[源码解析]Oozie来龙去脉之内部执行
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0x00 摘要
Oozie由Cloudera公司贡献给Apache的基于工作流引擎的开源框架，是用于Hadoop平台的开源的工作流调度引擎，用来管理Hadoop作业，进行。本文是系列的第二篇，介绍Oozie的内部执行阶段。
前文[源码解析]Oozie的来龙去脉 --- (1)提交任务阶段 已经为大家展示了用户提交一个Oozie Job之后做了什么，本文将沿着一个Workflow的执行流程为大家继续剖析Oozie接下来做什么。
大致如下：
- 在Oozie中准备Yarn Application Master
- 介绍新旧两版本的Yarn Application Master区别
- 介绍Hive on Yarn
- Tez是如何乱入到这个流程中的
- Java on Yarn会是如何执行
- Yarn Job结束之后如何返回Oozie
0x01 Oozie阶段
1.1 ActionStartXCommand
我们假设Workflow在start之后，就进入到了一个Hive命令。
ActionStartXCommand的主要作用就是和Yarn交互，最后提交一个Yarn Application Master。
ActionStartXCommand是 WorkflowXCommand的子类。重点函数还是loadState和execute。
public class ActionStartXCommand extends ActionXCommand<org.apache.oozie.command.wf.ActionXCommand.ActionExecutorContext> {
private String jobId = null;
protected String actionId = null;
protected WorkflowJobBean wfJob = null;
protected WorkflowActionBean wfAction = null;
private JPAService jpaService = null;
private ActionExecutor executor = null;
private List<UpdateEntry> updateList = new ArrayList<UpdateEntry>();
private List<JsonBean> insertList = new ArrayList<JsonBean>();
protected ActionExecutorContext context = null;
}
loadState 的作用就是从数据库中获取 WorkflowJobBean 和 WorkflowActionBean 信息
protected void loadState() throws CommandException {
try {
jpaService = Services.get().get(JPAService.class);
if (jpaService != null) {
if (wfJob == null) {
this.wfJob = WorkflowJobQueryExecutor.getInstance().get(WorkflowJobQuery.GET_WORKFLOW,jobId);
}
this.wfAction = WorkflowActionQueryExecutor.getInstance().get(WorkflowActionQuery.GET_ACTION,actionId);
}
}
}
execute函数如下。其主要业务就是executor.start(context,wfAction); 这里的executor是HiveActionExecutor。
@Override
protected ActionExecutorContext execute() throws CommandException {
Configuration conf = wfJob.getWorkflowInstance().getConf();
try {
if(!caught) {
// 这里是业务重点，就是启动任务
executor.start(context,wfAction);
if (wfAction.isExecutionComplete()) {
if (!context.isExecuted()) {
failJob(context);
} else {
wfAction.setPending();
if (!(executor instanceof ControlNodeActionExecutor)) {
queue(new ActionEndXCommand(wfAction.getId(),wfAction.getType()));
}
else {
execSynchronous = true;
}
}
}
updateList.add(new UpdateEntry<WorkflowActionQuery>(WorkflowActionQuery.UPDATE_ACTION_START,wfAction));
}
}
finally {
BatchQueryExecutor.getInstance().executeBatchInsertUpdateDelete(insertList,updateList,null);
......
if (execSynchronous) {
// Changing to synchronous call from asynchronous queuing to prevent
// undue delay from ::start:: to action due to queuing
callActionEnd();
}
}
}
return null;
}
ActionExecutor.start是异步的，还需要检查Action执行状态来推进流程，oozie通过两种方式来检查任务是否完成。
-
回调：当一个任务和一个计算被启动后，会为任务提供一个回调url，该任务执行完成后，会执行回调来通知oozie
-
轮询：在任务执行回调失败的情况下，无论任何原因，都支持以轮询的方式进行查询。
oozie提供这两种方式来控制任务。后续我们会再提到。
1.2 HiveActionExecutor
上面代码中 executor.start(context,wfAction); 就是启动任务。
HiveActionExecutor继承 ScriptLanguageActionExecutor，ScriptLanguageActionExecutor继承 JavaActionExecutor，所以后续很多函数执行的是JavaActionExecutor中的函数。
public class HiveActionExecutor extends ScriptLanguageActionExecutor {}
ActionExecutor.start就是执行的JavaActionExecutor.start()。
其会检查文件系统，比如hdfs是不是支持，Action Dir是否ready，然后会submitLauncher。
public void start(Context context,WorkflowAction action) throws ActionExecutorException {
FileSystem actionFs = context.getAppFileSystem();
prepareActionDir(actionFs,context);
submitLauncher(actionFs,context,action); // 这里是业务
check(context,action);
}
submitLauncher主要功能是：
- 1)对于某些类型job，调用injectActionCallback配置回调Action
- 2)配置 action job
- 3)调用createLauncherConf配置LauncherAM,即Application Master
- 3.1)配置回调conf.set(LauncherAMCallbackNotifier.OOZIE_LAUNCHER_CALLBACK_URL,callback);
- 3.2)设置"launcher Main Class"。LauncherHelper.setupMainClass(launcherJobConf,getLauncherMain(launcherJobConf,actionXml));
- 4)调用HadoopAccessorService.createYarnClient来创建一个YarnClient
- 5)调用UserGroupInformation继续配置
- 6)调用yarnClient.createApplication创建一个YarnClientApplication
- 7)记录ApplicationId
- 8)调用createAppSubmissionContext建立Yarn App的执行环境
- 8.1)appContext.setApplicationType("Oozie Launcher");
- 8.2)设置容器信息 ContainerLaunchContext
- 8.3)vargs.add(LauncherAM.class.getCanonicalName()); 比如设置AM启动类
- 8.4)return appContext;
- 9)提交App，yarnClient.submitApplication(appContext); appContext就是前面return的。
具体代码如下：
public void submitLauncher(final FileSystem actionFs,final Context context,final WorkflowAction action)throws ActionExecutorException {
YarnClient yarnClient = null;
try {
// action job configuration
Configuration actionConf = loadHadoopDefaultResources(context,actionXml);
setupActionConf(actionConf,actionXml,appPathRoot);
addAppNameContext(context,action);
setLibFilesArchives(context,appPathRoot,actionConf);
// 配置回调Action
injectActionCallback(context,actionConf);
Configuration launcherConf = createLauncherConf(actionFs,action,actionConf);
yarnClient = createYarnClient(context,launcherConf);
//继续配置各种Credentials
if (UserGroupInformation.isSecurityEnabled()) {
......
