这篇文章主要讲解了“Hadoop Job提交相关知识点分析”，文中的讲解内容简单清晰，易于学习与理解，下面请大家跟着小编的思路慢慢深入，一起来研究和学习“Hadoop Job提交相关知识点分析”吧！

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Configuration类是用来访问hadoop的配置参数的。

Configuration类首先会通过静态代码段加载hadoop的配置文件core-default.xml和和core-site.xml，相关代码如下：

static{ 
    //print deprecation warning if hadoop-site.xml is found in classpath 
    ClassLoader cL = Thread.currentThread().getContextClassLoader(); 
    if (cL == null) { 
      cL = Configuration.class.getClassLoader(); 
    } 
    if(cL.getResource("hadoop-site.xml")!=null) { 
      LOG.warn("DEPRECATED: hadoop-site.xml found in the classpath. " + 
          "Usage of hadoop-site.xml is deprecated. Instead use core-site.xml, " 
          + "mapred-site.xml and hdfs-site.xml to override properties of " + 
          "core-default.xml, mapred-default.xml and hdfs-default.xml " + 
          "respectively"); 
    } 
    addDefaultResource("core-default.xml"); 
    addDefaultResource("core-site.xml"); 
  } 

defaultResources是一个ArrayList，用来保存默认的配置文件路径。如果一个默认的配置文件路径不在defaultResource里面，就添加进去，这个逻辑是在

addDefaultResource方法中实现的。

properties是一个Properties对象，保存从配置文件中解析出来的配置属性，如果多个配置文件有相同的key，后者会覆盖前者的值。

JobConf类用来配置Map/Reduce作业信息的，继承自Configuration类。

JobConf类首先会通过静态代码段加载mapred-default.xml和mapred-site.xml配置属性文件。

DEFAULT_MAPRED_TASK_JAVA_OPTS=“-Xmx200m”，默认情况下Map/Reduce任务的JAVA命令行选项指定的JAVA虚拟机最大内存是200M。

JobClient类是用户与JobTracker交互的主要接口，通过它可以提交jobs，追踪job的进度，访问task组件的日志，查询集群的状态信息等。

提交job是通过runJob方法实现的，相关代码如下：

public static RunningJob runJob(JobConf job) throws IOException {
    JobClient jc = new JobClient(job);
    RunningJob rj = jc.submitJob(job);
    try {
      if (!jc.monitorAndPrintJob(job, rj)) {
        LOG.info("Job Failed: " + rj.getFailureInfo());
        throw new IOException("Job failed!");
      }
    } catch (InterruptedException ie) {
      Thread.currentThread().interrupt();
    }
    return rj;
  }

首先创建一个JobClient对象，此对象在构造函数中会根据JobConf对象去连接JobTracker。

 JobClient与JobTracker通信是通过jobSubmitClient操作的，jobSubmitClient是JobSubmissionProtocol类型的动态代理类，是通过如下方法产生的：

  private static JobSubmissionProtocol createRPCProxy(InetSocketAddress addr,
      Configuration conf) throws IOException {
    return (JobSubmissionProtocol) RPC.getProxy(JobSubmissionProtocol.class,
        JobSubmissionProtocol.versionID, addr, 
        UserGroupInformation.getCurrentUser(), conf,
        NetUtils.getSocketFactory(conf, JobSubmissionProtocol.class));
  }

getProxy方法的关键是Invoker类，Invoker类实现了InvocationHandler接口，主要有两个成员变量，remoteId是Client.ConnectionId类型，保存连接地址和用户的ticket，客户端连接服务器由唯一标识。从这里我们也可以看到一些配置属性值，默认的rpcTimeout是0，

ipc.client.connection.maxidletime客户端连接的最大空闲时间是10s，

ipc.client.connect.max.retries客户端同服务器建立连接时的最大重试次数是10，

ipc.client.tcpnodelay是否开启Nagle算法（对TCP/IP进行拥塞控制），如果开启，会减少延迟，但是会增加小数据报，默认是false。client是Client类，用于IPC通信。client会通过ClientCache类来缓存，如果缓存中没有，会新建一个Client，否则原client计数加1。Invoker类主要的方法是invoke方法，invoke方法的功能是调用client的方法然后返回结果。动态代理类代理的对象是Client对象。

submitJobInternal方法是真正用来提交job的，具体步骤如下：

1、初始化staging目录，staging目录根目录是由mapreduce.jobtracker.staging.root.dir配置的，默认是/tmp/hadoop/mapred/staging，具体到某个用户的staging目录是$ROOT/userName/.staging。

