[大数据]Hadoop MapReduce 1.x 工作原理

下面解释一下作业在经典的 MapReduce 1.0 中运行的工作原理。最顶层包含4个独立的实体:

• 客户端：提交 MapReduce 作业。
• JobTracker：协调作业的运行。JobTracker 是一个Java应用程序，它的主类是 JobTracker。
• TaskTracker：运行作业划分后的任务。TaskTracker 是一个 Java 应用程序，它的主类是 TaskTracker。
• 分布式文件系统(一般为HDFS)：用来在其他实体间共享作业文件。

1. 作业提交

Job 的 submit() 方法创建一个内部的 JobSunmmiter 实例，并且调用其 submitJobInternal() 方法。提交作业后，waitForCompletion() 每秒轮询作业的进度，如果发现自上次报告后有改变，便把进度报告到控制台。作业完成后，如果成功，就显示作业计数器。如果失败，导致作业失败的错误被记录到控制台。

JobSunmmiter 所实现的作业提交过程如下:

• 通过调用 JobTracker 的 getNewJobId() 方法向 JobTracker 请求一个新的作业ID。参见上图步骤2。
• 检查作业的输出。例如，如果没有指定输出目录或者输出目录已经存在，作业就不提交，错误抛回给 MapReduce 程序。
• 计算作业的输入分片。如果分片无法计算，比如因为输入路径不存在，作业不会提交，错误返回给 MapReduce 程序。
• 将运

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