Когда узел, выполняющий задачу (будь то Map или Reduce), выходит из строя, центральный координатор системы MapReduce, называемый JobTracker (в старых версиях Hadoop) или ResourceManager (в современных версиях), немедленно обнаруживает это. Система отслеживает состояние выполнения всех задач, и если задача прерывается из-за сбоя узла, она помечается как "неудачная" и вновь ставится в очередь на выполнение.

Задача, которая была прервана из-за сбоя, перезапускается на другом узле, который может взять на себя ее выполнение. Для задач Map это означает повторное чтение соответствующего сплита данных и выполнение функции Map заново. Для задач Reduce повторный запуск означает пересчет агрегированных данных на новом узле. Благодаря этому подходу, система может завершить обработку данных даже при наличии сбоев, а конечный результат остается корректным и полным.

Еще одним важным аспектом отказоустойчивости в MapReduce является тесная интеграция с HDFS, который сам по себе обеспечивает отказоустойчивость через репликацию данных. HDFS хранит копии каждого блока данных на нескольких узлах кластера. Это означает, что даже если узел, содержащий данные, выходит из строя, другие копии этих данных остаются доступными на других узлах. Когда перезапускается задача Map, она может легко получить доступ к реплицированным данным и продолжить выполнение.

Эта репликация не только обеспечивает доступность данных, но и минимизирует время простоя. При возникновении сбоя задача может быть перезапущена на узле, расположенном рядом с узлом, на котором хранится одна из реплик данных, что снижает время доступа к данным и ускоряет выполнение задачи.

В больших кластерах не только отдельные узлы, но и целые подсети могут выходить из строя. MapReduce учитывает такие сценарии, предоставляя механизмы для обработки более сложных отказов. Например, система может обнаружить, что группа узлов, связанная с определенной сетью, стала недоступной, и она перенаправляет задачи на узлы в других сетях или подсетях.

В процессе выполнения задач MapReduce постоянно мониторит состояние выполнения, что позволяет оперативно реагировать на сбои. Веб-интерфейс и лог-файлы системы дают администраторам кластера возможность видеть статус каждой задачи, включая информацию о том, сколько задач были перезапущены из-за сбоев и на каких узлах они были выполнены успешно. Это не только помогает в управлении текущими задачами, но и предоставляет важные данные для анализа производительности и надежности кластера.

Благодаря этим встроенным механизмам отказоустойчивости, MapReduce гарантирует завершение обработки данных, даже если отдельные узлы кластера выходят из строя. Автоматическое обнаружение сбоев, перезапуск задач на других узлах, репликация данных и мониторинг выполнения задач создают высоконадежную и устойчивую к сбоям систему. Эти особенности делают MapReduce идеальным инструментом для работы с большими данными в распределенной среде, где отказоустойчивость является ключевым требованием.

5. Архитектура «мастер-слейв»:

MapReduce, как и многие распределенные системы, использует архитектуру "мастер-слейв" для управления распределением и выполнением задач в кластере. Эта архитектура включает в себя центральный управляющий узел, называемый JobTracker (в ранних версиях Hadoop), и множество подчиненных узлов, называемых TaskTracker. В современной реализации Hadoop JobTracker заменен на ResourceManager и ApplicationMaster в рамках системы управления ресурсами YARN (Yet Another Resource Negotiator), но концепция остается аналогичной.

JobTracker является центральным элементом в архитектуре MapReduce. Он выполняет несколько ключевых функций:

1. Распределение задач: Когда пользователь отправляет MapReduce-задание, JobTracker отвечает за разделение его на множество более мелких задач Map и Reduce. Эти задачи затем распределяются между доступными узлами-слейвами (TaskTracker), чтобы оптимально использовать ресурсы кластера.

2. Координация выполнения: JobTracker следит за выполнением всех задач, входящих в задание. Он отслеживает статус каждой задачи, получая регулярные отчеты от TaskTracker'ов. Если какая-то из задач не удается выполнить, например, из-за сбоя узла, JobTracker автоматически переназначает задачу другому TaskTracker'у, обеспечивая завершение работы.

3. Управление ресурсами: JobTracker управляет распределением ресурсов кластера, чтобы убедиться, что задачи выполняются эффективно и без конфликтов. Он учитывает загрузку узлов, их доступность и другие параметры, чтобы максимально увеличить производительность кластера.

4. Отчетность и мониторинг: JobTracker ведет учет выполнения заданий, предоставляя информацию о статусе задач, времени выполнения и любых проблемах, которые возникают в процессе. Эти данные могут использоваться для анализа производительности и дальнейшей оптимизации работы системы.

TaskTracker – это узел-слейв, который выполняет задачи, назначенные ему JobTracker'ом. В каждом узле кластера работает свой TaskTracker, и он выполняет следующие функции:

1. Выполнение задач: TaskTracker получает от JobTracker задачи Map или Reduce и выполняет их на своем узле. Каждая задача обрабатывается отдельно, и TaskTracker может параллельно выполнять несколько задач, если у узла достаточно ресурсов.

2. Отчет о состоянии: TaskTracker регулярно отправляет отчеты о состоянии выполнения задач обратно JobTracker'у. Эти отчеты включают информацию о прогрессе выполнения задач, использовании ресурсов и любых возникших ошибках. Это позволяет JobTracker оперативно реагировать на любые проблемы и переназначать задачи, если это необходимо.