}
if (alreadyRunning && !isUserRetry) {
......
}
else {
YarnClientApplication newApp = yarnClient.createApplication();
ApplicationId appId = newApp.getNewApplicationResponse().getApplicationId();
ApplicationSubmissionContext appContext =
createAppSubmissionContext(appId,launcherConf,actionConf,credentials,actionXml);
// 这里正式与 Yarn 交互。
yarnClient.submitApplication(appContext);
launcherId = appId.toString();
ApplicationReport appReport = yarnClient.getApplicationReport(appId);
consoleUrl = appReport.getTrackingUrl();
}
String jobTracker = launcherConf.get(HADOOP_YARN_RM);
context.setStartData(launcherId,jobTracker,consoleUrl);
}
}
protected YarnClient createYarnClient(Context context,Configuration jobConf) throws HadoopAccessorException {
String user = context.getWorkflow().getUser();
return Services.get().get(HadoopAccessorService.class).createYarnClient(user,jobConf);
}
0x2 旧版本LauncherMapper
这里我们有必要提一下旧版本的实现：LauncherMapper。
网上关于Oozie的文章很多都是基于旧版本，所以基本都提到了 LauncherMapper，比如：
Oozie本质就是一个作业协调工具（底层原理是通过将xml语言转换成mapreduce程序来做，但只是在集中map端做处理，避免shuffle的过程）。
Oozie执行Action时，即ActionExecutor（最主要的子类是JavaActionExecutor，hive、spark等action都是这个类的子类），JavaActionExecutor首先会提交一个LauncherMapper（map任务）到yarn，其中会执行LauncherMain（具体的action是其子类，比如JavaMain、SparkMain等），spark任务会执行SparkMain，在SparkMain中会调用org.apache.spark.deploy.SparkSubmit来提交任务。其实诉我的map任务就是识别你是什么样的任务（hive,shell,spark等），并通过该任务来启动任务所需要的环境来提交任务。提供了提交任务的接口（如hive任务，启动hive客户端或beeline等）
从文档看，OOZIE-2918 Delete LauncherMapper and its test (asasvari via pbacsko) 这时候被移除了。
我们从旧版本代码中大致看看LauncherMapper的实现。
LauncherMapper继承了 import org.apache.hadoop.mapred.Mapper;，实现了 map 函数。其内部就是调用用户代码的主函数。
import org.apache.hadoop.mapred.Mapper;
public class LauncherMapper<K1,V1,K2,V2> implements Mapper<K1,V2>,Runnable {
@Override
public void map(K1 key,V1 value,OutputCollector<K2,V2> collector,Reporter reporter) throws IOException {
SecurityManager initialSecurityManager = System.getSecurityManager();
try {
else {
String mainClass = getJobConf().get(CONF_OOZIE_ACTION_MAIN_CLASS);
new LauncherSecurityManager();
setupHeartBeater(reporter);
setupMainConfiguration();
// Propagating the conf to use by child job.
propagateToHadoopConf();
executePrepare();
Class klass = getJobConf().getClass(CONF_OOZIE_ACTION_MAIN_CLASS,Object.class);
Method mainMethod = klass.getMethod("main",String[].class);
mainMethod.invoke(null,(Object) args);
}
}
}
}
在LauncherMapperHelper中，会设置LauncherMapper为启动函数。
public static void setupLauncherInfo(JobConf launcherConf,String jobId,String actionId,Path actionDir,String recoveryId,Configuration actionConf,String prepareXML) throws IOException,HadoopAccessorException {
launcherConf.setMapperClass(LauncherMapper.class);
}
在 JavaActionExecutor 中有 org.apache.hadoop.mapred.JobClient
import org.apache.hadoop.mapred.JobClient;
public void submitLauncher(FileSystem actionFs,Context context,WorkflowAction action) throws ActionExecutorException {
jobClient = createJobClient(context,launcherJobConf);
LauncherMapperHelper.setupLauncherInfo(launcherJobConf,jobId,actionId,actionDir,recoveryId,prepareXML);
// Set the launcher Main Class
LauncherMapperHelper.setupMainClass(launcherJobConf,actionXml));
LauncherMapperHelper.setupMainArguments(launcherJobConf,args);
......
