（转）【Hadoop代码笔记】Hadoop作业提交之客户端作业提交

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　　1.      概要描述
仅仅描述向Hadoop提交作业的第一步，即调用Jobclient的submitJob方法，向Hadoop提交作业。
　　2.      详细描述
Jobclient使用内置的JobSubmissionProtocol 实例jobSubmitClient 和JobTracker交互，最主要是提交作业、获取作业执行信息等。
　　在JobClient中作业提交的主要过程如下：
　　1）通过调用JobTracker的getNewJobId()向jobtracker请求一个新的作业ID
2）获取job的jar、输入分片、作业描述等几个路径信息，以jobId命名。
3）其中getSystemDir()是返回jobtracker的系统目录，来放置job相关的文件。包括：mapreduce的jar文件submitJarFile、分片文件submitSplitFile、作业描述文件submitJobFile
4）检查作业的输出说明，如果没有指定输出目录或输出目录以及存在，则作业不提交。参照org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat的checkOutputSpecs方法。如果没有指定，则抛出InvalidJobConfException，文件已经存在则抛出FileAlreadyExistsException
5）计算作业的输入分片。通过InputFormat的getSplits(job)方法获得作业的split并将split序列化封装为RawSplit。返回split数目，也即代表有多个分片有多少个map。详细参见InputFormat获取Split的方法。
6）writeNewSplits 方法把输入分片写到JobTracker的job目录下。
7）将运行作业所需的资源（包括作业jar文件，配置文件和计算所得的输入分片）复制到jobtracker的文件系统中一个以作业ID命名的目录下。
8） 使用句柄JobSubmissionProtocol通过RPC远程调用的submitJob()方法，向JobTracker提交作业。 JobTracker作业放入到内存队列中，由作业调度器进行调度。并初始化作业实例。JobTracker创建job成功后会给JobClient传回 一个JobStatus对象 用于记录job的状态信息，如执行时间、Map和Reduce任务完成的比例等。JobClient会根据这个 JobStatus对象创建一个 NetworkedJob的RunningJob对象，用于定时从JobTracker获得执行过程的统计数据来监控并打印到用户的控制台。

　　引用下Hadoop: The Definitive Guide, Second Edition中的一张经典图。这里仅仅描述上图中的左上角第一个框部分内容，即本步骤的最终输出仅仅是将作业提交到JobTracker。其他后续文章会继续描述。
　　3.      涉及主要类介绍：
　　Jobclient ：JobClient是向JobTracker提交作业的接口，可以理解为Hadoop的Mapreduce作业框架向用户开放的作业提交入口。可以提交作业，监视作业状态等
　　JobSubmissionProtocol（为什么0.20.1的javadoc中找不到这个接口，虽然0.20.1 0.20.2代码中都是相同的用法，知道2.2.0貌似重命名为被ClientProtocol替换）：JobClient和JobTracker进行通 信的一个协议。JobClient实际上是用这个句柄来提交锁业并且监视作业的执行状况。
　　这个接口有两个实现：LocalJobRunner(conf)当mapred-site.xml中的mapred.job.tracker值为local是为此对象。表示在单机上执行；如果为一个地址的话则是 JobTracker的对象，表示分布式执 行。
　　详细可参照JobClient中 的初始化代码：




  /**
*如果是非local的就会 连接到指定的JobTracker  
*/
public void init(JobConf conf) throws IOException {
String tracker = conf.get("mapred.job.tracker", "local");
if ("local".equals(tracker)) {
this.jobSubmitClient = new LocalJobRunner(conf);
} else {
this.jobSubmitClient = createRPCProxy(JobTracker.getAddress(conf), conf);
}        
}
/*
* RPC不是本次主题重点，可参照后续发表的专题内容
*/
private JobSubmissionProtocol createRPCProxy(InetSocketAddress addr,
Configuration conf) throws IOException {
return (JobSubmissionProtocol) RPC.getProxy(JobSubmissionProtocol.class,
JobSubmissionProtocol.versionID, addr, getUGI(conf), conf,
NetUtils.getSocketFactory(conf, JobSubmissionProtocol.class));
}





　　InputFormat 重要，但暂不展开（此处会有链接）
　　Split  重要，但暂不展开（此处会有链接）
　　RowSplit 重要，但暂不展开（此处会有链接）
　　4.     主要代码
通过代码来了解流程，了解如何调用JobClient向Hadoop集群提交作业。




  public RunningJob submitJob(JobConf job) throws FileNotFoundException,
IOException {
try {
return submitJobInternal(job);
} catch (InterruptedException ie) {
throw new IOException("interrupted", ie);
} catch (ClassNotFoundException cnfe) {
throw new IOException("class not found", cnfe);
}
}





