Обработка больших данных. Джейд Картер

Координация выполнения: JobTracker следит за выполнением всех задач, входящих в задание. Он отслеживает статус каждой задачи, получая регулярные отчеты от TaskTracker'ов. Если какая-то из задач не удается выполнить, например, из-за сбоя узла, JobTracker автоматически переназначает задачу другому TaskTracker'у, обеспечивая завершение работы.

      3. Управление ресурсами: JobTracker управляет распределением ресурсов кластера, чтобы убедиться, что задачи выполняются эффективно и без конфликтов. Он учитывает загрузку узлов, их доступность и другие параметры, чтобы максимально увеличить производительность кластера.

      4. Отчетность и мониторинг: JobTracker ведет учет выполнения заданий, предоставляя информацию о статусе задач, времени выполнения и любых проблемах, которые возникают в процессе. Эти данные могут использоваться для анализа производительности и дальнейшей оптимизации работы системы.

      TaskTracker – это узел-слейв, который выполняет задачи, назначенные ему JobTracker'ом. В каждом узле кластера работает свой TaskTracker, и он выполняет следующие функции:

      1. Выполнение задач: TaskTracker получает от JobTracker задачи Map или Reduce и выполняет их на своем узле. Каждая задача обрабатывается отдельно, и TaskTracker может параллельно выполнять несколько задач, если у узла достаточно ресурсов.

      2. Отчет о состоянии: TaskTracker регулярно отправляет отчеты о состоянии выполнения задач обратно JobTracker'у. Эти отчеты включают информацию о прогрессе выполнения задач, использовании ресурсов и любых возникших ошибках. Это позволяет JobTracker оперативно реагировать на любые проблемы и переназначать задачи, если это необходимо.

      3. Локальная обработка данных: TaskTracker пытается выполнить задачи Map на данных, которые физически находятся на том же узле или поблизости, что минимизирует сетевой трафик и увеличивает эффективность обработки данных. Это достигается за счет интеграции с HDFS, где данные распределяются между узлами кластера.

      Архитектура "мастер-слейв" в MapReduce также включает механизмы обработки сбоев, которые особенно важны для больших кластеров:

      1. Перезапуск задач: Если TaskTracker не может завершить задачу из-за сбоя узла, JobTracker переназначает эту задачу другому TaskTracker'у. Это гарантирует, что задание будет выполнено, даже если часть узлов кластера выходит из строя.

      2. Замена TaskTracker: В случае сбоя целого узла, включая его TaskTracker, JobTracker обнаруживает, что TaskTracker перестал отправлять отчеты о состоянии, и перестраивает распределение задач таким образом, чтобы другие узлы взяли на себя выполнение оставшихся задач.

      3. Функция «сброс задач»: Если задача слишком долго остается в состоянии выполнения или возникает подозрение на сбой, JobTracker может принять решение о "сбросе" задачи и назначении ее новому TaskTracker'у для выполнения. Это предотвращает зависание задания и ускоряет его завершение.

      Архитектура "мастер-слейв" в MapReduce с использованием JobTracker и TaskTracker обеспечивает централизованное управление заданиями и эффективное распределение задач по узлам кластера. JobTracker координирует все аспекты выполнения задания, включая распределение задач, мониторинг выполнения и управление сбоями.