Hadoop作业提交分析（四）
前面我们所分析的部分其实只是Hadoop作业提交的前奏曲，真正的作业提交代码是在MR程序的main里，RunJar在最后会动态调用这个main，在（二）里有说明。我们下面要做的就是要比RunJar更进一步，让作业提交能在编码时就可实现，就像Hadoop Eclipse Plugin那样可以对包含Mapper和Reducer的MR类直接Run on Hadoop。
一般来说，每个MR程序都会有这么一段类似的作业提交代码，这里拿WordCount的举例：
Configuration conf = new Configuration();
String[] otherArgs = new GenericOptionsParser(conf, args).getRemainingArgs();
if (otherArgs.length != 2) {
System.err.println("Usage: wordcount <in> <out>");
System.exit(2);
}
Job job = new Job(conf, "word count");
job.setJarByClass(WordCount.class);
job.setMapperClass(TokenizerMapper.class);
job.setCombinerClass(IntSumReducer.class);
job.setReducerClass(IntSumReducer.class);
job.setOutputKeyClass(Text.class);
job.setOutputValueClass(IntWritable.class);
FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(otherArgs[0]));
FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(otherArgs[1]));
System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1);
首先要做的是构建一个Configuration对象，并进行参数解析。接着构建提交作业用的Job对象，并设置作业Jar包、对应Mapper和Reducer类、输入输出的Key和Value的类及作业的输入和输出路径，最后就是提交作业并等待作业结束。这些只是比较基本的设置参数，实际还支持更多的设置参数，这里就不一一介绍，详细的可参考API文档。
一般分析代码都从开始一步步分析，但我们的重点是分析提交过程中发生的事，这里我们先不理前面的设置对后面作业的影响，我们直接跳到作业提交那一步进行分析，当碰到问题需要分析前面的代码时我会再分析。
当调用job.waitForCompletion时，其内部调用的是submit方法来提交，如果传入参数为ture则及时打印作业运作信息，否则只是等待作业结束。submit方法进去后，还有一层，里面用到了job对象内部的jobClient对象的submitJobInternal来提交作业，从这个方法才开始做正事。进去第一件事就是获取jobId，用到了jobSubmitClient对象，jobSubmitClient对应的类是JobSubmissionProtocol的实现之一（目前有两个实现，JobTracker和LocalJobRunner），由此可判断出jobSubmitClient对应的类要么是JobTracker，要么是LocalJobRunner。呃，这下有点想法了，作业提交是上到JobTracker去，还是在本地执行？可能就是看这个jobSunmitClient初始化时得到的是哪个类的实例了，我们可以稍稍的先往后看看，你会发现submitJobInternal最后用了jobSubmitClient.submitJob(jobId)来提交作业，再稍稍看看JobTracker和LocalJobRunner的submitJob实现，看来确实是这么回事。好，那我们就先跳回去看看这个jobSubmitClient是如何初始化的。在JobClient的init中我们可以发现jobSubmitClient的初始化语句：
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);
}
哈，跟conf中的mapred.job.tracker属性有关，如果你没设置，那默认得到的值就是local，jobSubmitClient也就会被赋予LocalJobRunner的实例。平时，我们开发时一般都只是引用lib里面的库，不引用conf文件夹里的配置文件，这里就能解释为什么我们直接Run as Java Application时，作业被提交到Local去运行了，而不是Hadoop Cluster中。那我们把conf文件夹添加到classpath，就能Run on Hadoop了么？目前下结论尚早，我们继续分析（你添加了conf文件夹后，可以提交试一试，会爆出一个很明显的让你知道还差什么的错误，这里我就卖卖官子，先不说）。
jobId获取到后，在SystemDir基础上加jobId构建了提交作业的目录submitJobDir，SystemDir由JobClient的getSystemDir方法得出，这个SystemDir在构建fs对象时很重要，确定了返回的fs的类型。下去的configureCommandLineOptions方法主要是把作业依赖的第三方库或文件上传到fs中，并做classpath映射或Symlink，以及一些参数设置，都是些细微活，这里不仔细分析。我们主要关心里面的两个地方，一个是：
FileSystem fs = getFs();
