yarn job推测执行

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什么是推测执行?

所谓的推测执行,就是当所有task都开始运行之后,Job Tracker会统计所有任务的平均进度,如果某个task所在的task node机器配置比较低或者CPU load很高(原因很多),导致任务执行比总体任务的平均执行要慢,此时Job Tracker会启动一个新的任务(duplicate task),原有任务和新任务哪个先执行完就把另外一个kill掉

怎么配置推测执行参数?

推测执行需要设置Job的两个参数:

mapred.map.tasks.speculative.execution

mapred.reduce.tasks.speculative.execution

两个参数的默认值均为true.

推测执行调度策略是什么?

推测执行逻辑:

// 1. Check bottom up for speculative tasks from the running cache

// 2. Check breadth-wise for speculative tasks

// 3. Check non-local tips for speculation

关键逻辑比较执行时间超过平均task执行时间某个百分比,定位为需要推测执行的job

//SPECULATIVE_GAP =0.2

(averageProgress - progress >= SPECULATIVE_GAP ) && (currentTime - startTime >= SPECULATIVE_LAG

P.s. 看源码的时候看到调度map task的策略,故记下。

JobInProgress添加新的maptask的调度策略

// When scheduling a map task:

// 0) Schedule a failed task without considering locality

// 1) Schedule non-running tasks

// 2) Schedule speculative tasks

// 3) Schedule tasks with no location information

map task调度策略:

1、失败的task,不考虑地点

2、没跑过的task

3、推测执行的task

4、nonLocalRunningMaps中的task

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大数据开发要学会看yarn日志:Task容错机制,任务推测执行,计数器_yarn job 日志 task 日志 1.任务实例attempt长时间没有向MRAPPMaster报告,后者一直没收到其进度的更新,一般attempt实例与APPMaster3s通信一次,前者像后者报告任务进度和状态;超出阈值,任务变会被认为僵死“”被标记失败failed,然后MRAPPMaster会将其JVM杀死,释放资源。对于后者,一般是由于作业被杀死或者该任务的备任任务(推测执行)已经执行完成,这个任务不需要继续执行了,所以被Killed。其他再比如任务执行超出某些阈值范围,比如动态分区超过最大文件数,所有任务都会被杀死killed. 阅读详情

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