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| 我们开始来分析Hadoop MapReduce的内部的运行机制。用户向Hadoop提交Job（作业），作业在JobTracker对象的控制下执行。Job被分解成为Task（任务），分发到集群中，在TaskTracker的控制下运行。Task包括MapTask和ReduceTask，是MapReduce的Map操作和Reduce操作执行的地方。这中任务分布的方法比较类似于HDFS中NameNode和DataNode的分工，NameNode对应的是JobTracker，DataNode对应的是TaskTracker。JobTracker，TaskTracker和MapReduce的客户端通过RPC通信，具体可以参考HDFS部分的分析。 我们先来分析一些辅助类，首先是和ID有关的类，ID的继承树如下：  这张图可以看出现在Hadoop的org.apache.hadoop.mapred向org.apache.hadoop.mapreduce迁移带来的一些问题，其中灰色是标注为@Deprecated的。ID携带一个整型，实现了WritableComparable接口，这表明它可以比较，而且可以被Hadoop的io机制串行化/解串行化（必须实现compareTo/readFields/write方法）。JobID是系统分配给作业的唯一标识符，它的toString结果是job_ 作业分成任务执行，任务号TaskID包含了它所属的作业ID，同时也有任务ID，同时还保持了这是否是一个Map任务（成员变量isMap）。任务号的字符串表示为task_ 一个任务有可能有多个执行（错误恢复/消除Stragglers等），所以必须区分任务的多个执行，这是通过类TaskAttemptID来完成，它在任务号的基础上添加了尝试号。一个任务尝试号的例子是attempt_200707121733_0003_m_000005_0，它是任务task_200707121733_0003_m_000005的第0号尝试。 JVMId用于管理任务执行过程中的Java虚拟机，我们后面再讨论。 为了使Job和Task工作，Hadoop提供了一系列的上下文，这些上下文保存了Job和Task工作的信息。  处于继承树的最上方是org.apache.hadoop.mapreduce.JobContext，前面我们已经介绍过了，它提供了Job的一些只读属性，两个成员变量，一个保存了JobID，另一个类型为JobConf，JobContext中除了JobID外，其它的信息都保持在JobConf中。它定义了如下配置项： l mapreduce.inputformat.class：InputFormat的实现
l mapreduce.map.class：Mapper的实现 l mapreduce.combine.class: Reducer的实现 l mapreduce.reduce.class：Reducer的实现 l mapreduce.outputformat.class: OutputFormat的实现 l mapreduce.partitioner.class: Partitioner的实现 同时，它提供方法，使得通过类名，利用Java反射提供的Class.forName方法，获得类对应的Class。org.apache.hadoop.mapred的JobContext对象比org.apache.hadoop.mapreduce.JobContext多了成员变量progress，用于获取进度信息，它类型为JobConf成员job指向mapreduce.JobContext对应的成员，没有添加任何新功能。JobConf继承自Configuration，保持了MapReduce执行需要的一些配置信息，它管理着46个配置参数，包括上面mapreduce配置项对应的老版本形式，如mapreduce.map.class 对应mapred.mapper.class。这些配置项我们在使用到它们的时候再介绍。 org.apache.hadoop.mapreduce.JobContext的子类Job前面也已经介绍了，后面在讨论系统的动态行为时，再回来看它。 TaskAttemptContext用于任务的执行，它引入了标识任务执行的TaskAttemptID和任务状态status，并提供新的访问接口。org.apache.hadoop.mapred的TaskAttemptContext继承自mapreduce的对应版本，只是增加了记录进度的progress。 更多精彩内容请关注：http://bbs.superwu.cn 关注超人学院微信二维码： |
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