Cloud-学习笔记8MapReduce调度

MapReduce Scheduling

Scheduler

1. 并行 Map 任务

   • splitting and sharding data
   • Map任务相互独立

2. 将数据从 Map 传输到Reduce

   • 相同 key 的Map输出会分配给同一个 Reduce 任务
   • 利用了 partition 函数，比如hash(key) % number_of_reducers

3. 并行 Reduce 任务

   • Reduce任务相互独立

4. 实现存储

   • 数据通常会有三个副本位于三个不同的服务器上
   • Map Input: 来自分布式文件系统
   • Map Output: Map节点的本地磁盘(本地文件系统)
   • 中间数据对外部用户不可见，也不必写到分布式文件系统上
   • Reduce Input: 远程磁盘(本地文件系统)
   • Reduce Output: 分布式文件系统

理论上，Reduce阶段只能在所有 Map 阶段结束之后启动 (未结束的Map 任务可能产生新的 key/value 对，对应该 key 的Reduce任务需要等待 Map 完成)。这种两个阶段之间的隔离操作叫做barrier。

事实上部分 Reduce 任务是可以提早开始的。MapReduce中也是这样实现的。但是这种操作不利于我们理解 MapReduce 范式，所以我们先忽略这件事。

Barrier不成立的原因之一，是在 Map 阶段和 Reduce 阶段之间存在 Shuffle 阶段。Shuffle可以和 Map 并行执行。

PS. 推荐两篇文章《MapReduce: 详解 Shuffle 过程》《MapReduce 的 shuffle 过程详解（分片、分区、合并、归并）》，对这段 shuffle 的梳理实在是妙。大致解释一下：

Map 任务的结果不会立刻写入磁盘，而是写到一个叫 环形内存缓冲区 的地方（这个操作叫 spill）。spill 的时候，会根据 key 进行分区 (partition)。缓冲区默认最大是100M，当写入达到阈值(默认是80%) 的时候，会启动一个线程将缓冲区文件写到磁盘临时文件。而这个线程会执行一个排序 (sort) 和一个合并 (combine) 操作。整个 spill 执行完之后，会对所有临时文件进行归并 (merge)。merge 时会继续进行 sort 和combine来减少最终输出大小。

上面这段流程就是 map 端的 shuffle 操作，里面的 combine 是可选的，部分情况下其实执行的是reduce。

所以，spill时首先进行 partition，然后partition 内sort、combine，最后写出到磁盘。而 combine 可以是 reduce，所以Map 和Reduce之间不存在Barrier。

YARN

YARN = Yet Another Resource Negotiator. YARN是从Hadoop 2.x 开始引入的资源调度器。

YARN将每个服务器看成一组 容器(container)。Container = some CPU + some memory。每个容器可以执行一个任务

如果服务器有 4 个 CPU 和 4GB 内存，而每个容器中有一个 CPU 和 1GB 的 RAM。那么这个服务器有 4 个容器，可以运行四个任务。

YARN 有三个主要部分：

• Resource Manager 资源管理器 RM

  • Resource Manager是全局进程
  • 负责调度

• Node Manager 节点管理器 NM

  • Node Manager在每个 server 都有一个
  • 作为守护进程和运行特定服务器进程（比如，任务监控）

• Application Master 应用管理AM

  • 应用级别 per-application(job)
  • 负责 container 与Resource Manager、Node Manager之间协商通信
  • 与 Node Manager 通信，检测任务挂起和重新调度

YARN分配container

两台服务器 A、B：每个服务器有一个 Node Manager 在运行

两个任务 1、2：每个任务有一个Application Master

全局有一个 Resource Manager 在运行

Timeline:

实际运行中，每个任务会申请多个 container，Resource Manager 会根据申请的顺序分配 container