【Hadoop代码笔记】Hadoop作业提交之客户端作业提交

1.      概要描述
仅仅描述向Hadoop提交作业的第一步，即调用Jobclient的submitJob方法，向Hadoop提交作业。

2.      详细描述
Jobclient使用内置的JobSubmissionProtocol 实例jobSubmitClient 和JobTracker交互，最主要是提交作业、获取作业执行信息等。

在JobClient中作业提交的主要过程如下：

1）通过调用JobTracker的getNewJobId()向jobtracker请求一个新的作业ID
2）获取job的jar、输入分片、作业描述等几个路径信息，以jobId命名。
3）其中getSystemDir()是返回jobtracker的系统目录，来放置job相关的文件。包括：mapreduce的jar文件submitJarFile、分片文件submitSplitFile、作业描述文件submitJobFile
4）检查作业的输出说明，如果没有指定输出目录或输出目录以及存在，则作业不提交。参照org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat的checkOutputSpecs方法。如果没有指定，则抛出InvalidJobConfException，文件已经存在则抛出FileAlreadyExistsException
5）计算作业的输入分片。通过InputFormat的getSplits(job)方法获得作业的split并将split序列化封装为RawSplit。返回split数目，也即代表有多个分片有多少个map。详细参见InputFormat获取Split的方法。
6）writeNewSplits 方法把输入分片写到JobTracker的job目录下。
7）将运行作业所需的资源（包括作业jar文件，配置文件和计算所得的输入分片）复制到jobtracker的文件系统中一个以作业ID命名的目录下。
8）使用句柄JobSubmissionProtocol通过RPC远程调用的submitJob()方法，向JobTracker提交作业。JobTracker作业放入到内存队列中，由作业调度器进行调度。并初始化作业实例。JobTracker创建job成功后会给JobClient传回一个JobStatus对象 用于记录job的状态信息，如执行时间、Map和Reduce任务完成的比例等。JobClient会根据这个JobStatus对象创建一个 NetworkedJob的RunningJob对象，用于定时从JobTracker获得执行过程的统计数据来监控并打印到用户的控制台。

  

引用下Hadoop: The Definitive Guide, Second Edition中的一张经典图。这里仅仅描述上图中的左上角第一个框部分内容，即本步骤的最终输出仅仅是将作业提交到JobTracker。其他后续文章会继续描述。

3.      涉及主要类介绍：

Jobclient ：JobClient是向JobTracker提交作业的接口，可以理解为Hadoop的Mapreduce作业框架向用户开放的作业提交入口。可以提交作业，监视作业状态等

JobSubmissionProtocol（为什么0.20.1的javadoc中找不到这个接口，虽然0.20.1 0.20.2代码中都是相同的用法，知道2.2.0貌似重命名为被ClientProtocol替换）：JobClient和JobTracker进行通信的一个协议。JobClient实际上是用这个句柄来提交锁业并且监视作业的执行状况。

这个接口有两个实现：LocalJobRunner(conf)当mapred-site.xml中的mapred.job.tracker值为local是为此对象。表示在单机上执行；如果为一个地址的话则是 JobTracker的对象，表示分布式执 行。

详细可参照JobClient中 的初始化代码：

  /**
   *如果是非local的就会 连接到指定的JobTracker  
   */
  public void init(JobConf conf) throws IOException {
    String tracker = conf.get("mapred.job.tracker", "local");
    if ("local".equals(tracker)) {
      this.jobSubmitClient = new LocalJobRunner(conf);
    } else {
      this.jobSubmitClient = createRPCProxy(JobTracker.getAddress(conf), conf);
    }        
  }

 /*
  * RPC不是本次主题重点，可参照后续发表的专题内容
  */
  private JobSubmissionProtocol createRPCProxy(InetSocketAddress addr,
      Configuration conf) throws IOException {
    return (JobSubmissionProtocol) RPC.getProxy(JobSubmissionProtocol.class,
        JobSubmissionProtocol.versionID, addr, getUGI(conf), conf,
        NetUtils.getSocketFactory(conf, JobSubmissionProtocol.class));
  }

 

InputFormat 重要，但暂不展开（此处会有链接）

Split  重要，但暂不展开（此处会有链接）

RowSplit 重要，但暂不展开（此处会有链接）

 4.     主要代码
通过代码来了解流程，了解如何调用JobClient向Hadoop集群提交作业。

  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);
    }
  }

实际方法的执行是submitJobInternal方法。着重看下这个方法的内部执行。主要的逻辑部分比较详细的进行了注释。（有些想继续展开，感觉太细了，后面的文章中部分重要的会有涉及，不想深度遍历了，到时会回过头来互相链接） 

public RunningJob submitJobInternal(JobConf job)
            throws FileNotFoundException, ClassNotFoundException,
            InterruptedException, IOException {