看上去很简单，一句话，就是获取FileSystem的实例，但其实里面绕来绕去，有点头晕。因为Hadoop对文件系统进行了抽象，所以这里获得fs实例的类型决定了你是在hdfs上操作还是在local fs上操作。好了，我们冲进去看看。
public synchronized FileSystem getFs() throws IOException {
if (this.fs == null) {
Path sysDir = getSystemDir();
this.fs = sysDir.getFileSystem(getConf());
}
return fs;
}
看见了吧，fs是由sysDir的getFileSystem返回的。我们再冲，由于篇幅，下面就只列出主要涉及的语句。
FileSystem.get(this.toUri(), conf);
↓
CACHE.get(uri, conf);
↓
fs = createFileSystem(uri, conf);
↓
Class<?> clazz = conf.getClass("fs." + uri.getScheme() + ".impl", null);
if (clazz == null) {
throw new IOException("No FileSystem for scheme: " + uri.getScheme());
}
FileSystem fs = (FileSystem)ReflectionUtils.newInstance(clazz, conf);
fs.initialize(uri, conf);
return fs;
又是跟conf有关，看来conf是得实时跟住的。这里用到了Java的反射技术，用来动态生成相应的类实例。其中的class获取与uri.getScheme有密切关系，而uri就是在刚才的sysDir基础上构成，sysDir的值又最终是由jobSubmitClient的实例决定的。如果jobSubmitClient是JobTracker的实例，那Scheme就是hdfs。如果是LocalJobRunner的实例，那就是file。从core-default.xml你可以找到如下的信息：
<property>
<name>fs.file.impl</name>
<value>org.apache.hadoop.fs.LocalFileSystem</value>
<description>The FileSystem for file: uris.</description>
</property><property>
<name>fs.hdfs.impl</name>
<value>org.apache.hadoop.hdfs.DistributedFileSystem</value>
<description>The FileSystem for hdfs: uris.</description>
</property>
所以在前面的作业提交代码中，在初始化Job实例时，很多事已经决定了，由conf文件夹中的配置文件决定。Configuration是通过当前线程上下文的类加载器来加载类和资源文件的，所以要想Run on Hadoop，第一步必须要让Conf文件夹进入Configuration的类加载器的搜索路径中，也就是当前线程上下文的类加载器。
第二个要注意的地方是：
String originalJarPath = job.getJar();if (originalJarPath != null) { // copy jar to JobTracker's fs
// use jar name if job is not named.
if ("".equals(job.getJobName())){
job.setJobName(new Path(originalJarPath).getName());
}
job.setJar(submitJarFile.toString());
fs.copyFromLocalFile(new Path(originalJarPath), submitJarFile);
fs.setReplication(submitJarFile, replication);
fs.setPermission(submitJarFile, new FsPermission(JOB_FILE_PERMISSION));
} else {
LOG.warn("No job jar file set. User classes may not be found. "+
"See JobConf(Class) or JobConf#setJar(String).");
}
因为client在提交作业到Hadoop时需要把作业打包成jar，然后copy到fs的submitJarFile路径中。如果我们想Run on Hadoop，那就必须自己把作业的class文件打个jar包，然后再提交。在Eclipse中，这就比较容易了。这里假设你启用了自动编译功能。我们可以在代码的开始阶段加入一段代码用来打包bin文件夹里的class文件为一个jar包，然后再执行后面的常规操作。
在configureCommandLineOptions方法之后，submitJobInternal会检查输出文件夹是否已存在，如果存在则抛出异常。之后，就开始划分作业数据，并根据split数得到map tasks的数量。最后，就是把作业配置文件写入submitJobFile，并调用jobSubmitClient.submitJob(jobId)最终提交作业。
至此，对Hadoop的作业提交分析也差不多了，有些地方讲的比较啰嗦，有些又讲得点到而止，但大体的过程以及一些较重要的东西还是说清楚了，其实就是那么回事。下去的文章我们会在前面的jobUtil基础上增加一些功能来支持Run on Hadoop，其实主要就是增加一个打包Jar的方法。
To be continued...
