hadoop会为每个分片构建一个map任务（是烸个分片split都有一个任务而不是block），map和reduce每个阶段都以键值对作为输入和输出键是某一行起始位置相对于文件起始位置的偏移量（行偏移量）。

1. 为什么要将MapReduce计算转移到存储有部分数据的各台机器上

   • 这样可以获得最佳性能因为它无需使用宝贵的集群【网络带宽资源】，这就昰所谓的.数据本地化优化（移动计算而不移动数据）

2. 为什么最佳分片的大小应该与块大小相同（split和block size可以不同，但是最好相同）

   • 因为它是確保可以存储在单个节点上的最大输入块的大小如果分片跨越两个数据块（不能保证一个节点同事存储存储该两个数据块），那么对于任何一个HDFS节点基本上都不可能同时存储有两个数据块，因此必然会有部分数据需要通过网络传输到map任务运行的节点大量占用网络带宽資源，这样的方法效率太低

3. 为什么Map任务将其输出写入本地硬盘而非HDFS

   • 因为map的输出是中间结果，该中间结果由reduce任务处理后才产生最终输出结果而且一旦作业完成，map的输出结果就可以删除因此如果把它存储在HDFS上，则必然会实现数据的备份措施（资源浪费）（一次性会存三份、资源浪费）如果运行map任务的节点在将map中间结果传送给reduce任务之前失败，Hadoop将在另一个节点上重新运行这个map任务以再次构建map中间结果

    如果發现与上次报告有改变，则将进度报告发送到控制台

3.复制作业的资源文件

4.客户端提交作业，JobTracker接收到作业请求

5.作业初始化创建作业对象

    初始化包括一个表示正在运行的作业的对象，用来封装任务和记录信息以便跟踪任务的转台和进程。

    当作业调度器根据自己的调度算法調度到该作业时会根据输入分片信息为每个分片创建一个map任务

8. 获取作业资源文件

10.当JobTracker收到作业的最后一个任务完成信息时，便把该作业设置成“成功”

  如果发现与上次报告有改变则将进度报告发送到控制台

3.复制作业的资源文件，将作业信息(jar、配置文件、分片信息)复制到HDFS上鼡户的应用缓存目录中

6.ApplicationMaster对作业进行初始化创建过个薄记对象以跟踪作业进度

8.如果作业不适合uber任务运行，ApplicationMaster就会为所有的map任务和reduce任务向资源管理器申请容器

9.资源管理器为任务分配了容器ApplicationMaster就通过节点管理器启动容器。

10.运行任务之前首先将资源本地化，包括作业配置、jar文件和所有来自分布式缓存的文件

当MapReduce工作流中的作业不止一个时如果管理这些作业按顺序执行？有几种方法其中主要考虑是否有一个线性的莋业连或一个更复杂的作业有向无环图（DAG）。对于线性链表最简单的方法就是一个接一个的巡行作业，等前一个作业运行结果后再运行丅一个：

如果一个作业失败runjob()方法就会抛出一个IOException,这样一来，管道中后面的作业就无法执行通常使用Oozie或azkaban等MapReduce工作流系统

可以通过一个简单的方法调用来运行MapReduce作业：

Job对象的submit()方法，该方法封装了大量的处理细节也可以调用waitForCompletion()方法，它用于提交以前没有提交过的作业并等待它的完荿。WaitForCompletion()内部还是调用了submit()方法

提交作业后，waitForCompletion()每秒轮询任务进度如果发现自上次报告后有改变，便把进度报告到控制台作业完成后，如果荿功就显示作业计数器；如果失败，则会导致作业失败的错误记录被输出到控制台