runningJob = jobClient.submitJob(launcherJobConf); // 这里进行了提交
}
综上所述，旧版本 LauncherMapper 实现了一个 import org.apache.hadoop.mapred.Mapper;，具体是org.apache.hadoop.mapred.JobClient 负责与hadoop交互。
0x3 新版本Yarn Application Master
新版本的Oozie是和Yarn深度绑定的，所以我们需要先介绍Yarn。
3. 1 YARN简介
YARN 是 Hadoop 2.0 中的资源管理系统，它的基本设计思想是将 MRv1 中的 JobTracker拆分成了两个独立的服务：一个全局的资源管理器 ResourceManager 和每个应用程序特有的ApplicationMaster。 其中 ResourceManager 负责整个系统的资源管理和分配， 而 ApplicationMaster负责单个应用程序的管理。
YARN 总体上仍然是 Master/Slave 结构，在整个资源管理框架中，ResourceManager 为Master，NodeManager 为 Slave，ResourceManager 负责对各个 NodeManager 上的资源进行统一管理和调度。
当用户提交一个应用程序时，需要提供一个用以跟踪和管理这个程序的ApplicationMaster， 它负责向 ResourceManager 申请资源，并要求 NodeManager 启动可以占用一定资源的任务。 由于不同的ApplicationMaster 被分布到不同的节点上，因此它们之间不会相互影响。
3.2 ApplicationMaster
用户提交的每个应用程序均包含一个 AM，主要功能包括：
- 与 RM 调度器协商以获取资源（用 Container 表示）；
- 将得到的任务进一步分配给内部的任务；
- 与 NM 通信以启动 / 停止任务；
- 监控所有任务运行状态，并在任务运行失败时重新为任务申请资源以重启任务。
当用户向 YARN 中提交一个应用程序后， YARN 将分两个阶段运行该应用程序 ：
- 第一个阶段是启动 ApplicationMaster ；
- 第二个阶段是由 ApplicationMaster 创建应用程序， 为它申请资源， 并监控它的整个运行过程， 直到运行完成。
工作流程分为以下几个步骤：
- 用 户 向 YARN 中 提 交 应 用 程 序， 其 中 包 括 ApplicationMaster 程 序、 启 动ApplicationMaster 的命令、 用户程序等。
- ResourceManager 为 该 应 用程 序 分 配 第 一 个 Container， 并 与 对应 的 NodeManager 通信，要求它在这个 Container 中启动应用程序的 ApplicationMaster。
- ApplicationMaster 首 先 向 ResourceManager 注 册， 这 样 用 户 可 以 直 接 通 过ResourceManage 查看应用程序的运行状态， 然后它将为各个任务申请资源， 并监控它的运行状态， 直到运行结束， 即重复步骤 4~7。
- ApplicationMaster 采用轮询的方式通过 RPC 协议向 ResourceManager 申请和领取资源。
- 一旦 ApplicationMaster 申请到资源后， 便与对应的 NodeManager 通信， 要求它启动任务。
- NodeManager 为任务设置好运行环境（包括环境变量、 JAR 包、 二进制程序等） 后， 将任务启动命令写到一个脚本中， 并通过运行该脚本启动任务。
- 各个任务通过某个 RPC 协议向 ApplicationMaster 汇报自己的状态和进度， 以让 ApplicationMaster 随时掌握各个任务的运行状态，从而可以在任务失败时重新启动任务。在应用程序运行过程中，用户可随时通过RPC向ApplicationMaster查询应用程序的当前运行状态。
- 应用程序运行完成后，ApplicationMaster 向 ResourceManager 注销并关闭自己。
3.3 LauncherAM
LauncherAM就是Oozie的ApplicationMaster实现。LauncherAM.main就是Yarn调用之处。
public class LauncherAM {
public static void main(String[] args) throws Exception {
final LocalFsOperations localFsOperations = new LocalFsOperations();
final Configuration launcherConf = readLauncherConfiguration(localFsOperations);
UserGroupInformation.setConfiguration(launcherConf);
// MRAppMaster adds this call as well,but it's included only in Hadoop 2.9+
// SecurityUtil.setConfiguration(launcherConf);
UserGroupInformation ugi = getUserGroupInformation(launcherConf);
// Executing code inside a doAs with an ugi equipped with correct tokens.
