TaskTracker执行map或reduce任务的过程2

TaskTracker执行map或reduce任务的过程(二)

上次说到,当MapLauncher或ReduceLancher(用于执行任务的线程,它们扩展自TaskLauncher),从它们所维护的LinkedList也即队列中获取到TaskInProgress,并且TaskTracker有空闲的slot时,该线程就调用了TaskTracker的startNewTask(tip)方法,如下所示:

TaskTracker执行map或reduce任务的过程2
 public void run() {
while (!Thread.interrupted()) {
try {
TaskInProgress tip;
Task task;
synchronized (tasksToLaunch) {
while (tasksToLaunch.isEmpty()) {
tasksToLaunch.wait();//当队列为空时呗阻塞,知道有新的tip到来才会被唤醒
}
//get the TIP
tip = tasksToLaunch.remove(0);
task = tip.getTask();
......//当有空闲的slot时执行启动一个任务
startNewTask(tip);
......
}
}
TaskTracker执行map或reduce任务的过程2

  接下了来就让我们看下startNewTask(tip)的神秘面纱吧,由于在其内部通过实习Runnable创建了一个线程,我们只需分析线程体的run方法即可,关键代码如下,为便于说明,给3个核心语句分别标识为**1,**2:

TaskTracker执行map或reduce任务的过程2
public void run() {
try {
RunningJob rjob = localizeJob(tip); //**1
tip.getTask().setJobFile(rjob.getLocalizedJobConf().toString());
// task本地化已经完成,此刻如果rjob.jobConf或者rjob.ugi为空的话,会抛出异常
      launchTaskForJob(tip, new JobConf(rjob.getJobConf()), rjob); //**2
......
} }
TaskTracker执行map或reduce任务的过程2

  **1的源码如下,

    Task t = tip.getTask();
JobID jobId = t.getJobID();
RunningJob rjob = addTaskToJob(jobId, tip);
InetSocketAddress ttAddr = getTaskTrackerReportAddress();

  从中我们可以看出,首先创建了一个该任务所属的RunningJob,并把它放入到一个该TaskTracker所维护的TreeMap<jobId,RunningJob>中,同时在RunningJob中记录将要执行的task,也即把tip放入到RunningJob.tasks(一个HashSet<TaskInProgress>)中。由此,我们可以知道,每个TaskTracker都维护者一个TreeMap用以记录它正在执行的哪个作业的哪些任务(map、reduce任务)。

  接下来localizeJob(tip)要做的就是调用initializeJob(t, rjob, ttAddr)初始化工作目录,并下载相应的job.xml以及job.jar(TaskController负责)文件,TaskController最后调用RunJar.unJar()将包解压到相应的工作目录,,至此初始化工作完成,调用launchTaskForJob开始执行Task。

  **2的核心代码为:

TaskTracker执行map或reduce任务的过程2
 protected void launchTaskForJob(TaskInProgress tip, JobConf jobConf,RunningJob rjob) throws IOException {
synchronized (tip) {
jobConf.set(JobConf.MAPRED_LOCAL_DIR_PROPERTY,
localStorage.getDirsString());
tip.setJobConf(jobConf);
tip.setUGI(rjob.ugi);
tip.launchTask(rjob);
}
}
TaskTracker执行map或reduce任务的过程2

  由此看出,它主要是调用TaskTracker.TaskInProgress的launchTask()方法,在该方法中它创建了一个TaskRunner线程,并启这个线程执行这个task,其run方法核心代码如下:

TaskTracker执行map或reduce任务的过程2
public final void run() {
    //设置工作目录
final File workDir = new File(new Path(localdirs[rand.nextInt(localdirs.length)],
TaskTracker.getTaskWorkDir(t.getUser(), taskid.getJobID().toString(),
taskid.toString(),
t.isTaskCleanupTask())).toString());
......

// 设置环境变量
List<String> classPaths = getClassPaths(conf, workDir,taskDistributedCacheManager); .......     //启动Task子进程
launchJvmAndWait(setupCmds, vargs, stdout, stderr, logSize, workDir); }
}
TaskTracker执行map或reduce任务的过程2

  未完待续...... 

 
 
 
标签: Hadoop
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