MapReduce job在JobTracker初始化源码级分析

　　mapreduce job提交流程源码级分析（三）中已经说明用户最终调用JobTracker.submitJob方法来向JobTracker提交作业。而这个方法的核心提交方法是JobTracker.addJob(JobID jobId, JobInProgress job)方法，这个addJob方法会把Job提交到调度器(默认是JobQueueTaskScheduler)的监听器JobQueueJobInProgressListener和EagerTaskInitializationListener(本文只讨论默认调度器)中，使用方法jobAdded(JobInProgress job)，JobQueueJobInProgressListener任务是监控各个JobInProcess生命周期中的变化；EagerTaskInitializationListener是发现有新Job后对其初始化的。

　　一、JobQueueJobInProgressListener.jobAdded(JobInProgress job)方法。就一句代码jobQueue.put(new JobSchedulingInfo(job.getStatus()), job)，先构建一个JobSchedulingInfo对象，然后和JobInProgress对应起来放入jobQueue中。JobSchedulingInfo类维护这调度这个job必备的一些信息，比如优先级(默认是NORMAL)、JobID以及开始时间startTime。

　　二、EagerTaskInitializationListener.jobAdded(JobInProgress job)方法。　　

/**
* We add the JIP to the jobInitQueue, which is processed
* asynchronously to handle split-computation and build up
* the right TaskTracker/Block mapping.
*/
@Override
public void jobAdded(JobInProgress job) {
synchronized (jobInitQueue) {
jobInitQueue.add(job);　　//添加进List<JobInProgress> jobInitQueue
resortInitQueue();
jobInitQueue.notifyAll();　　//唤醒阻塞的进程
}

}

　　上面方法中resortInitQueue()方法主要是对jobInitQueue中JobInProcess进行排序，先按照优先级排序，相同的再按开始时间。EagerTaskInitializationListener.start()在调度器初始化时JobQueueTaskScheduler.start()就调用了，所以先于jobAdded方法调用。EagerTaskInitializationListener.start()代码如下：

public void start() throws IOException {
this.jobInitManagerThread = new Thread(jobInitManager, "jobInitManager");
jobInitManagerThread.setDaemon(true);
this.jobInitManagerThread.start();
}

　　start()方法会启动一个线程：JobInitManager。

/////////////////////////////////////////////////////////////////
//  Used to init new jobs that have just been created
/////////////////////////////////////////////////////////////////
class JobInitManager implements Runnable {

public void run() {
JobInProgress job = null;
while (true) {
try {
synchronized (jobInitQueue) {
while (jobInitQueue.isEmpty()) {
jobInitQueue.wait();
}
job = jobInitQueue.remove(0);
}
threadPool.execute(new InitJob(job));
} catch (InterruptedException t) {
LOG.info("JobInitManagerThread interrupted.");
break;
}
}
LOG.info("Shutting down thread pool");
threadPool.shutdownNow();
}
}

class InitJob implements Runnable {

private JobInProgress job;

public InitJob(JobInProgress job) {
this.job = job;
}

public void run() {
ttm.initJob(job);//对应JobTracker的对应方法
}
}

　　JobInitManager线程的run方法是一个死循环始终监控jobInitQueue是否为空，不为空的话就取出0位置的JobInProgress，在InitJob线程中初始化：TaskTrackerManager.initJob(job)对应JobTracker的initJob方法。这里为什么会另起线程来初始化Job呢？原因很简单，就是可能jobInitQueue中同时会有很多JobInProgress，一个一个的初始化会比较慢，所以采用多线程的方式初始化。来看initJob方法的代码：

public void initJob(JobInProgress job) {
if (null == job) {
LOG.info("Init on null job is not valid");
return;
}

try {
JobStatus prevStatus = (JobStatus)job.getStatus().clone();
LOG.info("Initializing " + job.getJobID());
job.initTasks();    //调用该实例的initTasks方 法，对job进行初始化
// Inform the listeners if the job state has changed
// Note : that the job will be in PREP state.
JobStatus newStatus = (JobStatus)job.getStatus().clone();
if (prevStatus.getRunState() != newStatus.getRunState()) {
JobStatusChangeEvent event =
new JobStatusChangeEvent(job, EventType.RUN_STATE_CHANGED, prevStatus,
newStatus);
synchronized (JobTracker.this) {
updateJobInProgressListeners(event);
}
}
} catch (KillInterruptedException kie) {
//   If job was killed during initialization, job state will be KILLED
LOG.error("Job initialization interrupted:\n" +
StringUtils.stringifyException(kie));
killJob(job);
} catch (Throwable t) {
String failureInfo =
"Job initialization failed:\n" + StringUtils.stringifyException(t);
// If the job initialization is failed, job state will be FAILED
LOG.error(failureInfo);
job.getStatus().setFailureInfo(failureInfo);
failJob(job);
}
}

　　首先是获取初始化前的状态prevStatus；然后是job.initTasks()初始化；在获取初始化的后的状态newStatus；

　　job.initTasks()方法代码比较多，主要的工作是检查之后获取输入数据的分片信息TaskSplitMetaInfo[] splits = createSplits(jobId)这是去读的上传到HDFS中的文件job.splitmetainfo和job.split，要确保numMapTasks == splits.length，然后构建numMapTasks个TaskInProgress作为MapTask，