一行放入Text对象str中，并返回读取数据的长度。
LineRecordReader.nextKeyValue()方法会设置两个对象key和value，key是一个偏移量指的是当前这行数据在输入文件中的偏移量(注意这个偏移量可不是对应单个分片内的偏移量，而是针对整个文中的偏移量)，value是通过LineReader的对象in读取的一行内容：
  1. in.readLine(value, maxLineLength, Math.max(maxBytesToConsume(pos), maxLineLength));

复制代码

如果没有数据可读了，这个方法会返回false，否则true。
另外，getCurrentKey()和getCurrentValue()是获取当前的key和value，调用这俩方法之前需要先调用nextKeyValue()为key和value赋新值，否则会重复。
这样就跟org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper中的run方法关联起来了。
Step5：
    执行org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper的run方法。
  1. public void run(Context context) throws IOException, InterruptedException {

 

  •     setup(context);

 

 

  •     try {

 

 

  •       while (context.nextKeyValue()) {

 

 

  •         map(context.getCurrentKey(), context.getCurrentValue(), context);

 

 

  •       }

 

 

  •     } finally {

 

 

  •       cleanup(context);

 

 

  •     }

 

 

  •   }

复制代码

 

Step5.1：
首先会执行setup方法，用于设定用户自定义的一些参数等，方便在下面的操作步骤中读取。参数是设置在Context中的。此对象的初始化在MapTask类中的runNewMapper方法中：
  1. org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper<INKEY,INVALUE,OUTKEY,OUTVALUE>.Context

 

  •          mapperContext = new WrappedMapper<INKEY, INVALUE, OUTKEY, OUTVALUE>().getMapContext(mapContext);

复制代码

 

会将LineRecordReader的实例对象和NewOutputCollector的实例对象传进去，下面的nextKeyValue()、getCurrentValue()、getCurrentKey()会调用reader的相应方法，从而实现了Mapper.run方法中的nextKeyValue()不断获取key和value。
Step5.2：
循环中的map方法就是用户自定的map。map方法逻辑处理完之后，最后都会有context.write(K,V)方法用来将计算数据输出。此write方法最后调用的是NewOutputCollector.write方法，write方法会调用MapOutputBuffer.collect(key, value,partitioner.getPartition(key, value, partitions))方法，用于汇报进度、序列化数据并将其缓存等，主要是里面还有个Spill的过程，下一小节会详细介绍。
Step5.3：
当读完数据之后，会调用cleanup方法来做一些清理工作，这点我们同样可以利用，我们可以根据自己的需要重写cleanup方法。
Step6：
最后是输出流的关闭output.close(mapperContext)，该方法会执行MapOutputBuffer.flush()操作会将剩余的数据也通过sortAndSpill()方法写入本地文件，并在最后调用mergeParts()方法合并所有spill文件。sortAndSpill方法在4.3.4小节中会介绍。

4.3.4 Spill分析

Spill的汉语意思是溢出，spill处理就是溢出写。怎么个溢出法呢？Spill过程包括输出、排序、溢写、合并等步骤，有点复杂，如图所示：

 

 

 

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    每个Map任务不断地以<key, value>对的形式把数据输出到在内存中构造的一个环形数据结构中。使用环形数据结构是为了更有效地使用内存空间，在内存中放置尽可能多的数据。
这个数据结构其实就是个字节数组，叫kvbuffer，这里面不只有<key, value>数据，还放置了一些索引数据，并且给放置索引数据的区域起了一个kvmeta的别名。
  1.   kvbuffer = new byte[maxMemUsage];

 

  •       bufvoid = kvbuffer.length;

 

 

  •       kvmeta = ByteBuffer.wrap(kvbuffer).order(ByteOrder.nativeOrder()).asIntBuffer();

 

 

  •       setEquator(0);

 

 

  •       bufstart = bufend = bufindex = equator;

 

 

  •       kvstart = kvend = kvindex;

复制代码

 

kvmeta是对记录Record<key, value>在kvbuffer中的索引，是个四元组，包括：value的起始位置、key的起始位置、partition值、value的长度，占用四个Int长度，kvmeta的存放指针kvindex每次都是向下跳四步，然后再向上一个坑一个坑地填充四元组的数据。比如kvindex初始位置是-4，当第一个<key, value>写完之后，(kvindex+0)的位置存放value的起始位置、(kvindex+1)的位置存放key的起始位置、(kindex+2)的位置存放partition的值、(kvindex+3)的位置存放value的长度，然后kvindex跳到-8位置，等第二个<key, value>和索引写完之后，kvindex跳到-32位置。
<key, value>数据区域和索引数据区域在kvbuffer中是相邻不重叠的两个区域，用一个分界点来划分两者，而分割点是变化的，每次Spill之后都会更新一次。初始的分界点是0，<key, value>数据的存储方向是向上增长，索引数据的存储方向是向下增长，如图所示：

