5. Архитектура «мастер-слейв»:
MapReduce, как и многие распределенные системы, использует архитектуру "мастер-слейв" для управления распределением и выполнением задач в кластере. Эта архитектура включает в себя центральный управляющий узел, называемый JobTracker (в ранних версиях Hadoop), и множество подчиненных узлов, называемых TaskTracker. В современной реализации Hadoop JobTracker заменен на ResourceManager и ApplicationMaster в рамках системы управления ресурсами YARN (Yet Another Resource Negotiator), но концепция остается аналогичной.
JobTracker является центральным элементом в архитектуре MapReduce. Он выполняет несколько ключевых функций:
1. Распределение задач: Когда пользователь отправляет MapReduce-задание, JobTracker отвечает за разделение его на множество более мелких задач Map и Reduce. Эти задачи затем распределяются между доступными узлами-слейвами (TaskTracker), чтобы оптимально использовать ресурсы кластера.
2. 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.