　　实际方法的执行是submitJobInternal方法。着重看下这个方法的内部执行。主要的逻辑部分比较详细的进行了注释。（有些想继续展开，感觉太细了，后面的文章中部分重要的会有涉及，不想深度遍历了，到时会回过头来互相链接） 



1 public RunningJob submitJobInternal(JobConf job)
2             throws FileNotFoundException, ClassNotFoundException,
3             InterruptedException, IOException {
4
5         // 1）通过调用JobTracker的getNewJobId()向jobtracker请求一个新的作业ID
6         JobID jobId = jobSubmitClient.getNewJobId();
7         // 2）获取job的jar、输入分片、作业描述等几个路径信息，以jobId命名。
8         // 3）其中getSystemDir()是返回jobtracker的系统目录，来放置job相关的文件。包括：mapreduce的jar文件submitJarFile、分片文件submitSplitFile、作业描述文件submitJobFile
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10         Path submitJobDir = new Path(getSystemDir(), jobId.toString());
11         Path submitJarFile = new Path(submitJobDir, "job.jar");
12         Path submitSplitFile = new Path(submitJobDir, "job.split");
13         configureCommandLineOptions(job, submitJobDir, submitJarFile);
14         Path submitJobFile = new Path(submitJobDir, "job.xml");
15         int reduces = job.getNumReduceTasks();
16         JobContext context = new JobContext(job, jobId);
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18         // Check the output specification
19         // 4）检查作业的输出说明，如果没有指定输出目录或输出目录以及存在，则作业不提交。参照org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat的checkOutputSpecs方法。如果没有指定，则抛出InvalidJobConfException，文件已经存在则抛出FileAlreadyExistsException
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21         if (reduces == 0 ? job.getUseNewMapper() : job.getUseNewReducer()) {
22             org.apache.hadoop.mapreduce.OutputFormat<?, ?> output = ReflectionUtils
23                     .newInstance(context.getOutputFormatClass(), job);
24             output.checkOutputSpecs(context);
25         } else {
26             job.getOutputFormat().checkOutputSpecs(fs, job);
27         }
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29         // 5）计算作业的输入分片。详细参见FormatInputFormat获取Split的方法。
30         // 6）writeNewSplits 方法把输入分片写到JobTracker的job目录下，名称是submitSplitFile
31         // job.split名称。
32         // 7）将运行作业所需的资源（包括作业jar文件，配置文件和计算所得的输入分片）复制到jobtracker的文件系统中一个以作业ID命名的目录下。
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34         // Create the splits for the job
35         LOG.debug("Creating splits at " + fs.makeQualified(submitSplitFile));
36         int maps;
37         if (job.getUseNewMapper()) {
38             maps = writeNewSplits(context, submitSplitFile);
39         } else {
40             maps = writeOldSplits(job, submitSplitFile);
41         }
42         job.set("mapred.job.split.file", submitSplitFile.toString());
43         job.setNumMapTasks(maps);
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45         // Write job file to JobTracker's fs
46         FSDataOutputStream out = FileSystem.create(fs, submitJobFile,
47                 new FsPermission(JOB_FILE_PERMISSION));
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49         try {
50             job.writeXml(out);
51         } finally {
52             out.close();
53         }
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55         // 8）使用句柄JobSubmissionProtocol通过RPC远程调用的submitJob()方法，向JobTracker提交作业。JobTracker根据接收到的submitJob()方法调用后，把调用放入到内存队列中，由作业调度器进行调度。并初始化作业实例。
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57         JobStatus status = jobSubmitClient.submitJob(jobId);
58         if (status != null) {
59             return new NetworkedJob(status);
60         } else {
61             throw new IOException("Could not launch job");
62         }
63     }







/**
* JobTracker.submitJob() kicks off a new job.  
*
* Create a 'JobInProgress' object, which contains both JobProfile
* and JobStatus.  Those two sub-objects are sometimes shipped outside
* of the JobTracker.  But JobInProgress adds info that's useful for
* the JobTracker alone.
*/
public synchronized JobStatus submitJob(JobID jobId) throws IOException {
if(jobs.containsKey(jobId)) {
//job already running, don't start twice
return jobs.get(jobId).getStatus();
}
JobInProgress job = new JobInProgress(jobId, this, this.conf);
String queue = job.getProfile().getQueueName();
if(!(queueManager.getQueues().contains(queue))) {      
new CleanupQueue().addToQueue(conf,getSystemDirectoryForJob(jobId));
throw new IOException("Queue \"" + queue + "\" does not exist");        
}
// check for access
try {
checkAccess(job, QueueManager.QueueOperation.SUBMIT_JOB);
} catch (IOException ioe) {
LOG.warn("Access denied for user " + job.getJobConf().getUser()
+ ". Ignoring job " + jobId, ioe);
new CleanupQueue().addToQueue(conf, getSystemDirectoryForJob(jobId));
throw ioe;
}
return addJob(jobId, job);
}





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