hadoop2提交到Yarn： Mapreduce执行过程reduce分析3
本帖最后由 howtodown 于 2014-10-2 18:02 编辑问题导读：
1.Reduce类主要有哪三个步骤？
2.Reduce的Copy都包含什么过程？
3.Sort主要做了哪些工作？
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4.4 Reduce类4.4.1 Reduce介绍整完了Map，接下来就是Reduce了。YarnChild.main()—>ReduceTask.run()。ReduceTask.run方法开始和MapTask类似，包括initialize()初始化，根据情况看是否调用runJobCleanupTask()，runTaskCleanupTask()等。之后进入正式的工作，主要有这么三个步骤：Copy、Sort、Reduce。4.4.2 CopyCopy就是从执行各个Map任务的节点获取map的输出文件。这是由ReduceTask.ReduceCopier 类来负责。ReduceCopier对象负责将Map函数的输出拷贝至Reduce所在机器。如果大小超过一定阈值就写到磁盘，否则放入内存，在远程拷贝数据的同时，Reduce Task启动了两个后台线程对内存和磁盘上的文件进行合并，防止内存使用过多和磁盘文件过多。Step1: 首先在ReduceTask的run方法中，通过如下配置来mapreduce.job.reduce.shuffle.consumer.plugin.class装配shuffle的plugin。默认的实现是Shuffle类： Class<? extends ShuffleConsumerPlugin> clazz = job.getClass(MRConfig.SHUFFLE_CONSUMER_PLUGIN, Shuffle.class, ShuffleConsumerPlugin.class);
shuffleConsumerPlugin = ReflectionUtils.newInstance(clazz, job);
LOG.info("Using ShuffleConsumerPlugin: " + shuffleConsumerPlugin);
Step2: 初始化上述的plugin后，执行其run方法，得到RawKeyValueIterator的实例。run方法的执行步骤如下：Step2.1： 量化Reduce的事件数目：int eventsPerReducer = Math.max(MIN_EVENTS_TO_FETCH, MAX_RPC_OUTSTANDING_EVENTS / jobConf.getNumReduceTasks());
int maxEventsToFetch = Math.min(MAX_EVENTS_TO_FETCH, eventsPerReducer);Step2.2：生成map的完成状态获取线程，并启动此线程： final EventFetcher<K,V> eventFetcher = new EventFetcher<K,V>(reduceId, umbilical, scheduler, this, maxEventsToFetch);
eventFetcher.start();
获取已经完成的Map信息，如Map的host、mapId等放入ShuffleSchedulerImpl中的Set<MapHost>中便于下面进行数据的拷贝传输。URI u = getBaseURI(reduceId, event.getTaskTrackerHttp());
addKnownMapOutput(u.getHost() + ":" + u.getPort(),
u.toString(),
event.getTaskAttemptId());
maxMapRuntime = Math.max(maxMapRuntime, event.getTaskRunTime());
Step2.3： 在Shuffle类中启动初始化Fetcher线程组，并启动：boolean isLocal = localMapFiles != null;
final int numFetchers = isLocal ? 1 :
jobConf.getInt(MRJobConfig.SHUFFLE_PARALLEL_COPIES, 5);
Fetcher<K,V>[] fetchers = new Fetcher;
if (isLocal) {
fetchers = new LocalFetcher<K, V>(jobConf, reduceId, scheduler,
merger, reporter, metrics, this, reduceTask.getShuffleSecret(),
localMapFiles);
fetchers.start();
} else {
for (int i=0; i < numFetchers; ++i) {
fetchers = new Fetcher<K,V>(jobConf, reduceId, scheduler, merger,
reporter, metrics, this,
reduceTask.getShuffleSecret());
fetchers.start();
}
}
线程的run方法就是进行数据的远程拷贝：try {
// If merge is on, block
merger.waitForResource();
// Get a host to shuffle from
host = scheduler.getHost();
metrics.threadBusy();
// Shuffle
copyFromHost(host);
} finally {
if (host != null) {
scheduler.freeHost(host);
metrics.threadFree();
}
}
Step2.4：来看下这个copyFromHost方法。主要是就是使用HttpURLConnection，实现远程数据的传输。建立连接之后，从接收到的Stream流中读取数据。每次读取一个map文件。TaskAttemptID[] failedTasks = null;
while (!remaining.isEmpty() && failedTasks == null) {
failedTasks = copyMapOutput(host, input, remaining);
