任务的推测执行

本文探讨了Hadoop中作业完成时间受最慢任务影响的问题,并介绍了推测执行机制如何通过启动备份任务来加速整体作业进程。阐述了启用推测执行的条件及不适用场景,帮助读者理解其算法原理。

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1.作业完成时间取决于最慢的任务完成时间

一个作业由若干个Map任务和Reduce任务构成。因硬件老化、软件Bug等,某些任务可能运行非常慢。

思考:系统中有99%的Map任务都完成了,只有少数几个Map老是进度很慢,完不成,怎么办?

2.推测执行机制

发现拖后腿的任务,比如某个任务运行速度远慢于任务平均速度。为拖后腿任务启动一个备份任务,同时运行。谁先运行完,则采用谁的结果。

3.执行推测任务的前提条件

(1)每个Task只能有一个备份任务

(2)当前Job已完成的Task必须不小于0.05(5%)

3开启推测执行参数设置。mapred-site.xml文件中默认是打开的。

<property>

    <name>mapreduce.map.speculative</name>

    <value>true</value>

    <description>If true, then multiple instances of some map tasks may be executed in parallel.</description>

</property>



<property>

    <name>mapreduce.reduce.speculative</name>

    <value>true</value>

    <description>If true, then multiple instances of some reduce tasks may be executed in parallel.</description>

</property>

4.不能启用推测执行机制情况

   (1)任务间存在严重的负载倾斜;

   (2)特殊任务,比如任务向数据库中写数据。

5.算法原理,如图所示

 

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