hadoop yarn Job提交和Shuffle

1.Job提交

我们开发mr程序然后通过命令来提交jar包：

hadoop jar a.jar FullClassName inputpath outputpath

然后进行MapReduce处理，整个运行过程分为3个阶段：

1、Client端使用命令提交MapReduce job到Resourcemanager；

2、Resourcemanager分配NodeManager并加载与监控分配的Containers；

3、NodeManager中通过ApplicationMaster与ResourceManager进行资源的申请及状态的交互，进行MapReduce运行时job的管理。

1.1Job 提交过程

job的提交通过调用submit()方法创建一个JobSubmitter实例，并调用submitJobInternal()方法。整个job的提交过程如下：

1、客户端向ResourceManager申请application ID，此ID为该MapReduce的jobId。

2、检查output的路径是否正确，是否已经被创建。

3、计算input的splits。

4、拷贝运行job 需要的jar包、配置文件以及计算input的split 到各个节点。

5、在ResourceManager中调用submitAppliction()方法。

​​​​​​​1.2Job 初始化过程

1、当resourceManager收到了submitApplication()方法的调用通知后，scheduler开始分配 container,随之ResouceManager告知每个nodeManager管理器来启动applicationMaster进程。

2、由applicationMaster决定如何运行tasks,如果job数据量比较小，applicationMaster便选择将tasks运行在一个JVM中。【判断标准：当一个job的mappers数量小于10个，只有一个reducer或者读取的文件大小要小于一个HDFS block时，（可通过修改配置项mapreduce.job.ubertask.maxmaps,mapreduce.job.ubertask.maxreduces以及mapreduce.job.ubertask.maxbytes 进行调整)】

3、由于在运行tasks之前的这个环节，applicationMaster将会调用setupJob()方法，随之创建output的输出路径(不管你的mapreduce一开始是否报错，输出路径都会创建)

​​​​​​​1.3Task 任务分配和执行

1、接下来applicationMaster向ResourceManager请求containers用于执行map与reduce的 tasks，这里map task的优先级要高于reduce task，当所有的map tasks结束后，随之进行sort(这里是shuffle过程后面再说）,最后进行reduce task的开始。(这里有一点，当map tasks执行了百分之5%的时候，将会请求reduce，具体下面再总结)

2、运行tasks的是需要消耗内存与CPU资源的，默认情况下，map和reduce的task资源分配为1024MB与一个核， （可修改运行的最小与最大参数配 置,mapreduce.map.memory.mb,mapreduce.reduce.memory.mb,mapreduce.map.cpu.vcores,mapreduce.reduce.reduce.cpu.vcores.)

Task 任务执行

1、这时一个task已经被ResourceManager分配到一个container中，由applicationMaster告知nodemanager启动container，这个task将会被一个主函数为YarnChild的java application运行，但在运行task之前，首先定位task需要的jar包、配置文件以及加载在缓存中的文件。

2、YarnChild运行于一个专属的JVM中，所以任何一个map或reduce任务出现问题，都不会影响整个nodemanager的crash或者hang。

3、每个task将完成的处理数据写入临时文件中。

​​​​​​​1.4 运行进度与状态更新

1、MapReduce是一个较长运行时间的批处理过程，可以是一小时、几小时；每个job以及每个task都有一个包含job（running,successfully completed,failed）的状态，以及value的计数器，状态信息及描述信息（描述信息一般都是在代码中加的打印信息）。

2、当一个task开始执行，它将会保持运行记录，记录task完成的比例，对于map的任务，将会记录其运行的百分比，对于reduce来说可能复杂点，但系统依旧会估计reduce的完成比例。当一个map或reduce任务执行时，子进程会持续每三秒钟与applicationMaster进行交互。

​​​​​​​1.5Job 完成

 　　最终，applicationMaster会收到一个job完成的通知，随后改变job的状态为successful。最终，applicationMaster与task containers被清空，完成历史使命。

​​​​​​​2.Shuffle与Sort

　　从map到reduce的过程，被称之为shuffle过程，MapReduce使到reduce的数据一定是经过key的排序的.

　　当map任务将数据output时，不仅仅是将结果输出到磁盘，它是将其写入内存缓冲区域，并进行一些预分类。

​​​​​​​2.1.The Map Side

1、首先map任务的output过程是一个环状的内存缓冲区，缓冲区的大小默认为100MB（可通过修改配置项mpareduce.task.io.sort.mb进行修改），当写入内存的大小到达一定比例，默认为80%（可通过mapreduce.map.sort.spill.percent配置项修改）,便开始写入磁盘。

2、在写入磁盘之前，线程将会指定数据写入与reduce相应的patitions中，最终传送给reduce。在每个partition中，后台线程将会在内存中进行Key的排序，（如果代码中有combiner方法，则会在output时就进行sort排序，这里，如果只有少于3个写入磁盘的文件，combiner将会在outputfile前启动，如果只有一个或两个，那么将不会调用）。

3、这里将map输出的结果进行压缩会大大减少磁盘IO与网络传输的开销（配置参数mapreduce.map .output.compress 设置为true,如果使用第三方压缩jar，可通过mapreduce.map.output.compress.codec进行设置)

 4、随后这些paritions输出文件将会通过HTTP发送至reducers，传送的最大启动线程通过mapreduce.shuffle.max.threads进行配置。

​​​​​​​2.2.The Reduce Side

1、首先上面每个节点的map都将结果写入了本地磁盘中，现在reduce需要将map的结果通过集群拉取过来，这里要注意的是，需要等到所有map任务结束后,reduce才会对map的结果进行拷贝，由于reduce函数有少数几个复制线程，以至于它可以同时拉取多个map的输出结果。默认的为5个线程（可通过修改配置mapreduce.reduce.shuffle.parallelcopies来修改其个数）

2、这里有个问题，那么reducers怎么知道从哪些机器拉取数据呢？ 当所有map的任务结束后，applicationMaster通过心跳机制（heartbeat mechanism)，由它知道mapping的输出结果与机器host,所以reducer会定时的通过一个线程访问applicationmaster请求map的输出结果。

3、Map的结果将会被拷贝到reduce task的JVM的内存中（内存大小可在mapreduce.reduce.shuffle.input.buffer.percent中设置）如果不够 用，则会写入磁盘。当内存缓冲区的大小到达一定比例时（可通过mapreduce.reduce.shuffle.merge.percent设置)或 map的输出结果文件过多时（可通过配置mapreduce.reduce.merge.inmen.threshold)，将会触发合并 (merged)随之写入磁盘。

4、这时要注意，所有的map结果这时都是被压缩过的，需要先在内存中进行解压缩，以便后续合并它们。（合并最终文件的数量可通过mapreduce.task.io.sort.factor进行配置） 最终reduce进行运算进行输出。

最后

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