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jessezhang1981
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chp6_MapReduce工作机制_20111016

 
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MapReduce工作机制

 

1.        剖析MapReduce的工作运行机制

 

2.        失败

Tasktracker失败:

失败检测机制,是通过心跳进行检测。主要有:

(1)      超时:mapred.tasktracker.expiry.interval属性设置,单位毫秒

(2)      黑名单机制:失败任务数远远高于集群的平均失败任务数。

失败处理机制:

(1)      从等待任务调度的tasktracker池中移除

(2)      未完成的作业,重新运行和调度

(3)      黑名单中的tasktracker通过重启从jobtracker中移出。

JobTracker失败:

最严重的一种,目前Hadoop没有处理jobtracker失败的机制(单点故障)

3.        作业的调度

早期版本:先进先出算法(FIFO)

        随后:加入设置作业优先级的功能(mapred.job.priority属性、JobClient的setJobPriority())

 

     不支持抢占(FIFO算法决定)

 

         默认调度器:FIFO;用户调度器:Fair Scheduler、Capacity Scheduler

 

         Fair Scheduler(公平调度器)

         目的:让每个用户公平的共享集群能力

         特点:

(1)      支持抢占

(2)      短的作业将在合理的时间内完成

 

使用方式:

属于后续模块,需要专门调整

需要将其JAR文件放在Hadoop的类路径(从Hadoop的contrib/fairscheduler目录复制到lib目录)

设置mapred.jobtracker.taskScheduler属性:mapred.jobtracker.taskScheduler= org.apache.hadoop.mapred.FairScheduler

 

 

         Capacity Scheduler

         针对多用户的调度

允许用户或组织为每个用户或组织模拟一个独立的使用FIFO Scheduling的MapReduce集群。

 

4.        Shuffle和排序

Shuffle:将map输出作为输入传给reducer(系统执行排序的过程)

MapReduce的核心部分,属于不断被优化和改进的代码库的一部分。

 

Map端:

环形内存缓冲区:

100MB:io.sort.mb                  阀值:io.sort.spill.percent80%                  mapred.local.dir : 作业特定子目录

超过阀值则写入磁盘。如果写入过程中缓冲区填满,则堵塞直到写磁盘完成。

io.sort.factor:一次最多合并多少流,默认10

压缩:mapred.compress.map.output

Tracker.http.threads:针对每个tasktracker,而不是针对每个map任务槽,默认40;在运行大型作业的大型集群上,可以根据需要而增加。

 

Reduce端

Map输出文件位于运行map任务的tasktracker的本地磁盘;reduce输出并不这样

复制阶段(copyphase):mapred.reduce.parallel.copies ,默认5;设置多少并行获取map输出

排序、合并、合并印子、合并的次数

 

配置的调优:重要章节

1、给shuffle过程尽量多提供内存空间(猜测原因:避免写入磁盘、提高性能???)。所以,map和reduce应尽量少用内存

2、运行map任务和reduce任务的JVM,其内存大小在mapred.child.java.opts属性设置,应该尽量大。

3、在map端,可以通过避免多次溢出写磁盘来获取最佳性能

4、在reduce端,中间的数据全部驻留在内存时,就能获得最佳性能。

 

整个调优的思路是:减少磁盘读写(使用内存)、减少数据大小(压缩)

 

5.        任务的执行

推测执行:

提取为可能出错的任务建立一个备份任务,做好预案。

进行冗余,牺牲性能作为代价。

解决方式:在集群上关闭此选项,但根据个别作业需要再开启。

问题:推测执行选项是对整个集群还是作业???

答案:可以针对某个map和reduece开启,有两个选项

                 mapred.map.tasks.speculative.execution

mapred.reduce.tasks.speculative.execution

 

任务JVM重用:

对短时间执行的任务,启用JVM重用,避免启动JVM(1秒左右)的消耗。

mapred.job.reuse.jvm.num.tasks:指定给定作业每个JVM运行的任务的最大数,默认为1

-1则表示同一作业的任务都可以共享同一个JVM

JobConf中的setNumTaskToExecutePerJvm()来设置。

这个设置是针对作业粒度的。

重用是指JVM空闲后可以被分配给其他任务使用。

 

另一个好处:各个任务之间状态共享;共享数据;

 

跳过坏记录:

处理坏记录的最佳位置在于mapper和reducer代码。

 

skipping mode:

         出现失败,报告给tasktracker,重新执行后,跳过该记录。

         只有在任务失败两次后才会启用skippingmode

         流程如下:

(1)    任务失败

(2)    任务失败

(3)    开启skipping mode。任务失败,但是失败记录由tasktracker保存

(4)    仍然启用skipping mode。任务继续运行,但跳过上一次尝试中失败的坏记录。

 

缺点:每次都只能检测一条坏记录,所以对多条坏记录的话,这个就是个灾难。。。。。

可以通过设置taskattempt的最多次数来设置:mapred.map.max.attemps mapred.reduce.max.attemps

 

坏记录保存在:_logs/skip

Hadoop fs –text 诊断

 

 

任务执行环境:

1、  Mapper和reducer中提供一个 configure() 方法实现。

2、  Streaming环境变量

3、  任务附属文件

防止文件覆盖

将任务写到特定的临时文件夹({mapred.output.dir}/_temporary/${mapred.task.id}),任务完成后,将该目录中的内容复制到作业的输出目录(${mapred.output.dir})。

         Hadoop提供了方式便于程序开发使用:

         检索mapred.work.output.dir检索

         调用FileOutputFormat的getWorkOutputPath()静态方法得到表示工作目录的Path对象。

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作者:CNZQS|JesseZhang  个人博客:CNZQS(http://www.cnzqs.com)

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