ugi.doAs(new PrivilegedExceptionAction<Object>() {
@Override
public Object run() throws Exception {
LauncherAM launcher = new LauncherAM(new AMRMClientAsyncFactory(),new AMRMCallBackHandler(),new HdfsOperations(new SequenceFileWriterFactory()),new LocalFsOperations(),new PrepareActionsHandler(new LauncherURIHandlerFactory(null)),new LauncherAMCallbackNotifierFactory(),new LauncherSecurityManager(),sysenv.getenv(ApplicationConstants.Environment.CONTAINER_ID.name()),launcherConf);
launcher.run();
return null;
}
});
}
}
launcher.run主要完成
通过registerWithRM调用AMRMClientAsync来注册到Resource Manager
- executePrepare / setupMainConfiguration 完成初始化，准备和配置
-
runActionMain会根据配置调用具体的main函数，比如HiveMain
- Class<?> klass = launcherConf.getClass(CONF_OOZIE_ACTION_MAIN_CLASS,null);
- Method mainMethod = klass.getMethod("main",String[].class);
- mainMethod.invoke(null,(Object) mainArgs);
- 调用uploadActionDataToHDFS同步HDFS
- 调用unregisterWithRM从RM解绑
- 调用LauncherAMCallbackNotifier.notifyURL通知Oozie
具体代码如下：
public void run() throws Exception {
try {
actionDir = new Path(launcherConf.get(OOZIE_ACTION_DIR_PATH));
registerWithRM(amrmCallBackHandler);
// Run user code without the AM_RM_TOKEN so users can't request containers
UserGroupInformation ugi = getUserGroupInformation(launcherConf,AMRMTokenIdentifier.KIND_NAME);
ugi.doAs(new PrivilegedExceptionAction<Object>() {
@Override
public Object run() throws Exception {
executePrepare(errorHolder);
setupMainConfiguration();
runActionMain(errorHolder); // 会根据配置调用具体的main函数，比如HiveMain
return null;
}
});
}
finally {
try {
actionData.put(ACTION_DATA_FINAL_STATUS,actionResult.toString());
hdfsOperations.uploadActionDataToHDFS(launcherConf,actionData);
} finally {
try {
unregisterWithRM(actionResult,errorHolder.getErrorMessage());
} finally {
LauncherAMCallbackNotifier cn = callbackNotifierFactory.createCallbackNotifier(launcherConf);
cn.notifyURL(actionResult);
}
}
}
}
但是你会发现，对比之前所说的ApplicationMaster应该实现的功能，LauncherAM 做得恁少了点，这是个疑问！ 我们在后续研究中会为大家揭开这个秘密。
0x4 Hive on Yarn
上文提到，runActionMain会根据配置调用具体的main函数。我们假设是hive action，则对应的是HiveMain。
Hive job的入口函数是在HIVE_MAIN_CLASS_NAME配置的。
public class HiveActionExecutor extends ScriptLanguageActionExecutor {
private static final String HIVE_MAIN_CLASS_NAME = "org.apache.oozie.action.hadoop.HiveMain";
@Override
public List<Class<?>> getLauncherClasses() {
List<Class<?>> classes = new ArrayList<Class<?>>();
classes.add(Class.forName(HIVE_MAIN_CLASS_NAME)); // 这里配置了 HiveMain
return classes;
}
}
HiveMain后续调用如下
HiveMain.main ----> run ----> runHive ----> CliDriver.main(args);
最后调用 org.apache.hadoop.hive.cli.CliDriver 完成了hive操作，大致有：
- 设定参数；
- 如果有脚本，则设定脚本路径；
- 如果有之前的yarn child jobs，杀掉；
- 执行hive；
- 写log；
具体如下：
public class HiveMain extends LauncherMain {
public static void main(String[] args) throws Exception {
run(HiveMain.class,args);
}
@Override
protected void run(String[] args) throws Exception {
Configuration hiveConf = setUpHiveSite();
List<String> arguments = new ArrayList<String>();
String logFile = setUpHiveLog4J(hiveConf);
arguments.add("--hiveconf");
arguments.add("hive.log4j.file=" + new File(HIVE_L4J_PROPS).getAbsolutePath());
arguments.add("--hiveconf");
arguments.add("hive.exec.log4j.file=" + new File(HIVE_EXEC_L4J_PROPS).getAbsolutePath());
//setting oozie workflow id as caller context id for hive
String callerId = "oozie:" + System.getProperty(LauncherAM.OOZIE_JOB_ID);
arguments.add("--hiveconf");
arguments.add("hive.log.trace.id=" + callerId);
String scriptPath = hiveConf.get(HiveActionExecutor.HIVE_SCRIPT);
String query = hiveConf.get(HiveActionExecutor.HIVE_QUERY);
if (scriptPath != null) {
......
// print out current directory & its contents
File localDir = new File("dummy").getAbsoluteFile().getParentFile();
String[] files = localDir.list();
// Prepare the Hive Script
String script = readStringFromFile(scriptPath);
arguments.add("-f");
arguments.add(scriptPath);
} else if (query != null) {
String filename = createScriptFile(query);
arguments.add("-f");
arguments.add(filename);
}
// Pass any parameters to Hive via arguments
......
