一 概述:
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(1)Hadoop MapReduce采用Master/Slave结构。*Master:是整个集群的唯一的全局管理者,功能包括:作业管理、状态监控和任务调度等,即MapReduce中的JobTracker。
*Slave:负责任务的执行和任务状态的回报,即MapReduce中的TaskTracker。
二 JobTracker剖析:
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(1)概述:JobTracker是一个后台服务进程,启动之后,会一直监听并接收来自各个TaskTracker发送的心跳信息,包括资源使用情况和任务运行情况等信息。
(2)JobTracker的主要功能:
1.作业控制:在hadoop中每个应用程序被表示成一个作业,每个作业又被分成多个任务,JobTracker的作业控制模块则负责作业的分解和状态监控。
*最重要的是状态监控:主要包括TaskTracker状态监控、作业状态监控和任务状态监控。主要作用:容错和为任务调度提供决策依据。
2.资源管理。
三 TaskTracker剖析:
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(1)TaskTracker概述:TaskTracker是JobTracker和Task之间的桥梁:
一方面,从JobTracker接收并执行各种命令:运行任务、提交任务、杀死任务等;
另一方面,将本地节点上各个任务的状态通过心跳周期性汇报给JobTracker。TaskTracker与JobTracker和Task之间采用了RPC协议进行通信。
(2)TaskTracker的功能:
1.汇报心跳:Tracker周期性将所有节点上各种信息通过心跳机制汇报给JobTracker。这些信息包括两部分:
*机器级别信息:节点健康情况、资源使用情况等。
*任务级别信息:任务执行进度、任务运行状态等。
2.执行命令:JobTracker会给TaskTracker下达各种命令,主要包括:启动任务(LaunchTaskAction)、提交任务(CommitTaskAction)、杀死任务(KillTaskAction)、杀死作业(KillJobAction)和重新初始化(TaskTrackerReinitAction)。