hadoop作业调度 - 源码分析

 

TaskScheduler是作业调度器的抽象基类. 具体的实现有:

• JobQueueTaskScheduler: 默认的FIFO调度队列
• LimitTasksPerJobTaskScheduler: 扩展自JobQueueTaskScheduler, 可以对每个Job的task总数作限制.
• CapacityScheduler: Yahoo开发的一个基于容量的作业调度器
• FairScheduler: 公平调度器, 保证小任务得到快速响应, 大任务保证服务水平, 由facebook开发.

 

JobTracker维护一个TaskScheduler的实例,并托管其生命周期.

TaskScheduler实例伴随JobTracker一起构造

Code
    JobTracker(JobConf conf) throws IOException, InterruptedException {
        
        // 创建调度器
        Class<? extends TaskScheduler> schedulerClass = conf.getClass("mapred.jobtracker.taskScheduler",   
            JobQueueTaskScheduler.class, TaskScheduler.class);
        taskScheduler = (TaskScheduler) ReflectionUtils.newInstance(schedulerClass, conf);
        
    }

 

启动JobTracker的主方法中, 构造JobTracker对象并给taskScheduler设置TaskTrackerManager实例字段:

Code
public static JobTracker startTracker(JobConf conf) throws IOException, InterruptedException {
    JobTracker result = null;
    while (true) {
        
            result = new JobTracker(conf);
            // 给taskScheduler设置TaskTrackerManager实例
            result.taskScheduler.setTaskTrackerManager(result);
            break;
        
        Thread.sleep(1000);
    }
    if (result != null) {
        JobEndNotifier.startNotifier();
    }
    return result;
}

 

 

在offerService中回调其start()方法:

public   void  offerService()  throws  InterruptedException, IOException {
    taskScheduler.start();
    
}

 

taskScheduler在JobTracker.heartbeat方法中进行任务指派:

 

Code
public synchronized HeartbeatResponse heartbeat(TaskTrackerStatus status, 
    boolean restarted, boolean initialContact, 
    boolean acceptNewTasks, short responseId) throws IOException {
    
    // 如果当次心跳允许指派任务，且当前上报心跳的taskTracker可接收新task(传入的acceptNewTasks为true)
    //, 并且其不在黑名单中, 则进入调度
    if (recoveryManager.shouldSchedule() && acceptNewTasks && !isBlacklisted) {
        TaskTrackerStatus taskTrackerStatus = getTaskTracker(trackerName);
        if (taskTrackerStatus == null) {
            LOG.warn("Unknown task tracker polling; ignoring: " + trackerName);
        } else {
            List<Task> tasks = getSetupAndCleanupTasks(taskTrackerStatus);
            if (tasks == null) {
                // 调用具体的taskScheduler实现来为当前taskTracker指派任务
                tasks = taskScheduler.assignTasks(taskTrackerStatus);
            }
            if (tasks != null) {
                for (Task task : tasks) {
                    expireLaunchingTasks.addNewTask(task.getTaskID());
                    LOG.debug(trackerName + " -> LaunchTask: " + task.getTaskID());
                    actions.add(new LaunchTaskAction(task));
                }
            }
        }
    }
    ...
}

 

 

 

taskScheduler销毁:

void  close()  throws  IOException {
    
     if  (taskScheduler  !=   null ) {
        taskScheduler.terminate();
    }
    
}

 

taskScheduler中还有一个方法getJobsFromQueue(String queueName), 当前用于JobClient查询指定任务队列的Job信息.

TaskScheduler的实现的关键是分派任务的策略. 这体现在assignTasks方法中. TaskScheduler所需要的关于集群信息由
传入的TaskTrackerManager提供, TaskScheduler运行所需要的关于job的信息由JobQueueJobInProgressListener的Collection<JobInProgress> getJobQueue()方法提供.

JobQueueTaskScheduler是默认使用的TaskScheduler. 是一个单纯的FIFO.

其任务分配的规则相当简单:
对于Map任务:

1. 需要预留部分 task slot 以供失效任务，或应对边际效应的speculative任务之用.

2. 如果为当前TT找到 local task, 在不超过TT并发指标, 且满足集群task slot预留的基础上, 可继续为此 tt 分配 task.
    如果分配给当前TT的是remote task, 则当次分派完毕(也就是只会为当前TT分配一个任务)。

对于reduce任务:

  规则同上，不同之处在于不管有没有找到 local task, 每次heartbeat仅为给定 TT 分配一个task.

 

这里再补充一点信息, 在实际运营当中，当有某台机器的磁盘出现read only file-system时, 整个Job都会被挂死.
原因是因为机器任务失败后，其TaskTracker仍会不断和JobTracker进行心跳来领任务，而对于 ROFS这种情况，其后续Task的执行也必然错误.
这样，这个TT不断的错误，直到超过Job中容忍的错误上限时整个Job失败.
当前job的失败警戒值为mapred.max.map.failures还有mapred.max.reduce.failures.当job中map或reduce总共有这么多次失败后,job就会宣告失败.
对于tasktracker来讲,有个属性mapred.max.tasktracker.failures用来指定对于给定的job单个tt上最多能失败多少次, 如果超过阀值此tt会被拉入给定jobtracker的黑名单.

对于ROFS错误，要么是文件系统错误，要么是硬盘损坏。
对于文件系统错误，首先可以通过fsck进行文件系统修复，如果修复未果，只能重启，如果重启未果，则需要进行操作系统修复。
如果是磁盘损坏，若支持热插拔最好，否则只能关机换盘.