hadoop 源码分析(六)hadoop taskTracker 生成map 和reduce任务流程

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taskTracker 生成map reduce 任务详解
1.启动 TaskTracker ,执行main方法 new TaskTracker(conf) 启动taskTracker
2.taskTrack 构造方法初始化变量
mapred.tasktracker.map.tasks.maximum taskTracker 可launch 的最大map数 默认是2
mapred.tasktracker.map.tasks.maximum taskTracker 可launch 的最大reduce数 默认是2
mapred.disk.healthChecker.interval   磁盘健康度检查时间间隔 mills 默认是60*1000
构造rpc 链接jobTACKER
tasktracker.http.threads taskTracker 工作线程数,默认是40 ,copy数据的线程数
initialize(); 构造方法,该方法是一个独立于taskTracker的方法,可循环调用,在taskTracker 处于关闭状态时 仍可用
该方法主要用户构造一些 运行时目录 和心跳RPC 信息初始化分布式缓存开发map任务监听线程 初始化new TaskLauncher() 启动map 和reduce 任务抓取线程
synchronized void initialize() throws IOException, InterruptedException {
this.fConf = new JobConf(originalConf);


// 绑定地址.taskTracker 的地址 绑定到rpc中 为传送心跳信息做准备
String address =
NetUtils.getServerAddress(fConf,
"mapred.task.tracker.report.bindAddress",
"mapred.task.tracker.report.port",
"mapred.task.tracker.report.address");
InetSocketAddress socAddr = NetUtils.createSocketAddr(address);
String bindAddress = socAddr.getHostName();
int tmpPort = socAddr.getPort();
//初始化jvm 管理类
this.jvmManager = new JvmManager(this);

// RPC 初始化
int max = maxMapSlots > maxReduceSlots ?
maxMapSlots : maxReduceSlots;
//set the num handlers to max*2 since canCommit may wait for the duration
//of a heartbeat RPC
//此处taskTracker 汇报的 处理任务的slot 在实际的基础上*2,因为在心跳汇报的阶段传输这段时间会空出来一部分slot.在新的heartbeat 过来的时候 有2倍的slot处理能力
this.taskReportServer = RPC.getServer(this, bindAddress,
tmpPort, 2 * max, false, this.fConf, this.jobTokenSecretManager);
this.taskReportServer.start();

// 初始化分布式缓存,在写mr代码的时候 讲一个文件写入DistributedCache 的时候, DistributedCache 在这个位置进行初始化
this.distributedCacheManager = new TrackerDistributedCacheManager(
this.fConf, taskController);

// start the thread that will fetch map task completion events
//在该位置启动 map和reduce任务的处理线程
this.mapEventsFetcher = new MapEventsFetcherThread();
mapEventsFetcher.setDaemon(true);
mapEventsFetcher.setName(
"Map-events fetcher for all reduce tasks " + "on " +
taskTrackerName);
mapEventsFetcher.start();
//这里 初始化了两个类TaskLauncher reduce 和map 这两个类是具体的 生成map和reduce 的任务类.
mapLauncher = new TaskLauncher(TaskType.MAP, maxMapSlots);
reduceLauncher = new TaskLauncher(TaskType.REDUCE, maxReduceSlots);
mapLauncher.start();
reduceLauncher.start();

下面详细的讲一下TaskLauncher类,该类为taskTracker 类的内部类，在启动taskTracker 的时候 通过独立的initialize()方法启动.
该类是一个线程类.通过addToTaskQueue() 方法将新的任务添加到 tasksToLaunch list (List<TaskInProgress> tasksToLaunch)中,这个list 很重要,jobTracker将需要job 通过assginTaks 将需要执行的task 通过心跳信息 传给taskTracker，taskTracker 的run()方法调用offerService()解析心跳信息，将解析得来的task执行信息 添加到这个list中， 然后启动run方法 时刻去查看 tasksToLaunch list中是不是有新的 任务放进来.r如果有则去执行,如果没有则调用tasksToLaunch.wait(); 等待.调用startNewTask 方法调用launchTaskForJob() 通过调用 launchTask 去执行map 和reduce任务, launchTask 要判断任务的状态. UNASSIGNED FAILED_UNCLEAN KILLED_UNCLEAN RUNNING
TaskTracker 主要是通过监听jobTracker 通过心跳信息传过来的task任务放在 task的队中 去执行task.
在这个过程中 还会有一些 例如 numFreeSlots 的判断 ,tip 完全是 同步的,等等
jobTracker 通过调用JobQueueTaskScheduler的assginTasks()方法 分配task,两种方式 生成tak
obtainNewNodeOrRackLocalMapTask 和obtainNewNonLocalMapTask
obtainNewNodeOrRackLocalMapTask 即为hadoop 机架感知功能,调度的时候根据location 因素去分配taskTracker
obtainNewNodeOrRackLocalMapTask 非机架感知