String[] hiveArgs = ActionUtils.getStrings(hiveConf,HiveActionExecutor.HIVE_ARGS);
for (String hiveArg : hiveArgs) {
arguments.add(hiveArg);
}
LauncherMain.killChildYarnJobs(hiveConf);
try {
runHive(arguments.toArray(new String[arguments.size()]));
}
finally {
writeExternalChildIDs(logFile,HIVE_JOB_IDS_PATTERNS,"Hive");
}
}
}
因此我们能看到，Oozie ApplicationMaster 在被Yarn调用之后，就是通过org.apache.hadoop.hive.cli.CliDriver 给Hive发送命令让其执行，没有什么再和ResourceManager / NodeManager 交互的过程，这真的很奇怪。这个秘密要由下面的Tez来解答。
0x5 Tez计算框架
Tez是Apache开源的支持DAG作业的计算框架，它直接源于MapReduce框架，核心思想是将Map和Reduce两个操作进一步拆分，即Map被拆分成Input、Processor、Sort、Merge和Output， Reduce被拆分成Input、Shuffle、Sort、Merge、Processor和Output等，这样，这些分解后的元操作可以任意灵活组合，产生新的操作，这些操作经过一些控制程序组装后，可形成一个大的DAG作业。
Tez有以下特点：
- Apache二级开源项目
- 运行在YARN之上
- 适用于DAG（有向图）应用（同Impala、Dremel和Drill一样，可用于替换Hive/Pig等）
可以看到，Tez也是和Yarn深度绑定的。
5.1 DAGAppMaster
首先我们就找到了Tez对应的Application Master，即Tez DAG Application Master。
public class DAGAppMaster extends AbstractService {
public String submitDAGToAppMaster(DAGPlan dagPlan,Map<String,LocalResource> additionalResources) throws TezException {
startDAG(dagPlan,additionalResources);
}
}
}
我们能看到提交Application Master代码。
public class TezYarnClient extends FrameworkClient {
@Override
public ApplicationId submitApplication(ApplicationSubmissionContext appSubmissionContext)
throws YarnException,IOException,TezException {
ApplicationId appId= yarnClient.submitApplication(appSubmissionContext);
ApplicationReport appReport = getApplicationReport(appId);
return appId;
}
}
这里是建立Application Master context 代码，设置了Application Maste类和Container。
public static ApplicationSubmissionContext createApplicationSubmissionContext(
ApplicationId appId,DAG dag,String amName,AMConfiguration amConfig,LocalResource> tezJarResources,Credentials sessionCreds,boolean tezLrsAsArchive,TezApiVersionInfo apiVersionInfo,ServicePluginsDescriptor servicePluginsDescriptor,JavaOptsChecker javaOptsChecker)
throws IOException,YarnException {
// Setup the command to run the AM
List<String> vargs = new ArrayList<String>(8);
vargs.add(Environment.JAVA_HOME.$() + "/bin/java");
String amOpts = constructAMLaunchOpts(amConfig.getTezConfiguration(),capability);
vargs.add(amOpts);
// 这里设置了 Application Master
vargs.add(TezConstants.TEZ_APPLICATION_MASTER_CLASS);
// 这里设置了命令行参数
Vector<String> vargsFinal = new Vector<String>(8);
// Final command
StringBuilder mergedCommand = new StringBuilder();
for (CharSequence str : vargs) {
mergedCommand.append(str).append(" ");
}
vargsFinal.add(mergedCommand.toString());
// 设置了container
// Setup ContainerLaunchContext for AM container
ContainerLaunchContext amContainer =
ContainerLaunchContext.newInstance(amLocalResources,environment,vargsFinal,serviceData,securityTokens,acls);
// Set up the ApplicationSubmissionContext
ApplicationSubmissionContext appContext = Records
.newRecord(ApplicationSubmissionContext.class);
appContext.setAMContainerSpec(amContainer);
return appContext;
}
5.2 与Resource Manager交互
这里只摘要部分代码，能看到Tez实现了与Yarn Resource Manager交互。
YarnTaskSchedulerService实现了AMRMClientAsync.CallbackHandler，其功能是处理由Resource Manager收到的消息，其实现了方法
import org.apache.hadoop.yarn.client.api.AMRMClient.ContainerRequest;
import org.apache.hadoop.yarn.client.api.async.AMRMClientAsync;
public class YarnTaskSchedulerService extends TaskScheduler
implements AMRMClientAsync.CallbackHandler {
@Override
public void onContainersAllocated(List<Container> containers) {
if (!shouldReuseContainers) {
List<Container> modifiableContainerList = Lists.newLinkedList(containers);
assignedContainers = assignNewlyAllocatedContainers(
modifiableContainerList);
}
}
// upcall to app must be outside locks
informAppAboutAssignments(assignedContainers);
}
@Override
public void onContainersCompleted(List<ContainerStatus> statuses) {
synchronized (this) {
for(ContainerStatus containerStatus : statuses) {
ContainerId completedId = containerStatus.getContainerId();
HeldContainer delayedContainer = heldContainers.get(completedId);
Object task = releasedContainers.remove(completedId);
appContainerStatus.put(task,containerStatus);
continue;
}
// not found in released containers. check currently allocated containers
// no need to release this container as the RM has already completed it
task = unAssignContainer(completedId,false);
if (delayedContainer != null) {
heldContainers.remove(completedId);
Resources.subtract(allocatedResources,delayedContainer.getContainer().getResource());
}
if(task != null) {
// completion of a container we have allocated currently
// an allocated container completed. notify app. This will cause attempt to get killed
appContainerStatus.put(task,containerStatus);
continue;
}
}
}
// upcall to app must be outside locks
for (Entry<Object,ContainerStatus> entry : appContainerStatus.entrySet()) {
getContext().containerCompleted(entry.getKey(),entry.getValue());
}
}
}
- onContainersAllocated ： 当有新的Container 可以使用。这里时启动container 的代码。
- onContainersCompleted 是Container 运行结束。 在onContainersCompleted 中，如果是失败的Container，我们需要重新申请并启动Container，成功的将做记录既可以。
由此我们可以看到，Oozie是一个甩手掌柜，他只管启动Hive，具体后续如何与RM交互，则完全由Tez搞定。这就解答了之前我们所有疑惑。
最后总结下新流程：
- Oozie提交LauncherAM到Yarn；
- LauncherAM运行HiveMain，其调用CliDriver.main给Hive提交任务；
- Hive on Tez，所以Tez准备DAGAppMaster；
- Yarn与Tez交互：Tez提交DAGAppMaster到Yarn，Tez解析运行Hive命令；
- Hive运行结束后，调用回调 url 通知Oozie；
原谅我用这种办法画图，因为我最讨厌看到一篇好文，结果发现图没了......
