Hadoop的mapred TaskTracker端源码概览

http://jiwenke.iteye.com/blog/334146

花了许多功夫把Hadoop的mapreduce实现过了一遍，基本线索理清楚了： 
1. 任务的运行时TaskTracker通过heartbeat取得 
2. TaskTracker得到hearbeatresponse之后，会根据封装在response里的action来决定行为 
3. 如果是launchaction的话，调用TasklLauncher,在startNewTasks中的localizeJob调用launchTaskForJob然后再TaskInProgress中launchTask让runner.start(); - 这里面的startNewTasks是在线程中的run方法中，而TaskLauncher的notifyall会把线程唤醒：

public void addToTaskQueue(LaunchTaskAction action) {
      synchronized (tasksToLaunch) {
        TaskInProgress tip = registerTask(action, this);
        tasksToLaunch.add(tip);
        tasksToLaunch.notifyAll();
      }
    }

而这个addToTaskQueue方法是在offerService中调用的,这样就整过过程就街上了：  

if (action instanceof LaunchTaskAction) {
  addToTaskQueue((LaunchTaskAction)action);
} else if (action instanceof CommitTaskAction)

4. 这个时候就回到TaskRunner.run中去launchJVM，当然要把这个JVM的参数构造好，这个JVM就是我们看到map任务运行的JVM  
5. 然后JVMRunner会spawn JVM， 这是通过shexe Child这个类来实现的，这个Child的main就是新起的JVM的主函数入口  
6.在Child.main中会对任务的类型进行判断，调用相应的MapTask.run和ReduceTask.run  
7.这个时候就可以看到mapper.map入口啦，然后就开始执行用户定义的mapper！  

所以Child启动以后的log输出和前面TaskTracker的输出不在同一个文件里，因为已经不是一个虚拟机了。