我们基于Hadoop 1.2.1源码分析MapReduce V1的处理流程。 在文章《MapReduce V1：TaskTracker设计要点概要分析》中我们已经了解了org.apache.hadoop.mapred.Child启动的基本流程，在Child VM启动的过程中会运行MapTask，实际是运行用户编写的MapReduce程序中的map方法中的处理逻辑，我们首先看一下，在Child类中，Child基于TaskUmbilicalProtocol协议与TaskTracker通信，获取到该Child VM需要加载的Task相关数据，包括Task本身，代码如下所示： final TaskUmbilicalProtocol umbilical = taskOwner.doAs(new PrivilegedExceptionAction<TaskUmbilicalProtocol>() { @Override public TaskUmbilicalProtocol run() throws Exception { // 建立Child到TaskTracker的RPC连接 return (TaskUmbilicalProtocol)RPC.getProxy(TaskUmbilicalProtocol.class, TaskUmbilicalProtocol.versionID, address, defaultConf); } }); ... ... JvmContext context

我们基于Hadoop 1.2.1源码分析MapReduce V1的处理流程。 TaskTracker周期性地向JobTracker发送心跳报告，在RPC调用返回结果后，解析结果得到JobTracker下发的运行Task的指令，即LaunchTaskAction，就会在TaskTracker节点上准备运行这个Task。Task的运行是在一个与TaskTracker进程隔离的JVM实例中执行，该JVM实例是通过org.apache.hadoop.mapred.Child来创建的，所以在创建Child VM实例之前，需要做大量的准备工作来启动Task运行。一个Task的启动过程，如下序列图所示： 通过上图，结合源码，我们将一个Task启动的过程，分为下面3个主要的步骤： 初始化跟踪Task运行的相关数据结构 准备Task运行所共享的Job资源 启动Task 下面，我们详细分析上面3个步骤的流程： 初始化跟踪Task运行的相关数据结构 如果是LaunchTaskAction，则TaskTracker会将该指令加入到一个启动Task的队列中，进行一步加载处理，如下所示： private void addToTaskQueue(LaunchTaskAction action) { if (action.getTask().isMapTask()) { mapLauncher.addToTaskQueue(action);

我们基于Hadoop 1.2.1源码分析MapReduce V1的处理流程。 本文不打算深入地详细分析TaskTracker某个具体的处理流程，而是概要地分析TaskTracker在MapReduce框架中的主要负责处理那些事情，是我们能够在宏观上了解TaskTracker端都做了哪些工作。我尽量将TaskTracker端的全部要点内容提出来，但是涉及到详细的分析，只是点到为止，后续会对相应模块的处理流程结合代码进行分析。 TaskTracker主要负责MapReduce计算集群中Task运行的管理，所以TaskTracker要管理的事情比较多。一个MapReduce Job由很多的Task组成，而一个Job的所有Task被分成几个相斥的子集，每个子集被分配到某一个TaskTracker上去运行，所以一个TaskTracker管理运行了一个Job的所有Task的一个子集，也就是说TaskTracker不仅要维护每个Job对应的一个Task的子集，还要维护这些Task所属的Job的运行状态，对于Job/Task的状态的管理都是与JobTracker通过RPC通信保持状态的同步。 下面是TaskTracker端的主要组件，如下图所示： 为了了解TaskTracker中各个组件都负责处理哪些工作，我们通过下表来简要地说明各

我们基于Hadoop 1.2.1源码分析MapReduce V1的处理流程。这篇文章的内容，更多地主要是描述处理/交互流程性的东西，大部分流程图都是经过我梳理后画出来的（开始我打算使用序列图来描述流程，但是发现很多流程在单个对象内部都已经非常复杂，想要通过序列图表达有点担心描述不清，所以选择最基本的程序流程图），可能看起来比较枯燥，重点还是关注主要的处理流程要点，特别的地方我会刻意标示出来，便于理解。 JobTracker与TaskTracker之间通过org.apache.hadoop.mapred.InterTrackerProtocol协议来进行通信，TaskTracker通过该接口进行远程调用实现Heartbeat消息的发送，协议方法定义如下所示： HeartbeatResponse heartbeat(TaskTrackerStatus status, boolean restarted, boolean initialContact, boolean acceptNewTasks, short responseId) throws IOException; 通过该方法可以看出，最核心的Heartbeat报告数据都封装在Ta

我们基于Hadoop 1.2.1源码分析MapReduce V1的处理流程。在MapReduce程序运行的过程中，JobTracker端会在内存中维护一些与Job/Task运行相关的信息，了解这些内容对分析MapReduce程序执行流程的源码会非常有帮助。 在编写MapReduce程序时，我们是以Job为单位进行编程处理，一个应用程序可能由一组Job组成，而MapReduce框架给我们暴露的只是一些Map和Reduce的函数接口，在运行期它会构建对应MapTask和ReduceTask，所以我们知道一个Job是由一个或多个MapTask，以及0个或1个ReduceTask组成。而对于MapTask，它是根据输入的数据文件的的逻辑分片（InputSplit）而定的，通常有多少个分片就会有多少个MapTask；而对于ReduceTask，它会根据我们编写的MapReduce程序配置的个数来运行。 有了这些信息，我们能够预想到，在Job运行过程中，无非也需要维护与这些Job/Task相关的一些状态信息，通过一定的调度策略来管理Job/Task的运行。这里，我们主要关注JobTracker端的一些非常有用的数据结构：JobTracker、JobInProgress、TaskInProgress，来熟悉各种数据结构的定义及作用。 数据

