Mapreduce作业的工作原理

JobClient的runJob()方法是用于新建JobClient实例和调用其submitJob()方法。提交作业后，runJob（）将每秒轮询作业的进度，如果发现与上一个记录不同，便把报告显示到控制台。作业完成后，如果成功，就显示作业计数器。否则，导致作业失败的错误会被记录到控制台。

1、向jobtracker请求一个新的作业ID（通过Jobtracker的getNewJobId（））

2、检查作业的输出说明。比如，如果没有指定输出目录或者它已经存在，作业就不会被提交，并有错误返回给MapReduce程序。

3、计算作业的输出划分。如果划分无法计算，比如因为输入路径不存在，作业就不会被提交，并有错误返回给MapReduce程序。

4、将运行作业所需要的资源---包括作业的JAR文件、配置文件和计算所得的输入划分--复制到一个以作业ID号命名的目录中jobtracker的文件系统。作业JAR的副本较多（由mapred.submit.replication 属性控制，默认为10），如此一来，在tasktracker运行作业任务时，集群能为它们提供许多副本进行访问。（步骤3）

5、告诉jobtracker作业准备执行（通过调用JobTracker的submitJob()方法）（步骤4）

6、Jobtracker接受到对其submitJob（）方法调用后，会把此调用放入一个内部的队列中，交由作业调度器进行调度，并对其进行初始化。初始化包括创建一个代表该正在运行的作业的对象，它封装任务和记录信息，以便跟踪任务的状态和进程（步骤5）

7、要创建运行任务列表，作业调度器首先从共享文件系统中获取JobClient已经计算好的输入划分信息（步骤6）然后为每个划分创建一个map任务。创建的reduce任务的数量由JobConf的mapred.reduce.tasks属性决定，它是用setNumReduceTasks（）方法来设定的，然后调度器便创建这么多reduce任务来运行。任务在此时指定ID号。

8、TaskTraker 执行一个简单的循环，定期发送心跳（heartbeat）方法调用Jobtracker。心跳方法告诉jobtracker，tasktracker是否存活，同时也充当两者之间的消息通道。作业心跳方法调用的一部分，tasktracker会指明它是否已经准备运行新的任务，如果是，jobtracker会为他分配一个任务，并使用心跳方法的返回值与tasktracker进行通信（步骤7）

9、现在，tasktracker已经被分配了任务，下一步是运行任务。首先，它本地化作业的JAR文件，将它从共享文件系统复制到tasktracker所在的文件系统。同时，将应用程序所需要的全部文件从分布式缓存复制到本地磁盘。然后，为任务新建一个本地工作目录，并把JAR文件中的内容解压到这个文件夹下。第三步，新建一个TaskRunner实例来运行任务。

TaskRunner启动一个新的Java虚拟机（步骤9）来运行每个任务（步骤10），使得用户第一的map和reduce函数的任何缺陷都不会影响tasktracker（比如导致它崩溃或者挂起）。但在不同的任务之间重用JVM还是可能的。

子进程通过 umbilical 接口与父进程进行通信。它每隔几秒便告知父进程它的进度，直到任务完成。