Hadoop深入学习：MapReduce中的心跳机制

        在本节中，我们特别来学习一些有心跳(HeartBeat)的相关知识，这包括用途、心跳的发送、接收和应答。
        JobTracker和TaskTracker之间是通过心跳来进行信息沟通的，TaskTracker通过周期性的通过心跳向JobTracker汇报该节点和任务的状态。心跳实际上就是一个RPC函数，在Hadoop中，心跳主要有三个作用：
        1）、判断TaskTracker是否还活着；
        2）、JobTracker及时获得各个TaskTracker节点上资源的使用情况和任务运行状态；
        3）、给TaskTracker分配任务。
        那么，心跳是由谁发起的呢？JobTracker从不会主动的向TaskTracker发送任何的信息，而是由TaskTracker节点主动通过心跳来向JobTracker获取属于自己的信息，JobTracker只能通过心跳应答的形式为各个TaskTracker分配任务。

        TaskTracker周期性的调用RPC函数hearbeat()向JobTracker汇报信息和领取任务，该函数定义如下：

/**
   * The periodic heartbeat mechanism between the {@link TaskTracker} and
   * the {@link JobTracker}.
   * 
   * The {@link JobTracker} processes the status information sent by the 
   * {@link TaskTracker} and responds with instructions to start/stop 
   * tasks or jobs, and also 'reset' instructions during contingencies. 
   * @Param status: 封装了TaskTracker上的各种状态信息
   * @Param restarted: TaskTracker是否刚启动
   * @Param initialContact: TaskTracker是否第一次连接JobTracker
   * @Param acceptNewTasks: 是否接收新任务
   * @Param responseId: 心跳响应编号，用于防止重复发送心跳，每接受一次心跳后，该值都加1
   */
  public synchronized HeartbeatResponse heartbeat(TaskTrackerStatus status, 
                                                  boolean restarted,
                                                  boolean initialContact,
                                                  boolean acceptNewTasks, 
                                                  short responseId) throws IOException 
        

        TaskTracker发送心跳后，会领取JobTracker给TaskTracker下达的一些命令信息即HeartbeatResponse对象。在该方法内部，主要涉及两个业务逻辑：更新状态和下达命令。JobTracker首先将TaskTracker汇报的该接点的最新的运行状态做更新，然后根据这些状态和其他需求给TaskTracker下相应的操作命令。

        下面我们主要看看JobTracker给TaskTracker下达的封装在HeartbeatResponse对象中都主要有什么信息？ HeartbeatResponse对象主要有两部分的信息
        1）、下达给TaskTracker的命令。
        JobTracker将给TaskTracker的命令封装成TaskTrackerAction类，我们来看一看该类中主要相关信息：

abstract class TaskTrackerAction implements Writable {
  
  /**
   * 命令类型
   * Ennumeration of various 'actions' that the {@link JobTracker}
   * directs the {@link TaskTracker} to perform periodically.
   * 
   */
  public static enum ActionType {
    /** 运行新任务Launch a new task. */
    LAUNCH_TASK,
    
    /** 杀死任务Kill a task. */
    KILL_TASK,
    
    /** 杀死作业Kill any tasks of this job and cleanup. */
    KILL_JOB,
    
    /** 重新初始化Reinitialize the tasktracker. */
    REINIT_TRACKER,

    /** 提交任务Ask a task to save its output. */
    COMMIT_TASK
  };
  
  /**
   * A factory-method to create objects of given {@link ActionType}. 
   * @param actionType the {@link ActionType} of object to create.
   * @return an object of {@link ActionType}.
   */
  public static TaskTrackerAction createAction(ActionType actionType) {
    TaskTrackerAction action = null;
    
    switch (actionType) {
    case LAUNCH_TASK:
      {
        action = new LaunchTaskAction();
      }
      break;
    case KILL_TASK:
      {
        action = new KillTaskAction();
      }
      break;
    case KILL_JOB:
      {
        action = new KillJobAction();
      }
      break;
    case REINIT_TRACKER:
      {
        action = new ReinitTrackerAction();
      }
      break;
    case COMMIT_TASK:
      {
        action = new CommitTaskAction();
      }
      break;
    }

    return action;
  }
  
  ...
}
        

        我们再来看一下这几个命令：
        （1）、ReinitTrackerAction
        JobTracker收到TaskTracker发送的心跳后，先检查一致性，如果发现有异常则会要求TaskTracker重新对自己进行初始化操作，已恢复到一致状态。这些以执行包括丢失上次心跳应答信息和丢失TaskTracker的状态信息。
        （2）、LaunchTaskAction
        LaunchTaskAction封装了JobTracker给TaskTracker分配的新任务。
        （3）、KillTaskAction
        KillTaskAction封装了JobTracker需要杀死的任务。JobTracker接到该命令后会杀死对应的任务、清理工作目录和释放任务占有的slot资源。
        （4）、KillJobAction
        KillJobAction封装了JobTracker待清理的作业。
        （5）、CommitTaskAction
        CommitTaskAction类封装了JobTracker需要提交的任务。为了防止同一个TaskInProgress的两个同时运行的Task Attempt(推测式执行)同时向一个文件写数据而发生冲突，Hadoop让每一个Task Attempt写到${mapred.output.dir}/_temporary下的一个单独的文件中，当某个Task Attempt运行完成后，再将运行结果移到最终的输出目录${mapred.output.dir}中。
        Hadoop讲一个成功运行完成的Task Attempt的结果文件从临时目录移动到最终输出目录的过程，叫“任务提交”。

        2）、下次汇报心跳的时间。
         TaskTracker的心跳发送时间是由JobTracker决定的，在心跳应答中下达给TaskTracker，心跳之间的时间间隔并不是固定不变的，会随着集群规模而动态调整。
         在MapReduce中，只有JobTracker直到某一时刻的集群的规模，因此由JobTracker为每一个TaskTracker计算下一次的心跳汇报时间，并通过心跳机制告诉TaskTracker。心跳间隔应该大小适度：如果太小则JobTracker需要处理更高的并发心跳连接请求，这必然会给JobTracker找出不晓得并发压力，如果太大，则空闲资源不能被充分利用，进而降低系统吞吐率。
         JobTracker允许通过参数来设置心跳时间的加速比，即通过mapred.heartbeats.in.second和mapreduce.jobtracker.heartbeats.scaling.factor两个参数来调整心跳时间间隔时间。同时为了防止用户参数设置不合理而对JobTracker产生较大负载，间隔时间至少为3秒。