[Hadoop源码解读]（三）MapReduce篇之Job类

时间：2022-05-01 14:33:11

下面，我们只涉及MapReduce 1，而不涉及YARN。

[Hadoop源码解读]（三）MapReduce篇之Job类

当我们在写MapReduce程序的时候，通常，在main函数里，我们会像下面这样做。建立一个Job对象，设置它的JobName，然后配置输入输出路径，设置我们的Mapper类和Reducer类，设置InputFormat和正确的输出类型等等。然后我们会使用job.waitForCompletion()提交到JobTracker，等待job运行并返回，这就是一般的Job设置过程。JobTracker会初始化这个Job，获取输入分片，然后将一个一个的task任务分配给TaskTrackers执行。TaskTracker获取task是通过心跳的返回值得到的，然后TaskTracker就会为收到的task启动一个JVM来运行。

         Configuration conf = getConf();
         Job job = new Job(conf, "SelectGradeDriver");
         job.setJarByClass(SelectGradeDriver.class);   

         Path in = new Path(args[0]);
         Path out = new Path(args[1]);  

         FileInputFormat.setInputPaths(job, in);
         FileOutputFormat.setOutputPath(job, out);  

         job.setMapperClass(SelectGradeMapper.class);
         job.setReducerClass(SelectGradeReducer.class);  

         job.setInputFormatClass(TextInputFormat.class);
         job.setOutputFormatClass(TextOutputFormat.class);  

         job.setMapOutputKeyClass(InstituteAndGradeWritable.class);
         job.setMapOutputValueClass(Text.class);  

         job.setOutputKeyClass(InstituteAndGradeWritable.class);
         job.setOutputValueClass(Text.class);  

         System.exit(job.waitForCompletion(true)? 0 : 1);

Job其实就是提供配置作业、获取作业配置、以及提交作业的功能，以及跟踪作业进度和控制作业。Job类继承于JobContext类。JobContext提供了获取作业配置的功能，如作业ID，作业的Mapper类，Reducer类，输入格式，输出格式等等，它们除了作业ID之外，都是只读的。 Job类在JobContext的基础上，提供了设置作业配置信息的功能、跟踪进度，以及提交作业的接口和控制作业的方法。

 public class Job extends JobContext {
   public static enum JobState {DEFINE, RUNNING};
   private JobState state = JobState.DEFINE;
   private JobClient jobClient;
   private RunningJob info;
   public float setupProgress() throws IOException {
     ensureState(JobState.RUNNING);
     return info.setupProgress();
   }

   public float mapProgress() throws IOException {
     ensureState(JobState.RUNNING);
     return info.mapProgress();
   }
   public float reduceProgress() throws IOException {
     ensureState(JobState.RUNNING);
     return info.reduceProgress();
   }
   public boolean isComplete() throws IOException {
     ensureState(JobState.RUNNING);
     return info.isComplete();
   }
   public boolean isSuccessful() throws IOException {
     ensureState(JobState.RUNNING);
     return info.isSuccessful();
   }
   public void killJob() throws IOException {
     ensureState(JobState.RUNNING);
     info.killJob();
   }
  public TaskCompletionEvent[] getTaskCompletionEvents(int startFrom
                                                        ) throws IOException {
     ensureState(JobState.RUNNING);
     return info.getTaskCompletionEvents(startFrom);
   }

   public void killTask(TaskAttemptID taskId) throws IOException {
     ensureState(JobState.RUNNING);
     info.killTask(org.apache.hadoop.mapred.TaskAttemptID.downgrade(taskId),
                   false);
   }
   public void failTask(TaskAttemptID taskId) throws IOException {
     ensureState(JobState.RUNNING);
     info.killTask(org.apache.hadoop.mapred.TaskAttemptID.downgrade(taskId),
                   true);
   }

   public Counters getCounters() throws IOException {
     ensureState(JobState.RUNNING);
     return new Counters(info.getCounters());
   }
   public void submit() throws IOException, InterruptedException,
                               ClassNotFoundException {
     ensureState(JobState.DEFINE);
     setUseNewAPI();

     // Connect to the JobTracker and submit the job
     connect();
     info = jobClient.submitJobInternal(conf);
     super.setJobID(info.getID());
     state = JobState.RUNNING;
    }
   private void connect() throws IOException, InterruptedException {
     ugi.doAs(new PrivilegedExceptionAction<Object>() {
       public Object run() throws IOException {
         jobClient = new JobClient((JobConf) getConfiguration());
         return null;
       }
     });
   }
   public boolean waitForCompletion(boolean verbose
                                    ) throws IOException, InterruptedException,
                                             ClassNotFoundException {
     if (state == JobState.DEFINE) {
       submit();
     }
     if (verbose) {
       jobClient.monitorAndPrintJob(conf, info);
     } else {
       info.waitForCompletion();
     }
     return isSuccessful();
   }
   //lots of setters and others
 }

一个Job对象有两种状态，DEFINE和RUNNING，Job对象被创建时的状态时DEFINE，当且仅当Job对象处于DEFINE状态，才可以用来设置作业的一些配置，如Reduce task的数量、InputFormat类、工作的Mapper类，Partitioner类等等，这些设置是通过设置配置信息conf来实现的；当作业通过submit()被提交，就会将这个Job对象的状态设置为RUNNING，这时候作业以及提交了，就不能再设置上面那些参数了，作业处于调度运行阶段。处于RUNNING状态的作业我们可以获取作业、map task和reduce task的进度，通过代码中的*Progress()获得，这些函数是通过info来获取的，info是RunningJob对象，它是实际在运行的作业的一组获取作业情况的接口，如Progress。

在waitForCompletion()中，首先用submit()提交作业，然后等待info.waitForCompletion()返回作业执行完毕。verbose参数用来决定是否将运行进度等信息输出给用户。submit()首先会检查是否正确使用了new API，这通过setUseNewAPI()检查旧版本的属性是否被设置来实现的[设置是否使用newAPI是因为执行Task时要根据使用的API版本来执行不同版本的MapReduce，在后面讲MapTask时会说到]，接着就connect()连接JobTracker并提交。实际提交作业的是一个JobClient对象，提交作业后返回一个RunningJob对象，这个对象可以跟踪作业的进度以及含有由JobTracker设置的作业ID。

getCounter()函数是用来返回这个作业的计数器列表的，计数器被用来收集作业的统计信息，比如失败的map task数量，reduce输出的记录数等等。它包括内置计数器和用户定义的计数器，用户自定义的计数器可以用来收集用户需要的特定信息。计数器首先被每个task定期传输到TaskTracker，最后TaskTracker再传到JobTracker收集起来。这就意味着，计数器是全局的。

关于Counter相关的类，为了保持篇幅简短，放在下一篇讲。

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