Giraph 源码分析(五)—— 加载数据+同步总结

发布时间:2020-06-09 17:17:04 作者:数澜
来源:网络 阅读:177

作者|白松

关于Giraph 共有九个章节,本文第五个章节。

环境:在单机上(机器名:giraphx)启动了2个workers。

输入:SSSP文件夹,里面有1.txt和2.txt两个文件。

1、在Worker向Master汇报健康状况后,就开始等待Master创建InputSplit。

方法:每个Worker通过检某个Znode节点是否存在,同时在此Znode上设置Watcher。若不存在,就通过BSPEvent的waitForever()方法释放当前线程的锁,陷入等待状态。一直等到master创建该znode。此步骤位于BSPServiceWorker类中的startSuperStep方法中,等待代码如下:

Giraph 源码分析(五)—— 加载数据+同步总结cdn.xitu.io/2019/8/8/16c6f1c19ae23057?w=558&h=454&f=png&s=237620">
2、Master调用createInputSplits()方法创建InputSplit。

Giraph 源码分析(五)—— 加载数据+同步总结

在generateInputSplits()方法中,根据用户设定的VertexInputFormat获得InputSplits。代码如下:

Giraph 源码分析(五)—— 加载数据+同步总结

其中minSplitCountHint为创建split的最小数目,其值如下:

minSplitCountHint = Workers数目 * NUM_INPUT_THREADS

NUM_INPUT_THREADS表示 每个Input split loading的线程数目,默认值为1 。 经查证,在TextVertexValueInputFormat抽象类中的getSplits()方法中的minSplitCountHint参数被忽略。用户输入的VertexInputFormat继承TextVertexValueInputFormat抽象类。

如果得到的splits.size小于minSplitCountHint,那么有些worker就没被用上。

得到split信息后,要把这些信息写到Zookeeper上,以便其他workers访问。上面得到的split信息如下:

[hdfs://giraphx:9000/user/root/SSSP/1.txt:0+66, hdfs://giraphx:9000/user/root/SSSP/2.txt:0+46]

遍历splits List,为每个split创建一个Znode,值为split的信息。如为split-0创建Znode,值为:hdfs://giraphx:9000/user/root/SSSP/1.txt:0+66

/_hadoopBsp/job_201404102333_0013/_vertexInputSplitDir/0

为split-1创建znode(如下),值为:hdfs://giraphx:9000/user/root/SSSP/2.txt:0+46

/_hadoopBsp/job_201404102333_0013/_vertexInputSplitDir/1

最后创建znode: /_hadoopBsp/job_201404102333_0013/_vertexInputSplitsAllReady 表示所有splits都创建好了。

3、Master根据splits创建Partitions。首先确定partition的数目。

Giraph 源码分析(五)—— 加载数据+同步总结

BSPServiceMaster中的MasterGraphPartitioner<I.V,E,M>对象默认为HashMasterPartitioner。它的createInitialPartitionOwners()方法如下:

Giraph 源码分析(五)—— 加载数据+同步总结

上面代码中是在工具类PartitionUtils计算Partition的数目,计算公式如下:

partitionCount=PARTITION_COUNT_MULTIPLIER availableWorkerInfos.size() availableWorkerInfos.size() ,其中PARTITION_COUNT_MULTIPLIER表示Multiplier for the current workers squared,默认值为1 。

可见,partitionCount值为4(122)。创建的partitionOwnerList信息如下:

[(id=0,cur=Worker(hostname=giraphx, MRtaskID=1, port=30001),prev=null,ckpt_file=null),

(id=1,cur=Worker(hostname=giraphx, MRtaskID=2, port=30002),prev=null,ckpt_file=null),

(id=2,cur=Worker(hostname=giraphx, MRtaskID=1, port=30001),prev=null,ckpt_file=null),

(id=3,cur=Worker(hostname=giraphx, MRtaskID=2, port=30002),prev=null,ckpt_file=null)]

4、Master创建Znode:/_hadoopBsp/job_201404102333_0013/_applicationAttemptsDir/0/_superstepDir/-1/_partitionExchangeDir,用于后面的exchange partition。

5、Master最后在assignPartitionOwners()方法中

把masterinfo,chosenWorkerInfoList,partitionOwners等信息写入Znode中(作为Znode的data),该Znode的路径为: /_hadoopBsp/job_201404102333_0013/_applicationAttemptsDir/0/_superstepDir/-1/_addressesAndPartitions 。

Master调用barrierOnWorkerList()方法开始等待各个Worker完成数据加载。调用关系如下:

Giraph 源码分析(五)—— 加载数据+同步总结

barrierOnWorkerList中创建znode,path=/_hadoopBsp/job_201404102333_0013/_vertexInputSplitDoneDir 。然后检查该znode的子节点数目是否等于workers的数目,若不等于,则线程陷入等待状态。后面某个worker完成数据加载后,会创建子node(如 /_hadoopBsp/job_201404102333_0013/_vertexInputSplitDoneDir/giraphx_1)来激活该线程继续判断。

6、当Master创建第5步的znode后,会激活worker。

每个worker从znode上读出data,data包含masterInfo,WorkerInfoList和partitionOwnerList,然后各个worker开始加载数据。

把partitionOwnerList复制给BSPServiceWorker类中的workerGraphPartitioner(默认为HashWorkerPartitioner类型)对象的partitionOwnerList变量,后续每个顶点把根据vertexID通过workerGraphPartitioner对象获取其对应的partitionOwner。

Giraph 源码分析(五)—— 加载数据+同步总结

每个Worker从znode: /_hadoopBsp/job_201404102333_0013/_vertexInputSplitDir获取子节点,得到inputSplitPathList,内容如下:

[/_hadoopBsp/job_201404102333_0013/_vertexInputSplitDir/1,

/_hadoopBsp/job_201404102333_0013/_vertexInputSplitDir/0]

然后每个Worker创建N个InputsCallable线程读取数据。N=Min(NUM_INPUT_THREADS,maxInputSplitThread),其中NUM_INPUT_THREADS默认值为1,maxInputSplitThread=(InputSplitSize-1/maxWorkers +1

那么,默认每个worker就是创建一个线程来加载数据。

在InputSplitsHandler类中的reserveInputSplit()方法中,每个worker都是遍历inputSplitPathList,通过创建znode来保留(标识要处理)的split。代码及注释如下:

Giraph 源码分析(五)—— 加载数据+同步总结

当用reserveInputSplit()方法获取某个znode后,loadSplitsCallable类的loadInputSplit方法就开始通过该znode获取其HDFS的路径信息,然后读入数据、重分布数据。

Giraph 源码分析(五)—— 加载数据+同步总结

Giraph 源码分析(五)—— 加载数据+同步总结

VertexInputSplitsCallable类的readInputSplit()方法如下:

Giraph 源码分析(五)—— 加载数据+同步总结

7、每个worker加载完数据后,调用waitForOtherWorkers()方法等待其他workers都处理完split。

Giraph 源码分析(五)—— 加载数据+同步总结

策略如下,每个worker在/_hadoopBsp/job_201404102333_0013/_vertexInputSplitDoneDir目录下创建子节点,后面追加自己的worker信息,如worker1、worker2创建的子节点分别如下:

/_hadoopBsp/job_201404102333_0013/_vertexInputSplitDoneDir/giraphx_1

/_hadoopBsp/job_201404102333_0013/_vertexInputSplitDoneDir/giraphx_2

创建完后,然后等待master创建/_hadoopBsp/job_201404102333_0013/_vertexInputSplitsAllDone。

8、从第5步骤可知,若master发现/_hadoopBsp/job_201404102333_0013/_vertexInputSplitDoneDir下的子节点数目等于workers的总数目,就会在coordinateInputSplits()方法中创建

_hadoopBsp/job_201404102333_0013/_vertexInputSplitsAllDone,告诉每个worker,所有的worker都处理完了split。

9、最后就是就行全局同步。

master创建znode,path=/_hadoopBsp/job_201404102333_0013/_applicationAttemptsDir/0/_superstepDir/-1/_workerFinishedDir ,然后再调用barrierOnWorkerList方法检查该znode的子节点数目是否等于workers的数目,若不等于,则线程陷入等待状态。等待worker创建子节点来激活该线程继续判断。

每个worker获取自身的Partition Stats,进入finishSuperStep方法中,等待所有的Request都被处理完;把自身的Aggregator信息发送给master;创建子节点,如/_hadoopBsp/job_201404102333_0013/_applicationAttemptsDir/0/_superstepDir/-1/_workerFinishedDir/giraphx_1,data为该worker的partitionStatsList和workerSentMessages统计量;

最后调用waitForOtherWorkers()方法等待master创建/_hadoopBsp/job_201404102333_0013/_applicationAttemptsDir/0/_superstepDir/-1/_superstepFinished 节点。

master发现/_hadoopBsp/job_201404102333_0013/_applicationAttemptsDir/0/_superstepDir/-1/_workerFinishedDir的子节点数目等于workers数目后,根据/_hadoopBsp/job_201404102333_0013/_applicationAttemptsDir/0/_superstepDir/-1/_workerFinishedDir子节点上的data收集每个worker发送的aggregator信息,汇总为globalStats。

Master若发现全局信息中(1)所有顶点都voteHalt且没有消息传递,或(2)达到最大迭代次数 时,设置 globalStats.setHaltComputation(true)。告诉works结束迭代。

master创建/_hadoopBsp/job_201404102333_0013/_applicationAttemptsDir/0/_superstepDir/-1/_superstepFinished 节点,data为globalStats。告诉所有workers当前超级步结束。

每个Worker检测到master创建/_hadoopBsp/job_201404102333_0013/_applicationAttemptsDir/0/_superstepDir/-1/_superstepFinished 节点后,读出该znode的数据,即全局的统计信息。然后决定是否继续下一次迭代。

10、同步之后开始下一个超级步。

11、master和workers同步过程总结。

(1)master创建znode A,然后检测A的子节点数目是否等于workers数目,不等于就陷入等待。某个worker创建一个子节点后,就会唤醒master进行检测一次。

(2)每个worker进行自己的工作,完成后,创建A的子节点A1。然后等待master创建znode B。

(3)若master检测到A的子节点数目等于workers的数目时,创建Znode B

(4)master创建B 节点后,会激活各个worker。同步结束,各个worker就可以开始下一个超步。

本质是通过znode B来进行全局同步的。

推荐阅读:
  1. BAT大牛 带你深度剖析Android 10大开源框架
  2. HashSet源码分析:JDK源码系列

免责声明:本站发布的内容(图片、视频和文字)以原创、转载和分享为主,文章观点不代表本网站立场,如果涉及侵权请联系站长邮箱:is@yisu.com进行举报,并提供相关证据,一经查实,将立刻删除涉嫌侵权内容。

大数据 hadoop 同步总结

上一篇:为php加速--xcache部署

下一篇:iframe自适应高度的插件

相关阅读

您好,登录后才能下订单哦!

密码登录
登录注册
其他方式登录
点击 登录注册 即表示同意《亿速云用户服务条款》