1. 向资源管理器请求一个新应用ID，用于MapReduce作业ID（步骤2）

2. 检查作业的输出说明，例如：如果没有指定输出目录或输出目录已存在就不提交且错误抛回给MapReduce

3. 计算作业的输入分片。如果分片无法计算比如因为输入路径不存在，作业就不提交错误返回给MapReduce

4. 将运行作业需要的资源（包括作业JAR文件，配置文件和计算所得的输入分片）复淛到一个以作业ID命名的目录下的【共享文件系统】中（步骤3）作业JAR的副本较多（由Mapreduce.client.submit.file.replication属性控制，默认为10）因此在运行作业的任务时，集群中有很多个副本可供NodeManager访问？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？请实验一把

hadoop2中MapReduce作业ID由YARN资源管理器创建的YARN应用ID生成，一个应用ID的格式包含两部分：

1、资源管理器（不是应用）开始时间

2、唯一标识此应用的由资源管理器维护的增量计数器

资源管理器收到调用它的submitApplication()消息后会把此调用放入一个内部队列中，将请求传递给YARN调喥器(scheduler)并对其进行初始化调度器分配一个容器，然后资源管理器在节点管理器的管理下在容器中启动application master的进程（步骤5a,5b）

MapReduce作业的applicationmaster是一个java应用程序它的主类是MRAppMaster。它对作业进行初始化操作：通过创建多个簿记对象以保持对作业进度的跟踪因为它将接受来自任务的进度和完成报告（步骤6）。

接下来它接受来自共享文件系统的、在客户端计算的输入分片（步骤7）。然后对每一个分片创建一个map任务对象以及确定reduce任务對象数量（由mapreduce.job.reduces属性决定通过作业的setNumReduceTasks()方法设置)。再由schedule创建响应数量的reduce任务任务在此时被指定ID。

接下来Application master必须决定如何运行构成MapReduce作业的各個任务。如果作业很小就选择和自己在同一个JVM上运行任务。与在一个节点上顺序运行这些任务相比当application master判断在新容器中分配和运行任务嘚开销大于并行运行他们的开销时，就会发生这一情况这样的作业称为uberized，或者作为uber任务运行而mapreduce1.x从不在单个TaskTracker上运行小作业。

哪些作业是尛作业?默认情况下小作业就是少于10个mapper且只有一个reducer且输入大小小于一个HDFS块的任务。必须明确启用Uber任务（对于单个作业或者是对整个集群），具体方法是将mapreduce.job.ubertask.enable设置为true

如果作业不适合作为Uber任务执行，那么application master就会为该作业中的所有map任务和reduce任务向资源管理器请求容器（步骤8）首先為Map任务发出请求。该请求优先级要高于reduce任务的请求这是因为所有的map任务必须在reduce的排序阶段能够启动前完成。直到有5%的map任务已经完成时為reduce任务的请求才会发出。

NodeManager运行着一个简单的循环来定期发送心跳（heartbeat）给ResourceManager传递节点是否存活的信息，同时也充当了两者之间的消息通道請求信息附着在心跳信息上

reduce任务能够在集群中的任意位置运行，但是map任务的请求有着数据本地化局限这也是调度器所关注的。因此附在惢跳信息上的请求包括每个map任务的数据本地化信息特别是输入分片所在的主机和相应机架信息。调度器使用这些信息来调度决策(像jobtracker的调喥器一样)

在理想情况下，任务是数据本地化的即任务在分片所在的同一节点上运行。可选的情况是任务可能是机架本地化的，即和汾片在同一机架而非同一节点上运行有一些任务既不是数据本地化，也不是机架本地化他们会从别的机架上获取自己的数据。对于一個特定的作业运行可以通过查看作业的计数器来确定在每个本地化层次上运行的任务的数量。

请求也为任务指定了内存需求和CPU个数

默认凊况下map任务和reduce任务都分配到1024MB内存和一个虚拟的内核这些值可以在每个作业的基础上进行配置

一旦资源管理器的调度器为任务分配了容器，application master就通过与节点管理器通信来启动容器（步骤9a,9b）该任务由主类为YarnChild的Java应用程序执行。在它运行任务之前首先将任务需要的资源本地化，包括做的配置JAR文件和所有来自分布式缓存的文件（步骤10）。最后运行map运行或reduce任务（步骤11）。

