mapreduce容错,mapreduce1.0存在的问题

　　MapReduce的作业失败主要分为三个层次，即jobtracker失败、tasktracker和subtask实例。

　　1，jobtracker失败。

　　Jobtracker故障应该说是最严重的一种故障方式，在hadoop出现单点故障的时候是相当严重的，因为在这种情况下，作业最终会失败。虽然这种失败的概率极小，但应该避免。您可以启动多个jobtracker，但在这种情况下只能运行一个主job tracker。使用一种机制来确定哪一个是主作业跟踪器。

　　2，tasktacker失败。

　　在运行过程中，tasktracker会不断地通过心跳机制与系统jobtracker进行通信。如果tasktracker运行缓慢或失败，它将失败。Tasktracker会停止或很少希望jobtracker发送心跳。jobtracker将注意到此tasktracker发送的心跳，以便将此tasktracker从等待任务调度的tasktracker池中删除。jobtracker将安排此tasktracker的最后一个成功的地图任务返回。

　　(1)，如果属于已完成的作业，reduce阶段无法在修改后的tasktracker上获取本地的map输出文件，任何任务都需要重新调度——也就是说，只要是映射阶段，就必须重新执行。

　　如果是reduce阶段，自然是一个完整的reduce任务，因为reduce只要完成就会把输出写到Hdfs。

　　3.子任务失败。这可以理解为JVM级别吗？

　　当map或reduce子任务中的代码抛出异常时，JVM进程会在退出前向服务进程tasktracker进程发送错误报告，tasktracker会将这个(任务尝试)任务尝试标记为失败状态，并释放一个槽来运行另一个任务。

　　对于流程任务，如果流程以非零退出代码退出，将被标记为失败。

　　子JVM突然退出，即JVM出错。此时，tasktracker会注意到进程已经退出，并将其标记为失败。

　　Tasktracker将一个子任务标记为失败，然后将其计数器减1，以便它可以为jobtracker申请新任务。它还通过heartbeat通知jobtracker本地任务尝试失败。收到任务失败通知后，jobtracker会重新加入调度队列，重新分配给其他tasktracker执行(避免将失败的任务分配给失败的task tracker)。但是，尝试的次数是有限制的。默认情况下，如果任务在4次尝试后仍未完成，将不会重试(jobtracker会将其标记为已终止)，整个作业将无法执行。

　　4.作业清理、恢复管理器、任务清理、ExpireTrackers、expire启动任务、监控故障、清除恢复和许多后台线程。