MapReduce调度与执行原理之作业提交
前言：本文旨在理清在Hadoop中一个MapReduce作业（Job）在提交到框架后的整个生命周期过程，权作总结和日后参考，如有问题，请不吝赐教。本文不涉及Hadoop的架构设计，如有兴趣请参考相关书籍和文献。在梳理过程中，我对一些感兴趣的源码也会逐行研究学习，以期强化基础。【3】《Hadoop技术内幕--深入解析Hadoop Common和HDFS架构设计与实现原理》蔡斌 陈湘萍一个MapReduce作业的生命周期大体分为5个阶段【1】：1. 作业提交与初始化2. 任务调度与监控3. 任务运行环境准备4. 任务执行5. 作业完成现逐一学习。由于作业提交是在客户端完成，而初始化在JobTracker完成，本文只关注前者，后者留待下一篇文章学习研究。一、作业提交与初始化以WordCount作业为例，先看作业提交的代码片段：
作者：Jaytalent
开始日期：2013年9月9日参考资料：【1】《Hadoop技术内幕--深入解析MapReduce架构设计与实现原理》董西成 【2】Hadoop 1.0.0 源码
// Write job file to JobTracker's fs FSDataOutputStream out = FileSystem.create(fs, submitJobFile, new FsPermission(JobSubmissionFiles.JOB_FILE_PERMISSION)); try { jobCopy.writeXml(out); } finally { out.close(); }至此，作业文件上传才算正式完毕。