 

 

 

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其中，kvbuffer的大小maxMemUsage的默认是100M。涉及到的变量有点多：
(1)kvstart是有效记录开始的下标；
(2)kvindex是下一个可做记录的位置；
(3)kvend在开始Spill的时候它会被赋值为kvindex的值，Spill结束时，它的值会被赋给kvstart，这时候kvstart==kvend。这就是说，如果kvstart不等于kvend，系统正在spill，否则，kvstart==kvend，系统处于普通工作状态；
(4)bufvoid，用于表明实际使用的缓冲区结尾；
(5)bufmark，用于标记记录的结尾；
(6)bufindex初始值为0，一个Int型的key写完之后，bufindex增长为4，一个Int型的value写完之后，bufindex增长为8
在kvindex和bufindex之间(包括equator节点)的那一坨数据就是未被Spill的数据。如果这部分数据所占用的空间大于等于Spill的指定百分比(默认是80%),则开始调用startSpill方法进行溢写。对应的方法为：
  1. private void startSpill() {

 

 

 

  •       assert !spillInProgress;

 

 

 

 

  •       kvend = (kvindex + NMETA) % kvmeta.capacity();

 

 

 

 

  •       bufend = bufmark;

 

 

 

 

  •       spillInProgress = true;

 

 

 

 

  •       LOG.info(“Spilling map output”);

 

 

 

 

  •       LOG.info(“bufstart = ” + bufstart + “; bufend = ” + bufmark +

 

 

 

 

  •                “; bufvoid = ” + bufvoid);

 

 

 

 

  •       LOG.info(“kvstart = ” + kvstart + “(” + (kvstart * 4) +

 

 

 

 

  •                “); kvend = ” + kvend + “(” + (kvend * 4) +

 

 

 

 

  •                “); length = ” + (distanceTo(kvend, kvstart,

 

 

 

 

  •                      kvmeta.capacity()) + 1) + “/” + maxRec);

 

 

 

 

  •       spillReady.signal();

 

 

 

 

  •     }

复制代码

 

这里会触发信号量，使得在MapTask类的init方法中正在等待的SpillThread线程继续运行。

  1. while (true) {

 

  •             spillDone.signal();

 

 

  •             while (!spillInProgress) {

 

 

  •               spillReady.await();

 

 

  •             }

 

 

 

 

  •             try {

 

 

  •               spillLock.unlock();

 

 

  •               sortAndSpill();

 

 

  •             } catch (Throwable t) {

 

 

  •               sortSpillException = t;

 

 

  •             } finally {

 

 

  •               spillLock.lock();

 

 

  •               if (bufend < bufstart) {

 

 

  •                 bufvoid = kvbuffer.length;

 

 

  •               }

 

 

 

 

  •               kvstart = kvend;

 

 

  •               bufstart = bufend;

 

 

  •               spillInProgress = false;

 

 

  •             }

 

 

  •           }

复制代码

 

继续调用sortAndSpill方法，此方法负责将buf中的数据刷到磁盘。主要是根据排过序的kvmeta把每个partition的<key, value>数据写到文件中，一个partition对应的数据搞完之后顺序地搞下个partition，直到把所有的partition遍历完(partiton的个数就是reduce的个数)。
Step1:
先计算写入文件的大小；
  1. final long size = (bufend >= bufstart? bufend – bufstart: (bufvoid – bufend) + bufstart) +partitions * APPROX_HEADER_LENGTH;

复制代码

Step2:
    然后获取写到本地(非HDFS)文件的文件名，会有一个编号，例如output/spill2.out；命名格式对应的代码为：
  1. return lDirAlloc.getLocalPathForWrite(MRJobConfig.OUTPUT + “/spill”

 

 

 

  •          + spillNumber + “.out”, size, getConf());

复制代码

 

Step3:
使用快排对缓冲区kvbuffe中区间[bufstart,bufend)内的数据进行排序，先按分区编号partition进行升序，然后按照key进行升序。这样经过排序后，数据以分区为单位聚集在一起，且同一分区内所有数据按照key有序；
Step4:
构建一个IFile.Writer对象将输出流传进去，输出到指定的文件当中，这个对象支持行级的压缩。
  1. writer = new Writer<K, V>(job, out, keyClass, valClass, codec, spilledRecordsCounter);