}上面的copyMapOutput方法中，每次读取一个mapid,根据MergeManagerImpl中的reserve函数，检查map的输出是否超过了mapreduce.reduce.memory.totalbytes配置的大小，此配置的默认值是当前Runtime的maxMemory*mapreduce.reduce.shuffle.input.buffer.percent配置的值，Buffer.percent的默认值为0.90。 如果mapoutput超过了此配置的大小时,生成一个OnDiskMapOutput实例。在接下来的操作中，map的输出写入到local临时文件中。如果没有超过此大小，生成一个InMemoryMapOutput实例。在接下来操作中，直接把map输出写入到内存。最后，执行ShuffleScheduler.copySucceeded完成文件的copy,调用mapout.commit函数，更新状态或者触发merge操作。Step2.5： 等待上面所有的拷贝完成之后，关闭相关的线程。eventFetcher.shutDown();
// Stop the map-output fetcher threads
for (Fetcher<K,V> fetcher : fetchers) {
fetcher.shutDown();
}
// stop the scheduler
scheduler.close();
copyPhase.complete(); // copy is already complete
taskStatus.setPhase(TaskStatus.Phase.SORT);
reduceTask.statusUpdate(umbilical);
Step2.6：执行最终的merge操作，由Shuffle中的MergeManager完成：public RawKeyValueIterator close() throws Throwable {
// Wait for on-going merges to complete
if (memToMemMerger != null) {
memToMemMerger.close();
}
inMemoryMerger.close();
onDiskMerger.close();
List<InMemoryMapOutput<K, V>> memory =
new ArrayList<InMemoryMapOutput<K, V>>(inMemoryMergedMapOutputs);
inMemoryMergedMapOutputs.clear();
memory.addAll(inMemoryMapOutputs);
inMemoryMapOutputs.clear();
List<CompressAwarePath> disk = new ArrayList<CompressAwarePath>(onDiskMapOutputs);
onDiskMapOutputs.clear();
return finalMerge(jobConf, rfs, memory, disk);
}
Step3:释放资源。mapOutputFilesOnDisk.clear();
Copy完毕。4.4.3 Sort Sort(其实相当于合并)就相当于排序工作的一个延续，它会在所有的文件都拷贝完毕后进行。使用工具类Merger归并所有的文件。经过此过程后，会产生一个合并了所有(所有并不准确)Map任务输出文件的新文件,而那些从其他各个服务器搞过来的 Map任务输出文件会删除。根据hadoop是否分布式来决定调用哪种排序方式。 在上面的4.3.2节中的Step2.4结束之后就会触发此操作。4.4.4 Reduce 经过上面的步骤之后，回到ReduceTask中的run方法继续往下执行，调用runNewReducer。创建reducer：org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer<INKEY,INVALUE,OUTKEY,OUTVALUE> reducer =
(org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer<INKEY,INVALUE,OUTKEY,OUTVALUE>)
ReflectionUtils.newInstance(taskContext.getReducerClass(), job);
并执行其run方法，此run方法就是我们的org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer中的run方法。public void run(Context context) throws IOException, InterruptedException {
setup(context);
try {
while (context.nextKey()) {
reduce(context.getCurrentKey(), context.getValues(), context);
// If a back up store is used, reset it
Iterator<VALUEIN> iter = context.getValues().iterator();
if(iter instanceof ReduceContext.ValueIterator) {
((ReduceContext.ValueIterator<VALUEIN>)iter).resetBackupStore();
}
}
} finally {
cleanup(context);
}
}
}
while的循环条件是ReduceContext.nextKey()为真，这个方法就在ReduceContext中实现的，这个方法的目的就是处理下一个唯一的key，因为reduce方法的输入数据是分组的，所以每次都会处理一个key及这个key对应的所有value，又因为已经将所有的Map Task的输出拷贝过来而且做了排序，所以key相同的KV对都是挨着的。 nextKey方法中，又会调用nextKeyValue方法来尝试去获取下一个key值，并且如果没数据了就会返回false，如果还有数据就返回true。防止获取重复的数据就在这里做的处理。接下来就是调用用户自定义的reduce方法了。public void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values,
Context context
) throws IOException, InterruptedException {
int sum = 0;
for (IntWritable val : values) {
sum += val.get();
}
result.set(sum);
context.write(key, result);
}
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中间少了最重要的yarn的执行流程
大神缺的什么，能否给讲讲，学习下
nodemanager以及container这部分比较抽象，能讲下不
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