2、从JobTracker那里取得新的job id，job id从1开始递增。

3、获得提交job的目录submitJobDir=用户的staging目录/jobid，并且将这个目录设置成mapreduce.job.dir的值。

 4、copyAndConfigureFiles拷贝和初始化文件，首先从配置属性mapred.submit.replication取得replication值，默认为10。然后判断submitJobDir目录是否存在，如果存在拋异常；否则创建submitJobDir目录；取得job的分布式缓存文件路径=submitJobDir/files；取得job的分布式缓存存档路径=submitJobDir/archives；取得job的分布式缓存libjars路径=submitJobDir/libjars；如果命令行参数有tmpfiles，则将这些文件拷贝到分布式缓存文件路径下，同时将这个路径加入到分布式缓存中；如果命令行参数有tmpjars，则将这些文件拷贝到分布式缓存libjars路径下，同时将这个路径加入到分布式缓存中；如果命令行参数有tmparchives，则将这些文件拷贝到分布式缓存存档路径下，同时将这个路径加入到分布式缓存中；根据mapred.jar属性取得jar包的路径，如果没有指定job的名字，那么将使用jar包的名字作为job名字；取得job jar的存储路径=submitJobDir/job.jar；将用户指定的jar包拷贝到job jar的存储路径；设置工作目录，默认是配置属性mapred.working.dir指定的值。

5、取得job配置文件的路径submitJobFile=submitJobDir/job.xml；设置

mapreduce.job.submithostaddress为本机ip地址，设置

mapreduce.job.submithost为本机主机名。

6、为job创建输入分区，这是由writeSplits方法完成的。以old api为例，首先调用InputFormat的getSplits方法得到一个InputSplit分区数组，FileInputFormat类的getSplits方法实现过程如下：

通过listStatus方法取得输入文件路径列表，过滤掉_和.开头的路径以及根据设置的mapred.input.pathFilter.class过滤；

在JobConf中设置mapreduce.input.num.files为输入文件数；

计算出所有输入文件的总大小totalSize，目标分区大小goalSize=totalSize/numSplits(由mapred.map.tasks配置，默认为1)，最小分区大小minSize=mapred.min.split.size配置和1之间的较大值，对于每一个输入文件，如果这个文件的长度不等于0并且是可切分的，计算分区大小splitSize=Math.max(minSize,Math.min(goalSize,blockSize))，blockSize为HDFS存储文件的块大小，对于每一个分区大小，计算对其贡献最大的主机数组（根据机架以及块的字节大小确定），然后将这个分区加入到分区列表；然后根据分区大长度从大到小对分区列表进行排序；然后将分区列表写入到分区文件，分区文件名=submitJobDir/job.split，分区文件的存储格式：SPL字节信息，分区版本号，{InputSplit类名，InputSplit类信息}+；SplitMetaInfo数组记录每个分区信息在文件中的偏移，主机信息和长度；将分区Meta信息SplitMetaInfo数组写入到文件submitJobDir/job.splitmetainfo。

7、JobConf设置mapred.map.tasks为分区数。

8、根据mapred.job.queue.name获得job提交的队列的名字，默认是default，然后根据这个队列名字获得访问控制列表。

9、将重新配置过的JobConf写入到submitJobDir/job.xml文件。

10、将jobid，submitJobDir信息传给JobTracker正式提交job，并通过NetworkedJob对象跟踪job的状态。

monitorAndPrintJob方法监控job的运行并且实时打印job的状态。

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