Hadoop-mapreduce过程.doc

此资源从跟踪源代码的角度，从客户端、JobTracker、TaskTracker、Child几个方面入手，详细记录了MapReduce的全过程。内容非常详尽，图文并茂。 非常适合想深入学习其核心原理和工作机制的朋友。 《深入理解Hadoop MapReduce执行过程》 MapReduce是Apache Hadoop的核心组件之一，它为大规模数据处理提供了分布式计算框架。本文将从客户端、JobTracker、TaskTracker和Child四个角度，详细阐述MapReduce的工作流程。 1. **客户端提交任务** MapReduce的执行始于客户端提交一个任务。这一过程主要由`JobClient.runJob(JobConf)`静态函数完成。客户端首先创建一个`JobClient`对象，然后调用`submitJob`方法提交任务。`submitJob`函数负责生成新的`JobID`，并将任务所需的所有资源（如jar文件、输入分片信息和配置文件）复制到HDFS上。输入分片信息被写入`job.split`文件，而配置信息则写入`job.xml`。此外，`JobClient`还会根据输入格式获取输入分片，并将这些分片信息序列化到`job.split`文件中。 2. **JobTracker的角色** JobTracker是Hadoop MapReduce的中心协调器，负责任务调度和集群资源管理。当客户端提交任务时，JobTracker接收任务，并分配任务ID。它还会检查任务配置，确保所有必要的资源已上传到HDFS。JobTracker会根据输入分片的数量设置map任务的数量，并监控任务的整个生命周期。 3. **TaskTracker执行任务** TaskTracker是工作节点上的服务，它接收JobTracker分配的任务并执行。每个TaskTracker会定期与JobTracker通信，报告任务状态和集群资源使用情况。当TaskTracker接收到一个新的map任务，它会从HDFS下载`job.split`和`job.xml`文件，根据这些信息创建和启动map任务。TaskTracker还会负责将map任务的结果（中间键值对）分发到reduce任务。 4. **Child执行map任务** Child进程实际上是TaskTracker上运行的Java虚拟机实例，它负责执行实际的map操作。Child进程会读取`job.split`文件中的输入分片信息，打开对应的输入文件，逐行读取数据，对每一行调用用户自定义的map函数进行处理。处理后的结果以`(key, value)`对的形式暂时存储在内存中，当达到一定的阈值或所有输入处理完毕后，这些中间结果会被排序并写入本地磁盘，准备供reduce阶段使用。 5. **Reduce任务执行** reduce任务的执行方式类似，但数据来源是从各个map任务的输出中。TaskTracker会从其他TaskTracker处拉取属于本reduce任务的中间结果，经过shuffle和sort阶段，再交给用户定义的reduce函数处理，最后将reduce结果写入HDFS。 总结来说，Hadoop MapReduce通过客户端提交任务，JobTracker分配任务，TaskTracker执行任务，以及Child执行map和reduce操作，实现了分布式数据处理。这种模型充分利用了集群资源，能高效地处理海量数据。然而，由于JobTracker的单点故障问题，Hadoop后续版本（如YARN）进行了架构改进，将资源管理和任务调度分离，提高了系统的可用性和可扩展性。对Hadoop MapReduce的深入理解有助于开发者更好地优化和调试大数据处理任务。