复制代码

如果用户设置了Combiner(实际上是一个Reducer)，则写入文件之前会对每个分区中的数据进行一次聚集操作，通过combinerRunner.combine(kvIter, combineCollector)实现，进而会执行reducer.run方法，只不过输出和正常的reducer不一样而已，这里最终会调用IFile.Writer的append方法实现本地文件的写入。
Step5:
将元数据信息写到内存索引数据结构SpillRecord中。如果内存中索引大于1MB，则写到文件名类似于output/spill2.out.index的文件中，“2”就是当前Spill的次数。
  1. if (totalIndexCacheMemory >= indexCacheMemoryLimit) {

 

 

 

  •           // create spill index file

 

 

 

 

  •           Path indexFilename =

 

 

 

 

  •               mapOutputFile.getSpillIndexFileForWrite(numSpills, partitions

 

 

 

 

  •                   * MAP_OUTPUT_INDEX_RECORD_LENGTH);

 

 

 

 

  •           spillRec.writeToFile(indexFilename, job);

 

 

 

 

  •         } else {

 

 

 

 

  •           indexCacheList.add(spillRec);

 

 

 

 

  •           totalIndexCacheMemory +=

 

 

 

 

  •             spillRec.size() * MAP_OUTPUT_INDEX_RECORD_LENGTH;

 

 

 

 

  •         }

复制代码

 

index文件中不光存储了索引数据，还存储了crc32的校验数据。index文件不一定在磁盘上创建，如果内存（默认1M空间）中能放得下就放在内存中。
out文件、index文件和partition数据文件的对应关系为：

 

 

 

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索引文件的信息主要包括partition的元数据的偏移量、大小、压缩后的大小等。
Step6：
    Spill结束的时候，会调用resetSpill方法进行重置。
  1. private void resetSpill() {

 

 

 

  •       final int e = equator;

 

 

 

 

  •       bufstart = bufend = e;

 

 

 

 

  •       final int aligned = e – (e % METASIZE);

 

 

 

 

  •       // set start/end to point to first meta record

 

 

 

 

  •       // Cast one of the operands to long to avoid integer overflow

 

 

 

 

  •       kvstart = kvend = (int)

 

 

 

 

  •         (((long)aligned – METASIZE + kvbuffer.length) % kvbuffer.length) / 4;

 

 

 

 

  •       LOG.info(“(RESET) equator ” + e + ” kv ” + kvstart + “(” +

 

 

 

 

  •         (kvstart * 4) + “)” + ” kvi ” + kvindex + “(” + (kvindex * 4) + “)”);

 

 

 

 

  •     }

复制代码

 

也就是取kvbuffer中剩余空间的中间位置，用这个位置设置为新的分界点。

4.3.5 合并

    Map任务如果输出数据量很大，可能会进行好几次Spill，out文件和Index文件会产生很多，分布在不同的磁盘上。这时候就需要merge操作把这些文件进行合并。
Merge会从所有的本地目录上扫描得到Index文件，然后把索引信息存储在一个列表里，最后根据列表来创建一个叫file.out的文件和一个叫file.out.Index的文件用来存储最终的输出和索引。
每个artition都应一个段列表，记录所有的Spill文件中对应的这个partition那段数据的文件名、起始位置、长度等等。所以首先会对artition对应的所有的segment进行合并，合并成一个segment。当这个partition对应很多个segment时，会分批地进行合并，类似于堆排序。最终的索引数据仍然输出到Index文件中。对应mergeParts方法。

4.3.6 相关配置选项

    Map的东西大概的就这么多。主要是读取数据然后写入内存缓冲区，缓存区满足条件就会快排，并设置partition，然后Spill到本地文件和索引文件；如果有combiner，Spill之前也会做一次聚集操作，等数据跑完会通过归并合并所有spill文件和索引文件，如果有combiner，合并之前在满足条件后会做一次综合的聚集操作。map阶段的结果都会存储在本地中(如果有reducer的话)，非HDFS。
在上面的分析，包括过程的梳理中，主要涉及到以下几种配置选项：
mapreduce.job.map.output.collector.class，默认为MapTask.MapOutputBuffer；
mapreduce.map.sort.spill.percent配置内存开始溢写的百分比值，默认为0.8；
mapreduce.task.io.sort.mb配置内存bufer的大小，默认是100mb；
map.sort.class配置排序实现类，默认为QuickSort，快速排序；
mapreduce.map.output.compress.codec配置map的输出的压缩处理程序；
mapreduce.map.output.compress配置map输出是否启用压缩，默认为false

来源URL：http://www.aboutyun.com/forum.php?mod=viewthread&tid=9370&highlight=hadoop2%CC%E1%BD%BB%B5%BDYarn