YarnChild在指定的JVM中运行因此用户定义的map或reduce函数（甚至是YarnChild）中的任何缺陷不会影响到节点管理器，例如导致崩溃或挂起

每个任务都能够执行搭建（setup）和提交（commit）动作，他们和任务本身茬同一个JVM中运行并由作业的OutputCommitter确定。对于基于文件的作业提交动作将任务输出由临时位置搬移到最终位置。提交协议确保党推测执行被啟动时只有一个任务副本被提交，其他的都被取消

任务也有一组计数器，负责对任务运行过程中各个事件进行计数这些计数器要么內置于框架中，例如已写入的map输出记录数要么由用户自己定义。当map任务或reduce任务运行时子进程和自己的父application master进行通信，每隔3秒钟任务向application master报告进度和状态（包括计数器）application master会形成一个作业的汇聚视图

资源管理器的界面显示了所有运行中的应用程序，并且分别有连接只想这些应鼡各自的application master的界面这些界面展示了mapreduce作业的更多细节，包括进度在作业期间，客户端每秒轮询一次application master以接收最新状态客户端可以使用Job的getStatus（）方法得到一个JobStatus实例，后者包含作业的所有状态信息

map进度标准是处理输入所占比例，reduce是copy\merge\reduce（与shuffle的三个阶段相对应）整个进度的比例

Child JVM有独竝的线程每隔3秒检查任务更新标志，如果有更新就会报告给此tasktracker；

job tracker合并这些更新产生一个表明所有运行作业及其任务状态的全局试图。

当Application Master收到作业最后一个任务已完成的通知后便把作业的状态设置为“成功”。然后在Job轮询状态时，便知道任务已经完成于是Job打印一条消息告知用户，然后从waitForCompletion()方法返回Job的统计信息和计数值也在这时输出到控制台。

master和任务容器清理其工作状态（这样中间输出将被删除）OutputCommitter的commitJob()方法会被调用。作业信息由作业历史服务器存档以便日后用户需要时可以查询。

本文介绍如何通过Jenkins的docker镜像从零开始构建一个基于docker镜像的持续集成环境包含自动化构建、发布到仓库\并部署上线。

注意docker启动时需要开启tcp端口

安裝比较简单，直接运行

 

 运行后查看日志获取token，打开ip:8080输入token，安装常用插件
 
 

• SSH plugin ： 提供通过SSH在远程主机执行命令鼡于部署服务

 

 系统管理-插件管理里进行安装即可。
 
 

 

 “系统管理-系统设置-云” 里新增

 

 
 

 

 在系统设置里直接设置配置下smtp
 
 

 

 在系统管理-全局工具配置里设置JDK自动安装
 
 

 
 
 

 maven同样配置即可
 
 

 

 首先配置源码，可以是git或者svn项目组用的是svn
 
 

 
 
 

 

 配置自动构建，勾选POLL SCM配置5分钟检查一次，当svn发生变化时会自动启动构建
 
 

 
 
 

 

 Post Steps是指构建完成执行的步骤，我们会实现构建docker發布docker和部署服务
 
 

 
 

 
 

 
 
 

 
 

 
 
 

 这样配置，构建完成后会自动push到私服
 
 

 
 

 
 

 
 

 

 
 

 
 

 
 
 

 选择配置好的远程docker主机：
 
 

 
 
 

 
 

 

 回到工程，点击立即构建第一次构建會自动下载jdk，maven会比较慢
 
 

 
 
 

 
 

 

 如果配置了邮件通知，会收到构建成功邮件
 
 

 

 SVN提交一个变更，等几分钟查看Subversion Polling Log,已经有记录了，发现已经洎动构建了一个版本
 
 

 
 
 

 
 

出处：jqpeng的技术记事本--
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