+---------+ +----------+ +-----------+
| | 1-submit LauncherAM | | 2.CliDriver.main | |
| |---------------------->| HiveMain |---------------------> | |
| | | | | |--+
| [Oozie] | | [Yarn] | | [Hive] | | 3.Run
| | | | | | | Hive
| | 5-notifyURL of Oozie | | 4-submit DAGAppMaster | |<-+
| |<----------------------| | <-------------------->| Tez |
| | | | | |
+---------+ +----------+ +-----------+
0x6 Java on Yarn
下面我们看看如果Oozie执行一个Java程序，是如何进行的。
Java程序的主执行函数是 JavaMain，这个就简单多了，就是直接调用用户的Java主函数。
public class JavaMain extends LauncherMain {
public static final String JAVA_MAIN_CLASS = "oozie.action.java.main";
/**
* @param args Invoked from LauncherAM:run()
* @throws Exception in case of error when running the application
*/
public static void main(String[] args) throws Exception {
run(JavaMain.class,args);
}
@Override
protected void run(String[] args) throws Exception {
Configuration actionConf = loadActionConf();
setYarnTag(actionConf);
setApplicationTags(actionConf,TEZ_APPLICATION_TAGS);
setApplicationTags(actionConf,SPARK_YARN_TAGS);
LauncherMain.killChildYarnJobs(actionConf);
Class<?> klass = actionConf.getClass(JAVA_MAIN_CLASS,Object.class);
Method mainMethod = klass.getMethod("main",String[].class);
mainMethod.invoke(null,(Object) args);
}
}
0x7 Yarn job 执行结束
7.1 检查任务机制
前面提到，ActionExecutor.start是异步的，还需要检查Action执行状态来推进流程，oozie通过两种方式来检查任务是否完成。
- 回调：当一个任务和一个计算被启动后，会为任务提供一个回调url，该任务执行完成后，会执行回调来通知oozie
- 轮询：在任务执行回调失败的情况下，无论任何原因，都支持以轮询的方式进行查询。
oozie提供这两种方式来控制任务。
7.2 回调机制
LauncherAM 在用户程序执行完成之后，会做如下调用，以通知Oozie。这就用到了“回调”机制。
LauncherAMCallbackNotifier cn = callbackNotifierFactory.createCallbackNotifier(launcherConf);
cn.notifyURL(actionResult);
Oozie的CallbackServlet会响应这个调用。可以看到，DagEngine.processCallback是Oozie处理程序结束之处。
public class CallbackServlet extends JsonRestServlet {
@Override
protected void doGet(HttpServletRequest request,HttpServletResponse response) throws ServletException,IOException {
String queryString = request.getQueryString();
CallbackService callbackService = Services.get().get(CallbackService.class);
String actionId = callbackService.getActionId(queryString);
DagEngine dagEngine = Services.get().get(DagEngineService.class).getSystemDagEngine();
dagEngine.processCallback(actionId,callbackService.getExternalStatus(queryString),null);
}
}
}
DagEngine.processCallback主要是使用CompletedActionXCommand来进行。可以看到这个命令是放到 CallableQueueService 的 queue中，所以下面我们需要介绍 CallableQueueService。
public void processCallback(String actionId,String externalStatus,Properties actionData)
throws DagEngineException {
XCallable<Void> command = new CompletedActionXCommand(actionId,externalStatus,actionData,HIGH_PRIORITY);
if (!Services.get().get(CallableQueueService.class).queue(command)) {
LOG.warn(XLog.OPS,"queue is full or system is in SAFEMODE,ignoring callback");
}
}
7.3 异步执行
7.3.1 CallableQueueService
Oozie 使用 CallableQueueService 来异步执行操作；
public class CallableQueueService implements Service,Instrumentable {
private final Map<String,AtomicInteger> activeCallables = new HashMap<String,AtomicInteger>();
private final Map<String,Date> uniqueCallables = new ConcurrentHashMap<String,Date>();
private final ConcurrentHashMap<String,Set<XCallable<?>>> interruptCommandsMap = new ConcurrentHashMap<>();
private Set<String> interruptTypes;
private int interruptMapMaxSize;
private int maxCallableConcurrency;
private int queueAwaitTerminationTimeoutSeconds;
private int queueSize;
private PriorityDelayQueue<CallableWrapper<?>> queue;
private ThreadPoolExecutor executor;
private Instrumentation instrumentation;
private boolean newImpl = false;
private AsyncXCommandExecutor asyncXCommandExecutor;
public void init(Services services) {
queue = new PollablePriorityDelayQueue<CallableWrapper<?>>(PRIORITIES,MAX_CALLABLE_WAITTIME_MS,TimeUnit.MILLISECONDS,queueSize) {
@Override
protected boolean eligibleToPoll(QueueElement<?> element) {
if (element != null) {
CallableWrapper wrapper = (CallableWrapper) element;
if (element.getElement() != null) {
return callableReachMaxConcurrency(wrapper.getElement());
}
}
