JobTracker节点对Task实例状态报告的处理

     前面谈到过，每一个TaskTracker节点都要在它向JobTracker节点发送心跳包的时候顺带报告运行在其上的Task的状态信息，这些Task是指正在TaskTracker节点上运行的，或者从上一次报告到现在的时间间隔中完成的或者是失败的任务。JobTracker节点之所以需要收集这些正在执行或者刚完成的任务的状态信息，是因为它要及时掌握各个作业的执行进度，一方面将此报告给用户，一方面还调整作业的任务调度，如任务的意外处理，任务/作业的善后处理等。这里说的任务的意外处理包括，对于失败的任务或者是拖后退的任务需要从新安排其它的TaskTracker节点来执行等，详细情况我会在后面再作介绍。

      对于JobTracker节点处理TaskTracker发送过来的Task状态报告的详细过程，我将结合源代码来阐述。但在此之前，我想先介绍一下相关的几个概念：作业/作业实例、任务/任务实例。作业指的是用户提交的作业，用Job的实例对象来表示，作业实例指的是Job运行的状态信息，用JobInProgress的实例对象来表示；任务指的是该任务的执行进度状态信息，用TaskInProgress的实例对象来表示，任务实例则指的是在将该任务交由某一个TaskTacker节点执行的任务，用TaskAttempID的实例对象来表示。一个作业对应一个作业实例，而一个任务可能对应多个任务实例，这是因为一个任务可能交给了多个TaskTracker节点来执行。JobTracker节点处理Task实例状态报告的源码如下：

void updateTaskStatuses(TaskTrackerStatus status) {    String trackerName = status.getTrackerName();        for (TaskStatus report : status.getTaskReports()) {      report.setTaskTracker(trackerName);      TaskAttemptID taskId = report.getTaskID();            // expire it      expireLaunchingTasks.removeTask(taskId);            JobInProgress job = getJob(taskId.getJobID());      if (job == null) {        // if job is not there in the cleanup list ... add it        synchronized (trackerToJobsToCleanup) {          Set<JobID> jobs = trackerToJobsToCleanup.get(trackerName);          if (jobs == null) {            jobs = new HashSet<JobID>();            trackerToJobsToCleanup.put(trackerName, jobs);          }          jobs.add(taskId.getJobID());        }        continue;      }            if (!job.inited()) {        // if job is not yet initialized ... kill the attempt        synchronized (trackerToTasksToCleanup) {          Set<TaskAttemptID> tasks = trackerToTasksToCleanup.get(trackerName);          if (tasks == null) {            tasks = new HashSet<TaskAttemptID>();            trackerToTasksToCleanup.put(trackerName, tasks);          }          tasks.add(taskId);        }        continue;      }      TaskInProgress tip = taskidToTIPMap.get(taskId);      // Check if the tip is known to the jobtracker. In case of a restarted      // jt, some tasks might join in later      if (tip != null || hasRestarted()) {        if (tip == null) {          tip = job.getTaskInProgress(taskId.getTaskID());          job.addRunningTaskToTIP(tip, taskId, status, false);        }                // Update the job and inform the listeners if necessary        JobStatus prevStatus = (JobStatus)job.getStatus().clone();        // Clone TaskStatus object here, because JobInProgress        // or TaskInProgress can modify this object and        // the changes should not get reflected in TaskTrackerStatus.        // An old TaskTrackerStatus is used later in countMapTasks, etc.        job.updateTaskStatus(tip, (TaskStatus)report.clone());        JobStatus newStatus = (JobStatus)job.getStatus().clone();                // Update the listeners if an incomplete job completes        if (prevStatus.getRunState() != newStatus.getRunState()) {          JobStatusChangeEvent event = new JobStatusChangeEvent(job, EventType.RUN_STATE_CHANGED, prevStatus, newStatus);          updateJobInProgressListeners(event);        }      } else {        LOG.info("Serious problem.  While updating status, cannot find taskid " + report.getTaskID());      }            // Process 'failed fetch' notifications       List<TaskAttemptID> failedFetchMaps = report.getFetchFailedMaps();      if (failedFetchMaps != null) {        for (TaskAttemptID mapTaskId : failedFetchMaps) {          TaskInProgress failedFetchMap = taskidToTIPMap.get(mapTaskId);                    if (failedFetchMap != null) {            // Gather information about the map which has to be failed, if need be            String failedFetchTrackerName = getAssignedTracker(mapTaskId);            if (failedFetchTrackerName == null) {              failedFetchTrackerName = "Lost task tracker";            }            failedFetchMap.getJob().fetchFailureNotification(failedFetchMap, mapTaskId, failedFetchTrackerName);          }        }      }    }      }

     从上面的源代码可以看出，JobTracker节点对于每一个Task状态报告的处理考虑到了一些意外情况，这些意外情况主要包括：

     1).Task实例所属的作业不在JobTracker节点的任务队列内。出现这个情况的可能原因是这个Task实例是一个拖后退的任务，当它完成时，该Task实例所属的Job早已被完成了，或者该Job被用户kill掉了。对于这种情况，JobTracker节点就直接让该TaskTracker把运行在其上的所有属于该Job的Task全部清除(这个TaskTracker节点上可能还运行有该Job的拖后腿任务)。

     2).Task实例所属的作业还没有初始化(以前说过，没有被初始化的Job是不能被JobTracker节点调度执行的)。出现这种情况的一个可能的原因是TaskTracker节点刚刚重启过，在恢复作业的时候还没有来得及初始化该Job。对于这种情况，JobTracker节点就直接让该TaskTracker清除该任务。

   3).Task实例所属的任务还没有被JobTracker节点调度执行。出现这种情况的一个可能的原因是JobTracker节点在该Task实例执行期间重启了，重启之后还没有来得及调度该任务。对于这种情况，JobTracker节点为了提高性能就认为该情况是还算是正常的，不过得先得通知该Task实例所属的Job实例。

    4).对于Reduce Task实例的进度状态报告，它还会附带额外的报告信息，就是报告那些它无法fetch到map输出的Map任务，JobTracker节点需要将这些消息转告给该Task实例所属的作业实例，以便该Job实例能够及时调整其内部任务的调度。至于Job实例是如何处理的，并不是本文所要介绍的重点，不过我会在以后的博文中详细阐述。

     在正常的情况下，JobTracker节点不会直接的处理这些Task实例的状态报告，而是将其交给它们所属的Job实例来处理，Job实例处理之后如果它的状态发生变化，JobTracker节点会通知对应的事件监听器。那么，Job实例又是如何根据它的一个Task实例状态来更新自己当前的状态呢？由于这个过程相当的复杂不适合于此时介绍。