小编给大家分享一下Hadoop如何实现job提交，相信大部分人都还不怎么了解，因此分享这篇文章给大家参考一下，希望大家阅读完这篇文章后大有收获，下面让我们一起去了解一下吧！

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从如下地方开始，就要进行job的提交了

boolean isSuccess = job.waitForCompletion(true);

之后，进入Job类的waitForCompletion方法。

public boolean waitForCompletion(boolean verbose
                                   ) throws IOException, InterruptedException,
                                            ClassNotFoundException {
    if (state == JobState.DEFINE) {
      submit();
    }
    //----
    return isSuccessful();
  }> > 这里输入引用文本

之后调用Job类的submit方法，

public void submit() 
         throws IOException, InterruptedException, ClassNotFoundException {
    connect();
    final JobSubmitter submitter = 
        getJobSubmitter(cluster.getFileSystem(), cluster.getClient());
    status = ugi.doAs(new PrivilegedExceptionAction() {
      public JobStatus run() throws IOException, InterruptedException, 
      ClassNotFoundException {
        return submitter.submitJobInternal(Job.this, cluster);
      }
    });
     
   }

connect方法负责初始化集群信息：

  private synchronized void connect()
          throws IOException, InterruptedException, ClassNotFoundException {
    if (cluster == null) {
      cluster = 
        ugi.doAs(new PrivilegedExceptionAction() {
                   public Cluster run()
                          throws IOException, InterruptedException, 
                                 ClassNotFoundException {
                     return new Cluster(getConfiguration());
                   }
                 });
    }
  }

集群信息cluster，包括什么，应该很清晰：

private ClientProtocolProvider clientProtocolProvider; private ClientProtocol client;

private UserGroupInformation ugi; private Configuration conf; private FileSystem fs = null;

private Path sysDir = null; private Path stagingAreaDir = null; private Path jobHistoryDir = null;

略微分析下， ClientProtocolProvider是客户端协议的生产者，对应的客户端是ClientProtocol。

ClientProtocolProvider规定了2个方法：

• create

• close 分别也用来创建和关闭客户端ClientProtocol。

而，ClientProtocolProvider的具体实现类有2个。

可以看到，有两个协议生产者，分别是yarn和local的。

那么，对应的客户端ClientProtocol，也会有两个。

ClientProtocol是个接口，里面规定了如下几个方法：

那么，不同的客户端yarn或者local，实现其中的方法即可。 因为，我们是本地Eclipse运行，直接看local即可，yarn的原理差不多，

OK，经过connect方法之后，cluster中这几个就有啦，即使没有的话，get的时候，也会初始化的。

之后， 使用集群的，FileSystem和client创建一个submiter。

 final JobSubmitter submitter = 
        getJobSubmitter(cluster.getFileSystem(), cluster.getClient());

然后，调用submitter 的submitJobInternal方法提交作业，OK，进入submitJobInternal方法。

JobSubmiter类的submitJobInternal方法大致过程如下：

checkSpecs(job); 检查作业输出路径。

//获得staging路径，注意：集群cluster中有这个路径的名称，只不过这里需要创建路径。 Path jobStagingArea = JobSubmissionFiles.getStagingDir(cluster, conf);

//在staging路径下创建一个以jobid为标示的文件夹 JobID jobId = submitClient.getNewJobID(); Path submitJobDir = new Path(jobStagingArea, jobId.toString());

//job需要的一些文件和jar包之类的，都放到刚才的那个submitJobDir路径下 copyAndConfigureFiles(job, submitJobDir);

具体的东西包括：

 String files = conf.get("tmpfiles");
 String libjars = conf.get("tmpjars");
 String archives = conf.get("tmparchives");

//写入job输入的分片信息 int maps = writeSplits(job, submitJobDir);

split信息包括两个部分。 首先调用Inputformat获得分片的个数，具体如何获得，后续讲。 将返回的分片数组逐个遍历并持久化到一个文件。

SplitMetaInfo[] info = writeNewSplits(conf, splits, out); 而writeNewSplits代码主要就是写分片信息到文件中。

之后，将split的分片信息持久化一个元数据文件。 writeJobSplitMetaInfo方法。

//将job的描述信息，写到一个job.xml放到相应的staging目录下的jobid目录。 Path submitJobFile = JobSubmissionFiles.getJobConfPath(submitJobDir); writeConf(conf, submitJobFile);

 FSDataOutputStream out = 
      FileSystem.create(jtFs, jobFile, 
                        new FsPermission(JobSubmissionFiles.JOB_FILE_PERMISSION));
    try {
      conf.writeXml(out);
    } finally {
      out.close();
    }

//提交作业 status = submitClient.submitJob( jobId, submitJobDir.toString(), job.getCredentials());

OK，提交作业部分的代码就到这，后续写写，app master运行的过程。

总结，提交作业的主要功能。

• 创建staging路径

• 在staging路径下面创建作业id的路径

• 把job相关的文件拷贝到路径下

• 将job的split信息序列化到文件中

• 将job的xml写到路径下

这些东西都放到hdfs，作为所有节点共享访问的地方。之后，app master会访问这个目录，copy job的配置文件到本地并创建job对象，并根据split的信息，创建对应的maptaskrunable。运行。

但是，总的job信息依然在hdfs上。

以上是“Hadoop如何实现job提交”这篇文章的所有内容，感谢各位的阅读！相信大家都有了一定的了解，希望分享的内容对大家有所帮助，如果还想学习更多知识，欢迎关注创新互联行业资讯频道！

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