LocalJobRunner

       hadoop作业分本地模式和分布式模式两种执行模式，JobClient初始化时会读取配置项mapred.job.tracker(默认为local)，如果该配置项的值为local，则hadoop采本地模式执行作业，否则采用分布式模式执行。本地模式使用LocalJobRuner提交并执行作业。对LocalJobRunner实例调用submitJob( )方法会创建Job(LocalJobRunner的内部类)实例，该实例完成作业的执行。
       从图中可以看到，LocalJobRunner的内部类Job就是一个线程，其实本地模式的MapReduce作业就由该线程完成。Job的内部类MapTaskRunnable实现了Runnable接口，代表了Map任务，每个分片都对应一个MapTaskRunnable实例，Job采用java并发包提供的ExecutorService线程池来执行MapTaskRunnable实例，线程池的大小为分片数量和mapreduce.local.map.tasks.maximum配置项值中较小者，至少为1。线程池创建好之后就将MapTaskRunnable实例都提交到其中去执行，然后线程池停止接受新任务等待线程执行完毕。线程执行完毕后会逐个检查MapTaskRunnable实例有没有异常出现，如果有则认为map执行失败，直接抛出异常终止执行，如果都没有异常则认为map都执行成功，接下来继续执行reduce。本地模式值允许0个或者1个reduce任务。ReduceTask代表一个reduce任务，它从map的输出文件中读取数据进行reduce操作，将结果写到指定的目录中。reduce任务执行完之后，会进行一些清理操作，删除map的中间输出，删除作业提交目录和其中的作业配置文件、删除作业的本地拷贝文件等。

本地执行模式：

 源代码就不再贴了，请参考LocalJobRunner。