        // 1）通过调用JobTracker的getNewJobId()向jobtracker请求一个新的作业ID
        JobID jobId = jobSubmitClient.getNewJobId();
        // 2）获取job的jar、输入分片、作业描述等几个路径信息，以jobId命名。
        // 3）其中getSystemDir()是返回jobtracker的系统目录，来放置job相关的文件。包括：mapreduce的jar文件submitJarFile、分片文件submitSplitFile、作业描述文件submitJobFile

        Path submitJobDir = new Path(getSystemDir(), jobId.toString());
        Path submitJarFile = new Path(submitJobDir, "job.jar");
        Path submitSplitFile = new Path(submitJobDir, "job.split");
        configureCommandLineOptions(job, submitJobDir, submitJarFile);
        Path submitJobFile = new Path(submitJobDir, "job.xml");
        int reduces = job.getNumReduceTasks();
        JobContext context = new JobContext(job, jobId);

        // Check the output specification
        // 4）检查作业的输出说明，如果没有指定输出目录或输出目录以及存在，则作业不提交。参照org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat的checkOutputSpecs方法。如果没有指定，则抛出InvalidJobConfException，文件已经存在则抛出FileAlreadyExistsException

        if (reduces == 0 ? job.getUseNewMapper() : job.getUseNewReducer()) {
            org.apache.hadoop.mapreduce.OutputFormat<?, ?> output = ReflectionUtils
                    .newInstance(context.getOutputFormatClass(), job);
            output.checkOutputSpecs(context);
        } else {
            job.getOutputFormat().checkOutputSpecs(fs, job);
        }

        // 5）计算作业的输入分片。详细参见FormatInputFormat获取Split的方法。
        // 6）writeNewSplits 方法把输入分片写到JobTracker的job目录下，名称是submitSplitFile
        // job.split名称。
        // 7）将运行作业所需的资源（包括作业jar文件，配置文件和计算所得的输入分片）复制到jobtracker的文件系统中一个以作业ID命名的目录下。

        // Create the splits for the job
        LOG.debug("Creating splits at " + fs.makeQualified(submitSplitFile));
        int maps;
        if (job.getUseNewMapper()) {
            maps = writeNewSplits(context, submitSplitFile);
        } else {
            maps = writeOldSplits(job, submitSplitFile);
        }
        job.set("mapred.job.split.file", submitSplitFile.toString());
        job.setNumMapTasks(maps);

        // Write job file to JobTracker's fs
        FSDataOutputStream out = FileSystem.create(fs, submitJobFile,
                new FsPermission(JOB_FILE_PERMISSION));

        try {
            job.writeXml(out);
        } finally {
            out.close();
        }

        // 8）使用句柄JobSubmissionProtocol通过RPC远程调用的submitJob()方法，向JobTracker提交作业。JobTracker根据接收到的submitJob()方法调用后，把调用放入到内存队列中，由作业调度器进行调度。并初始化作业实例。

        JobStatus status = jobSubmitClient.submitJob(jobId);
        if (status != null) {
            return new NetworkedJob(status);
        } else {
            throw new IOException("Could not launch job");
        }
    }

 

 /**
   * JobTracker.submitJob() kicks off a new job.  
   *
   * Create a 'JobInProgress' object, which contains both JobProfile
   * and JobStatus.  Those two sub-objects are sometimes shipped outside
   * of the JobTracker.  But JobInProgress adds info that's useful for
   * the JobTracker alone.
   */
  public synchronized JobStatus submitJob(JobID jobId) throws IOException {
    if(jobs.containsKey(jobId)) {
      //job already running, don't start twice
      return jobs.get(jobId).getStatus();
    }
    
    JobInProgress job = new JobInProgress(jobId, this, this.conf);
    
    String queue = job.getProfile().getQueueName();
    if(!(queueManager.getQueues().contains(queue))) {      
      new CleanupQueue().addToQueue(conf,getSystemDirectoryForJob(jobId));
      throw new IOException("Queue \"" + queue + "\" does not exist");        
    }

    // check for access
    try {
      checkAccess(job, QueueManager.QueueOperation.SUBMIT_JOB);
    } catch (IOException ioe) {
       LOG.warn("Access denied for user " + job.getJobConf().getUser() 
                + ". Ignoring job " + jobId, ioe);
      new CleanupQueue().addToQueue(conf, getSystemDirectoryForJob(jobId));
      throw ioe;
    }

   return addJob(jobId, job); 
  }

 

为了转载内容的一致性、可追溯性和保证及时更新纠错，转载时请注明来自：http://www.cnblogs.com/douba/p/hadoop_jobclient_submit.html。谢谢！