我们基于Hadoop 1.2.1源码分析MapReduce V1的处理流程。MapReduce V1实现中，主要存在3个主要的分布式进程（角色）：JobClient、JobTracker和TaskTracker，我们主要是以这三个角色的实际处理活动为主线，并结合源码，分析实际处理流程。 上一篇我们分析了Job提交过程中JobClient端的处理流程（详见文章 MapReduce V1：Job提交流程之JobClient端分析），这里我们继续详细分析Job提交在JobTracker端的具体流程。通过阅读源码可以发现，这部分的处理逻辑还是有点复杂，经过梳理，更加细化清晰的流程，如下图所示： 上图中主要分为两大部分：一部分是JobClient基于RPC调用提交Job到JobTracker后，在JobTracker端触发TaskScheduler所注册的一系列Listener进行Job信息初始化；另一部分是JobTracker端监听Job队列的线程，监听到Job状态发生变更触发一系列Listener更新状态。我们从这两个方面展开分析： JobTracker接收Job提交 JobTracker接收到JobClient提交的Job，在JobTracker端具体执行流程，描述如下： JobClient基于JobSubmissionProtocol协议远程调用JobTracker的s

我们基于Hadoop 1.2.1源码分析MapReduce V1的处理流程。 MapReduce V1实现中，主要存在3个主要的分布式进程（角色）：JobClient、JobTracker和TaskTracker，我们主要是以这三个角色的实际处理活动为主线，并结合源码，分析实际处理流程。下图是《Hadoop权威指南》一书给出的MapReduce V1处理Job的抽象流程图： 如上图，我们展开阴影部分的处理逻辑，详细分析Job提交在JobClient端的具体流程。 在编写好MapReduce程序以后，需要将Job提交给JobTracker，那么我们就需要了解在提交Job的过程中，在JobClient端都做了哪些工作，或者说执行了哪些处理。在JobClient端提交Job的处理流程，如下图所示： 上图所描述的Job的提交流程，说明如下所示： 在MR程序中创建一个Job实例，设置Job状态 创建一个JobClient实例，准备将创建的Job实例提交到JobTracker 在创建JobClient的过程中，首先必须保证建立到JobTracker的RPC连接 基于JobSubmissionProtocol协议远程调用JobTracker获取一个新的Job ID 根据MR程序中配置的Job，在HDFS上创建Job相关目录，并将配置的tmpfiles、tmpja

我们可以从java.io.InputStream类中看到，抽象出一个read方法，用来读取已经打开的InputStream实例中的字节，每次调用read方法，会读取一个字节数据，该方法抽象定义，如下所示： public abstract int read() throws IOException; Hadoop的DFSClient.DFSInputStream类实现了该抽象逻辑，如果我们清楚了如何从HDFS中读取一个文件的一个block的一个字节的原理，更加抽象的顶层只需要迭代即可获取到该文件的全部数据。 从HDFS读文件过程分析：获取文件对应的Block列表（http://shiyanjun.cn/archives/925.html）中，我们已经获取到一个文件对应的Block列表信息，打开一个文件，接下来就要读取实际的物理块数据，我们从下面的几个方面来详细说明读取数据的过程。 Client从Datanode读取文件的一个字节 下面，我们通过分析DFSClient.DFSInputStream中实现的代码，读取HDFS上文件的内容。首先从下面的方法开始： @Override public synchronized int read() throws IOException { int ret = read( oneByteBuf, 0, 1 ); return ( ret <= 0 ) ? -

HDFS 是一个分布式文件系统，在 HDFS 上写文件的过程与我们平时使用的单机文件系统非常不同，从宏观上来看，在 HDFS 文件系统上创建并写一个文件，流程如下图（来自《Hadoop：The Definitive Guide》一书）所示： 具体过程描述如下： Client 调用 DistributedFileSystem 对象的 create 方法，创建一个文件输出流（FSDataOutputStream）对象 通过 DistributedFileSystem 对象与 Hadoop 集群的 NameNode 进行一次 RPC 远程调用，在 HDFS 的 Namespace 中创建一个文件条目（Entry），该条目没有任何的 Block 通过 FSDataOutputStream 对象，向 DataNode 写入数据，数据首先被写入 FSDataOutputStream 对象内部的 Buffer 中，然后数据被分割成一个个 Packet 数据包 以 Packet 最小单位，基于 Socket 连接发送到按特定算法选择的 HDFS 集群中一组 DataNode（正常是 3 个，可能大于等于 1）中的一个节点上，在这组 DataNode 组成的 Pipeline 上依次传输 Packet 这组 DataNode 组成的 Pipeline 反方向上，发送 ack，最终由 Pipeline 中第一个 DataNode 节点将 Pipeline a

在使用Java读取一个文件系统中的一个文件时，我们会首先构造一个DataInputStream对象，然后就能够从文件中读取数据。对于存储在HDFS上的文件，也对应着类似的工具类，但是底层的实现逻辑却是非常不同的。我们先从使用DFSClient.DFSDataInputStream类来读取HDFS上一个文件的一段代码来看，如下所示： package org.shirdrn.hadoop.hdfs; import java.io.BufferedReader; import java.io.IOException; import java.io.InputStreamReader; import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.fs.FSDataInputStream; import org.apache.hadoop.fs.FileSystem; import org.apache.hadoop.fs.Path; public class HdfsFileReader { public static void main(String[] args) { String file = "hdfs://hadoop-cluster-m:8020/data/logs/basis_user_behavior/201405071237_10_10_1_73.log"; Path path = new Path(file); Configuration conf = new Configuration();