摘要：
基于作业大小因素，MRAppMaster提供了三种作业运行方式：本地Local模式、Uber模式、Non-Uber模式。其中， 1、本地Local模式：通常用于调试； 2、Uber模式：为降低小作业延迟而设计的一种模式，所有任务，不管是Map Task，还是Reduce Task，均在同一个Cont 阅读全文
摘要：
AsyncDispatcher是Yarn中事件异步分发器，它是ResourceManager中的一个基于阻塞队列的分发或者调度事件的组件，其在一个特定的单线程中分派事件，交给AsyncDispatcher中之前注册的针对该事件所属事件类型的事件处理器EventHandler来处理。每个事件类型类可能 阅读全文
摘要：
我们知道，MapReduce有三层调度模型，即Job——>Task——>TaskAttempt，并且： 1、通常一个Job存在多个Task，这些Task总共有Map Task和Redcue Task两种大的类型（为简化描述，Map-Only作业、JobSetup Task等复杂的情况这里不做考虑）； 阅读全文
摘要：
v2版本的MapReduce作业中，作业JOB_SETUP_COMPLETED事件的发生，即作业SETUP阶段完成事件，会触发作业由SETUP状态转换到RUNNING状态，而作业状态转换中涉及作业信息的处理，是由SetupCompletedTransition来完成的，它主要做了四件事： 1、通过设 阅读全文
摘要：
作业Job状态机维护了MapReduce作业的整个生命周期，即从提交到运行结束的整个过程。Job状态机被封装在JobImpl中，其主要包括14种状态和19种导致状态发生的事件。 作业Job的全部状态维护在类JobStateInternal中，如下所示： [java] view plain copy 阅读全文
摘要：
在MRAppMaster中，当MapReduce作业初始化时，它会通过作业状态机JobImpl中InitTransition的transition()方法，进行MapReduce作业初始化相关操作，而这其中就包括： 1、调用createSplits()方法，创建分片，并获取任务分片元数据信息Task 阅读全文
摘要：
本文继《Yarn源码分析之MRAppMaster上MapReduce作业处理总流程（一）》，接着讲述MapReduce作业在MRAppMaster上处理总流程，继上篇讲到作业初始化之后的作业启动，关于作业初始化主体流程的详细介绍，请参见《Yarn源码分析之MRAppMaster上MapReduce作 阅读全文
摘要：
mapreduce.job.reduce.slowstart.completedmaps是MapReduce编程模型中的一个参数，这个参数的含义是，当Map Task完成的比例达到该值后才会为Reduce Task申请资源，默认是0.05，其在接口MRJobConfig中表示如下： [java] v 阅读全文
摘要：
我们知道，如果想要在Yarn上运行MapReduce作业，仅需实现一个ApplicationMaster组件即可，而MRAppMaster正是MapReduce在Yarn上ApplicationMaster的实现，由其控制MR作业在Yarn上的执行。如此，随之而来的一个问题就是，MRAppMaste 阅读全文
摘要：
JobSubmitter，顾名思义，它是MapReduce中作业提交者，而实际上JobSubmitter除了构造方法外，对外提供的唯一一个非private成员变量或方法就是submitJobInternal()方法，它是提交Job的内部方法，实现了提交Job的所有业务逻辑。本文，我们将深入研究Map 阅读全文