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Hadoop MapReduce最常见的两种容错场景分析

[日期:2014-03-31] 来源: dongxicheng  作者: [字体: ]

MapReduce,Hadoop

  本文将分析Hadoop MapReduce(包括MRv1和MRv2)的两种常见的容错场景,第一种是,作业的某个任务阻塞了,长时间占用资源不释放,如何处理?另外一种是,作 业的Map Task全部运行完成后,在Reduce Task运行过程中,某个Map Task所在节点挂了,或者某个Map Task结果存放磁盘损坏了,该如何处理?

  第一种场景:作业的某个任务阻塞了,长时间占用资源不释放,如何处理?

  这种场景通常是由于软件Bug、数据特殊性等原因导致的,会让程序阻塞,任务运行停滞不前。在外界看来,任务(Task)好像阻塞了一样。这种事情 经常发生,由于任务长时间占用着资源但不使用(如果不采取一定的手段,可能永远不会被使用,造成“资源泄露”),会导致资源利用率下降,对系统不利,那 么,Hadoop MapReduce遇到这种情况如何处理呢?

  在TaskTracker上,每个任务会定期向TaskTracker汇报新的进度(如果进度不变则不汇报),并由TaskTracker进一步汇 报给JobTracker。当某个任务被阻塞时,它的进度将停滞不前,此时任务不会向TaskTracker汇报进度,这样,一定达到超时时间上 限,TaskTracker会将该任务杀掉,并将任务状态(KILLED)汇报给JobTracker,进而触发JobTracker重新调度该任务。

  在实际应用场景中,有些正常的作业,其任务可能长时间没有读入或者输出,比如读取数据库的Map Task或者需要连接其他外部系统的Task,对于这类应用,在编写Mapper或Reducer时,应当启动一个额外的线程通过Reporter组件定 期向TaskTracker汇报心跳(只是告诉TaskTracker自己还活着,不要把我杀了)。

  第二种场景:作业的Map Task全部运行完成后,在Reduce Task运行过程中,某个Map Task所在节点挂了,或者Map结果存放磁盘损坏了,该如何处理?

  这种场景比较复杂,需分开讨论。

  如果节点挂了,JobTracker通过心跳机制知道TaskTracker死掉了,会重新调度之前正在运行的Task和正在运行的作业中已经运行完成的Map Task。

  如果节点没有挂,只是存放Map Task结果的磁盘损坏了,则分两种情况:

  (1)所有的Reduce Task已经完成shuffle阶段

  (2)尚有部分Reduce Task没有完成shuffle阶段,需要读取该Map Task任务

  对于第一种情况,如果所有Reduce Task一路顺风地运行下去,则无需对已经运行完成的Map Task作任何处理,如果某些Reduce Task一段时间后运行失败了,则处理方式与第二种一样。

  对于第二种情况,当Reduce Task远程读取那个已经运行完成的Map Task结果(但结果已经损坏)时,会尝试读取若干次,如果尝试次数超过了某个上限值,则会通过RPC告诉所在的TaskTracker该Map Task结果已经损坏,而TaskTracker则进一步通过RPC告诉JobTracker,JobTracker收到该消息后,会重新调度该Map Task,进而重新计算生成结果。

  需要强调的是,目前Hadoop MapReduce的实现中,Reduce Task重试读取Map Task结果的时间间隔是指数形式递增的,计算公式是10000*1.3^noFailedFetches,其中noFailedFetches取值范围 为MAX{10, numMaps/30},也就是说,如果map task数目是300,则需要尝试10次才会发现Map Task结果已经损坏,尝试时间间隔分别是10s,13s,21s,28s,37s,48s,62s,81s和106s,需要非常长的时间才能发现,而且 Map Task越多,发现时间越慢,这个地方通常需要调优,因为任务数目越多的作业,越容易出现这种问题。

  在MapReduce V2.0中,所有任务(Map Task和Reduce Task)直接跟MRAppMaster交互,不需要通过类似于TaskTracker这样的中间层,整个过程与上述过程类似,在此不再赘述,具体可阅读书籍《Hadoop技术内幕:深入解析YARN架构设计与实现原理》中的“第8章 离线计算框架MapReduce”。





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