发布网友 发布时间:2022-04-23 21:56
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热心网友 时间:2022-04-14 06:03
首先介绍了Hadoop平台下作业的分布式运行机制,然后对Hadoop平台自带的4种任务调度器做分析和比较,最后在分析JobTracker类文件的基础上指出了创建自定义任务调度器所需完成的工作。首先Hadoop集群式基于单服务器的,只有一个服务器节点负责调度整个集群的作业运行,主要的具体工作是切分大数据量的作业,指定哪些Worker节点做Map工作、哪些Worker节点做Rece工作、与Worker节点通信并接受其心跳信号、作为用户的访问入口等等。其次,集群中的每个Worker节点相当于一个器官,运行着主节点所指派的具体作业。这些节点会被分为两种类型,一种是接收分块之后的作业并做映射工作。另一种是负责把前面所做的映射工作按照约定的规则做一个统计。Task-Tracker通过运行一个简单循环来定期地发送心跳信号(heartbeat)给JobTracker.这个心跳信号会把TaskTracker是否还在存活告知JobTracker,TaskTracker通过信号指明自己是否已经准备好运行新的任务.一旦TaskTracker已经准备好接受任务,JobTracker就会从作业优先级表中选定一个作业并分配下去.至于到底是执行Map任务还是Rece任务,是由TaskTracker的任务槽所决定的.默认的任务调度器在处理Rece任务之前,会优先填满空闲的Map任务槽.因此,如果TaskTracker满足存在至少一个空闲任务槽时,JobTracker会为它分配Map任务,否则为它选择一个Rece任务.TaskTracker在运行任务的时候,第一步是从共享文件系统中把作业的JAR文件复制过来,从而实现任务文件的本地化.第二步是TaskTracker为任务新建一个本地文件夹并把作业文件解压在此目录中.第三步是由Task-Tracker新建一个TaskRunner实例来运行该任务.Hadoop平台默认的调度方案就是JobQueueTaskScheler,这是一种按照任务到来的时间先后顺序而执行的调度策略.这种方式比较简单,JobTracker作为主控节点,仅仅是依照作业到来的先后顺序而选择将要执行的作业.当然,这有一定的缺陷,由于Hadoop平台是默认将作业运行在整个集群上的,那么如果一个耗时非常大的作业进入执行期,将会导致其余大量作业长时间得不到运行.这种长时间运行的优先级别并不高的作业带来了严重的作业阻塞,使得整个平台的运行效率处在较低的水平.Hadoop平台对这种FIFO(FirstINAndFirstOut)机制所给出的解决法是调用SetJobPriority()方法,通过设置作业的权重级别来做平衡调度.FairScheler是一种“公平”调度器,它的目标是让每个用户能够公平地共享Hadoop集群计算能力.当只有一个作业运行的时候,它会得到整个集群的资源.随着提交到作业表中作业的增多,Hadoop平台会把集群中空闲出来的时间槽公平分配给每个需要执行的作业.这样即便其中某些作业需要较长时间运行,平台仍然有能力让那些短作业在合理时间内完成[3].FairScheler支持资源抢占,当一个资源池在一定时段内没有得到公平共享时,它会终止该资源池所获得的过多的资源,同时把这些释放的资源让给那些资源不足的资源池.Hadoop平台中的CapacityScheler是由Yahoo贡献的,在调度器上,设置了三种粒度的对象:queue,job,task.在该策略下,平台可以有多个作业队列,每个作业队列经提交后,都会获得一定数量的TaskTracker资源.具体调度流程如下.(1)选择queue,根据资源库的使用情况从小到大排序,直到找到一个合适的job.(2)选择job,在当前所选定的queue中,按照作业提交的时间先后以及作业的权重优先级别进行排序,选择合适的job.当然,在job选择时还需要考虑所选作业是否超出目前现有的资源上限,以及资源池中的内存是否够该job的task用等因素.(3)选择task,根据本地节点的资源使用情况来选择合适的task.虽然Hadoop平台自带了几种调度器,但是上述3种调度方案很难满足公司复杂的应用需求.因此作为平台的个性化使用者,往往需要开发自己的调度器.Hadoop的调度器是在JobTracker中加载和调用的,因此开发一个自定义的调度器就必须搞清楚JobTracker类文件的内部机制.作为Hadoop平台的核心组件,JobTracker监控着整个集群的作业运行情况并对资源进行管理调度.每个Task-Tracker每隔3s通过heartbeat向JobTracker汇报自己管理的机器的一些基本信息,包括内存使用量、内存的剩余量以及空闲的slot数目等等[5].一旦JobTracker发现了空闲slot,便会调用调度器中的AssignTask方法为该TaskTracker分配task。