Hadoop源代码分析（类TaskStatus）

浪人

　　我们先分析Task，这是一个规模比较大的类，类图如下。Task是一个虚类，它有两个子类，MapTask和ReduceTask，分别是Map任务和Reduce任务的抽象。
　　


　　　　　　在分析Task相关类之前，我们来分析和ID，JobID，TaskID相关的类。
　　我们从TaskStatus开始来分析Task相关的类，TaskStatus，一看类名就知道它保持了Task的状态。从前面介绍MapReduce的过程中，我们了解到，MapReduce的过程可以处于下面6个阶段，它们定义在枚举：TaskStatus.Phase中，包括如下状态：
l           STARTING：开始
l           MAP：Map阶段
l           SHUFFLE：混洗阶段
l           SORT：排序阶段
l           REDUCE：Reduce阶段
l           CLEANUP：清理阶段
　　除了阶段，TaskStatus还维护任务的状态，很明显，如果不考虑异常，一次任务应该包括准备，运行和清理三个主要阶段，其实TaskStatus的正常流程和这个非常类似，同时，考虑到任务可能异常结束或被JobTracker杀死，系统还引入配合这两种异常情况的状态，其状态如下：


　　


　　图中引入了复合状态，只是表明这些状态中包含的状态（如绿色的COMMIT_PENDING和SUCCESSED）可以转移到外面的状态（FAILED）。
　　（注：这张图是通过人肉逆向工程画出来的，在以后的分析过程中，这张图会根据我们对系统的深入了解而修改）
　　接下来我们来看TaskStatus的其它成员，它的完整类图如下，基本上是一些信息，没有复杂的操作。
　　


　　它包含的主要状态信息有：taskid（对应的任务号），progress（处理情况），runState（运行状态，注意和任务阶段做区分），diagnosticInfo（诊断信息），stateString（运行状态），taskTracker（对应的taskTracker），startTime（开始时间），finishTime（结束时间），outputSize（输出大小），phase（任务阶段，注意和运行状态做区分），counters（相关的计数器），includeCounters（是否包含成员变量counters）nextRecordRange（处理的记录范围）。
　　TaskStatus有两个子类，分别是MapTaskStatus（没有添加任何新的成员变量）和ReduceTaskStatus。ReduceTaskStatus是Reduce任务的状态，它包含了新信息shuffleFinishTime（shuffle结束时间）和sortFinishTime（sort结束时间）。同时，获取Map结果出错时，对应的Map的TaskAttemptID会保存在failedFetchTasks中，等待上报。
　　最后我们看一下辅助类Counters/Counters.Counter/Counters.Group，它们保存了MapReduce过程中的一些统计计数器，Counters.Counter记录了一个计数器的<名字，显示名，值>，Counters.Group将相关的Counters.Counter聚合成组，并引入组名，组显示名。