return false;
}
};
}
}
特点：
- 加入执行队列的任务可能是可以立即被吊起的，也可能是未来某个时间才触发的。
- 执行线程池根据 任务的执行时间和任务的优先级别来选取任务吊起。
- 执行线程池的任务队列大小可配置，当到达队列最大值，线程池将不再接收任务。
7.3.3 PriorityDelayQueue
线程池选取的队列是oozie自定义的队列 PriorityDelayQueue：
特点：
根据队列中元素的延时时间以及其执行优先级出队列：
实现策略：
PriorityDelayQueue 中为每个优先级别的任务设置一个 延时队列 DelayQueue
因为使用的是jdk自带的延时队列 DelayQueue，可以保证的是如果任务在该队列中的延时时间满足条件，我们
通过poll()方法即可得到满足延时条件的任务，如果 poll()得到的是null，说明该队列的中任务没有满足时间条件的任务。
如何编排多个优先级的队列：
每次从PriorityDelayQueue去选取任务，都优先从最高优先级的队列来poll出任务，如果最高的优先级队列中没有满足条件的任务，则次优先级队列poll出任务，如果仍未获取
将按照队列优先等级以此类推。
饿死现象：假如高优先级中的任务在每次获取的时候都满足条件，这样容易将低优先级的队列中满足条件的任务活活饿死，为了防止这种情况的产生，在每次选取任务之前，遍历
低优先级队列任务，如果任务早已经满足出队列条件，如果超时时间超过了我们设定的最大值，我们会为这个任务提高优先级，将这个任务优先级加一，添加到上个优先级队列中进行
排队。
7.3.3 PollablePriorityDelayQueue
特点：
在从队列中选取任务的时候，先判断满足时间的任务是否满足并发等限制，如果满足再从队列中取出，而不是像PriorityDelayQueue那样，先取出如果不满足并发等限制，再将该任务重新放置回去。
任务类型：
使用线程池异步执行任务，任务和任务之间是无序的，针对具体的业务场景，可能执行的单元是需要串序执行的。oozie中封装了 CompositeCallable 和 一般的 XCallable的任务类型，前者是XCallable的一个集合，它能保证的是这个集合里面的XCallable是顺序执行的。
7.4 跳转下一个操作
CompletedActionXCommand 当Workflow command结束时候会执行，且只执行一次。对于程序结束，会在异步队列中加入一个 ActionCheckXCommand。
public class CompletedActionXCommand extends WorkflowXCommand<Void> {
@Override
protected Void execute() throws CommandException {
if (this.wfactionBean.getStatus() == WorkflowActionBean.Status.PREP) {
.....
} else { // RUNNING
ActionExecutor executor = Services.get().get(ActionService.class).getExecutor(this.wfactionBean.getType());
// this is done because oozie notifications (of sub-wfs) is send
// every status change,not only on completion.
if (executor.isCompleted(externalStatus)) {
queue(new ActionCheckXCommand(this.wfactionBean.getId(),getPriority(),-1));
}
}
return null;
}
}
异步调用到ActionCheckXCommand，其主要作用是：
- 如果有重试机制，则做相应配置
- 调用 executor.check(context,wfAction); 来检查环境信息
- 更新数据库中的任务信息
- 因为已经结束了，所以用ActionEndXCommand来执行结束
public class ActionCheckXCommand extends ActionXCommand<Void> {
@Override
protected Void execute() throws CommandException {
ActionExecutorContext context = null;
boolean execSynchronous = false;
try {
boolean isRetry = false; // 如果有重试机制，则做相应配置
if (wfAction.getRetries() > 0) {
isRetry = true;
}
boolean isUserRetry = false;
context = new ActionXCommand.ActionExecutorContext(wfJob,wfAction,isRetry,isUserRetry);
executor.check(context,wfAction); // 检查环境信息
if (wfAction.isExecutionComplete()) {
if (!context.isExecuted()) {
failJob(context);
generateEvent = true;
} else {
wfAction.setPending();
execSynchronous = true;
}
}
updateList.add(new UpdateEntry<WorkflowActionQuery>(WorkflowActionQuery.UPDATE_ACTION_CHECK,wfAction));
updateList.add(new UpdateEntry<WorkflowJobQuery> (WorkflowJobQuery.UPDATE_WORKFLOW_STATUS_INSTANCE_MODIFIED,wfJob));
}
finally {
// 更新数据库中的任务信息
BatchQueryExecutor.getInstance().executeBatchInsertUpdateDelete(null,null);
if (generateEvent && EventHandlerService.isEnabled()) {
generateEvent(wfAction,wfJob.getUser());
}
if (execSynchronous) {
// 用ActionEndXCommand来执行结束
new ActionEndXCommand(wfAction.getId(),wfAction.getType()).call();
}
}
return null;
}
}
调用到 JavaActionExecutor.check
- 根据配置信息建立 yarnClient = createYarnClient(context,jobConf);
- 获取程序报告信息 ApplicationReport appReport = yarnClient.getApplicationReport(applicationId);
- 获取程序数据 Map<String,String> actionData = LauncherHelper.getActionData(actionFs,jobConf);
- 设置各种信息
@Override
public void check(Context context,WorkflowAction action) throws ActionExecutorException {
boolean fallback = false;
YarnClient yarnClient = null;
try {
Element actionXml = XmlUtils.parseXml(action.getConf());
Configuration jobConf = createBaseHadoopConf(context,actionXml);
FileSystem actionFs = context.getAppFileSystem();
yarnClient = createYarnClient(context,jobConf); // 根据配置信息建立
FinalApplicationStatus appStatus = null;
try {
final String effectiveApplicationId = findYarnApplicationId(context,action);
final ApplicationId applicationId = ConverterUtils.toApplicationId(effectiveApplicationId);
final ApplicationReport appReport = yarnClient.getApplicationReport(applicationId); // 获取程序报告信息
final YarnApplicationState appState = appReport.getYarnApplicationState();
