Hadoop(13)-MapReduce框架原理--Job提交源码和切片源码解析

1.MapReduce的数据流

1) Input -> Mapper阶段

这一阶段的主要分工就是将文件切片和把文件转成K,V对

输入源是一个文件,经过InputFormat之后,到了Mapper就成了K,V对,以上一章的流量案例来说,经过InputFormat之后,变成了手机号为key,这一行数据为value的K,V对,所以这里我们可以自定义InputFormat,按照具体的业务来实现将文件切片并且转为K,V对的方式

2) Mapper -> Reducer阶段

这一阶段叫做shuffle(洗牌)阶段,从Mapper出来的数据是无序的K,V对,那到了Reducer阶段,就变成了有序了.所以我们可以自定义排序规则

3) Reducer -> Output阶段

文件数据经过之前的种种处理,已经变成了有序的数据,这一阶段就是将数据写入文件

2.数据切片与MapTask并行度决定机制

问题引出

MapTask的并行度决定Map阶段的任务处理并发度，进而影响到整个Job的处理速度。

思考：1G的数据，启动8个MapTask，可以提高集群的并发处理能力。那么1K的数据，也启动8个MapTask，会提高集群性能吗？MapTask并行任务是否越多越好呢？哪些因素影响了MapTask并行度？

一个300M的数据,按照blocksize=128M进行存储,在datanode上分别是0-128m,128m-256m,256m-300m

1) 红线切片,将数据按照100M进行切片,每个MapTask处理同样大小的100M数据,看似很公平,datanode1的MapTask处理100M数据,剩下的28m传输给datanode2的MapTask,datanode2的MapTask处理28m+本地的72m数据,剩下的56m再传输给datanode3的MapTask.这样就增加了84m的网络传输数据.为了减少网络传输,yarn有一个本地原则,即block保存在哪个节点上,就在哪个节点上启动MapTask

2) 蓝线切片,切片大小128m=blocksize,每一个datanode启动的MapTask处理的数据都是128m,虽然看似处理速度比1)的100m慢一些,但是却节省了紧张的网络传输资源

所以约定俗成的,切片大小=blocksize

3.Job提交流程源码

确定job的输出路径是否有问题

创建jobid和临时文件夹

生成job的配置信息

经过这一步写入后,文件夹里就有了文件

最后提交job

整理一下

waitForCompletion()

submit();

// 1建立连接
    connect();    
        // 1）创建提交Job的代理
        new Cluster(getConfiguration());
            // （1）判断是本地yarn还是远程
            initialize(jobTrackAddr, conf); 

// 2 提交job
submitter.submitJobInternal(Job.this, cluster)
    // 1）创建给集群提交数据的Stag路径
    Path jobStagingArea = JobSubmissionFiles.getStagingDir(cluster, conf);

    // 2）获取jobid ，并创建Job路径
    JobID jobId = submitClient.getNewJobID();

    // 3）拷贝jar包到集群
copyAndConfigureFiles(job, submitJobDir);    
    rUploader.uploadFiles(job, jobSubmitDir);

// 4）计算切片，生成切片规划文件
writeSplits(job, submitJobDir);
        maps = writeNewSplits(job, jobSubmitDir);
        input.getSplits(job);

// 5）向Stag路径写XML配置文件
writeConf(conf, submitJobFile);
    conf.writeXml(out);

// 6）提交Job,返回提交状态
status = submitClient.submitJob(jobId, submitJobDir.toString(), job.getCredentials());