好记性不如烂笔头---MapReduce1作业运行机制

学习hadoop先从搞懂作业运行机制开始，不看懂运行机制总感觉MapReduce的执行是一件很神秘的事情，现在来解开她的神秘面纱，本想自己看看书就算了，但是记忆力真的是个好东西，然而我却没有。。。只好把看到的内容记下来，也好留下更深的印象。另外，本文内容摘抄自《hadoop权威指南第3版》。

jobtracker接收到对其的submitjob()方法的调用后，会把此调用放入一个内部队列中，交由作业调度器进行调度，并对其进行初始化。初始化包括创建一个表示正在运行作业的

对象，用于封装任务和记录信息，以便跟踪任务的状态和进程。

       作业调度器首先从客户端也就是master节点获取已经计算好的输入分片，为每个分片创建一个map任务，reduce任务个数取决于一些设置，任务在此时被指定id。

       除了map任务和reduce任务还会创建两个任务：作业创建和作业清理。在map任务运行之前运行代码来创建作业，并在reduce任务完成之后完成清理工作。作业创建为作业创

建输出路径和临时工作空间，作业清理清除作业运行过程中的临时目录。

       tasktracker被分配任务后，就该运行该任务，第一步，从共享文件系统中复制jar文件到tasktracker所在的文件系统，将文件从分布式缓存中复制到本地磁盘，第二步，

tasktracker为任务新建一个本地工作目录，并把jar文件解压到该工作目录，，第三步，tasktracker新建一个taskrunner实例运行该任务。taskrunner启动一个新的JVM来运行每个任

务，每个任务都能执行搭建和清理动作，它们和任务在一个jvm中执行，清理动作用于提交任务，在基于文件的作业中意味着它的输出写到该任务的最终位置。在Streaming

和pipes中，任务执行过程中，Java进程把输入键值对传给外部进程，外部进程用过用户定义的map和reduce函数来执行并把输出的键值对传回给Java进程。从tasktracker的角度

看，就像tasktracker的子进程自己处理map和reduce代码一样。