if (appState == YarnApplicationState.FAILED || appState == YarnApplicationState.FINISHED
|| appState == YarnApplicationState.KILLED) {
appStatus = appReport.getFinalApplicationStatus();
}
}
if (appStatus != null || fallback) {
Path actionDir = context.getActionDir();
// load sequence file into object
Map<String,jobConf); // 获取程序数据
if (fallback) {
String finalStatus = actionData.get(LauncherAM.ACTION_DATA_FINAL_STATUS);
if (finalStatus != null) {
appStatus = FinalApplicationStatus.valueOf(finalStatus);
} else {
context.setExecutionData(FAILED,null);
}
}
String externalID = actionData.get(LauncherAM.ACTION_DATA_NEW_ID); // MapReduce was launched
if (externalID != null) {
context.setExternalChildIDs(externalID);
}
// Multiple child IDs - Pig or Hive action
String externalIDs = actionData.get(LauncherAM.ACTION_DATA_EXTERNAL_CHILD_IDS);
if (externalIDs != null) {
context.setExternalChildIDs(externalIDs);
}
// 设置各种信息
context.setExecutionData(appStatus.toString(),null);
if (appStatus == FinalApplicationStatus.SUCCEEDED) {
if (getCaptureOutput(action) && LauncherHelper.hasOutputData(actionData)) {
context.setExecutionData(SUCCEEDED,PropertiesUtils.stringToProperties(actionData
.get(LauncherAM.ACTION_DATA_OUTPUT_PROPS)));
}
else {
context.setExecutionData(SUCCEEDED,null);
}
if (LauncherHelper.hasStatsData(actionData)) {
context.setExecutionStats(actionData.get(LauncherAM.ACTION_DATA_STATS));
}
getActionData(actionFs,context);
}
else {
......
context.setExecutionData(FAILED_KILLED,null);
}
}
}
finally {
if (yarnClient != null) {
IOUtils.closeQuietly(yarnClient);
}
}
}
ActionEndXCommand会进行结束和跳转:
- 调用Executor来完成结束操作 executor.end(context,wfAction);
- 更新数据库的job信息 BatchQueryExecutor.getInstance().executeBatchInsertUpdateDelete
- 用 SignalXCommand 来进行跳转，进行下一个Action的执行
public class ActionEndXCommand extends ActionXCommand<Void> {
@Override
protected Void execute() throws CommandException {
Configuration conf = wfJob.getWorkflowInstance().getConf();
if (!(executor instanceof ControlNodeActionExecutor)) {
maxRetries = conf.getInt(OozieClient.ACTION_MAX_RETRIES,executor.getMaxRetries());
retryInterval = conf.getLong(OozieClient.ACTION_RETRY_INTERVAL,executor.getRetryInterval());
}
executor.setMaxRetries(maxRetries);
executor.setRetryInterval(retryInterval);
boolean isRetry = false;
if (wfAction.getStatus() == WorkflowActionBean.Status.END_RETRY
|| wfAction.getStatus() == WorkflowActionBean.Status.END_MANUAL) {
isRetry = true;
}
boolean isUserRetry = false;
ActionExecutorContext context = new ActionXCommand.ActionExecutorContext(wfJob,isUserRetry);
try {
executor.end(context,wfAction); // 调用Executor来完成结束操作
if (!context.isEnded()) {
failJob(context);
} else {
wfAction.setRetries(0);
wfAction.setEndTime(new Date());
boolean shouldHandleUserRetry = false;
Status slaStatus = null;
switch (wfAction.getStatus()) {
case OK:
slaStatus = Status.SUCCEEDED;
break;
......
}
if (!shouldHandleUserRetry || !handleUserRetry(context,wfAction)) {
SLAEventBean slaEvent = SLADbXOperations.createStatusEvent(wfAction.getSlaXml(),wfAction.getId(),slaStatus,SlaAppType.WORKFLOW_ACTION);
if(slaEvent != null) {
insertList.add(slaEvent);
}
}
}
WorkflowInstance wfInstance = wfJob.getWorkflowInstance();
DagELFunctions.setActionInfo(wfInstance,wfAction);
wfJob.setWorkflowInstance(wfInstance);
updateList.add(new UpdateEntry<WorkflowActionQuery>(WorkflowActionQuery.UPDATE_ACTION_END,wfAction));
wfJob.setLastModifiedTime(new Date());
updateList.add(new UpdateEntry<WorkflowJobQuery>(WorkflowJobQuery.UPDATE_WORKFLOW_STATUS_INSTANCE_MODIFIED,wfJob));
}
finally {
try {
// 更新数据库的job信息
BatchQueryExecutor.getInstance().executeBatchInsertUpdateDelete(insertList,null);
}
if (!(executor instanceof ControlNodeActionExecutor) && EventHandlerService.isEnabled()) {
generateEvent(wfAction,wfJob.getUser());
}
new SignalXCommand(jobId,actionId).call(); // 进行跳转，进行下一个Action的执行
}
return null;
}
}
0xFF 参考
【原创】大叔经验分享（6）Oozie如何查看提交到Yarn上的任务日志
Oozie-Service-CallableQueueService
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