Hadoop入门教程：MapReduce作业的生命周期
Hadoop入门教程：MapReduce作业的生命周期，本节主要讲解Hadoop MapReduce作业的生命周期，即作业从提交到运行结束经历的整个过程。假设用户编写了一个MapReduce程序，并将其打包成xxx.jar文件，然后使用以下命令提交作业：
$HADOOP_HOME/bin/hadoop jar xxx.jar \
-D mapred.job.name="xxx" \
-D mapred.map.tasks=3 \
-D mapred.reduce.tasks=2 \
-D input=/test/input \
-D output=/test/output
这个过程分为以下5个步骤：
步骤1 作业提交与初始化。用户提交作业后，首先由JobClient实例将作业相关信息，比如将程序jar包、作业配置文件、分片元信息文件等上传到分布式文件系统(一般为HDFS)上，其中，分片元信息文件记录了每个输入分片的逻辑位置信息。然后JobClient通过RPC通知JobTracker。JobTracker收到新作业提交请求后，由作业调度模块对作业进行初始化：为作业创建一个JobInProgress对象以跟踪作业运行状况，而JobInProgress则会为每个Task创建一个TaskInProgress对象以跟踪每个任务的运行状态，TaskInProgress可能需要管理多个“Task运行尝试”(称为“Task Attempt”)。
步骤2 任务调度与监控。前面提到，任务调度和监控的功能均由JobTracker完成。TaskTracker周期性地通过Heartbeat向JobTracker汇报本节点的资源使用情况，一旦出现空闲资源，JobTracker会按照一定的策略选择一个合适的任务使用该空闲资源，这由任务调度器完成。任务调度器是一个可插拔的独立模块，且为双层架构，即首先选择作业，然后从该作业中选择任务，其中，选择任务时需要重点考虑数据本地性。此外，JobTracker跟踪作业的整个运行过程，并为作业的成功运行提供全方位的保障。首先，当TaskTracker或者Task失败时，转移计算任务;其次，当某个Task执行进度远落后于同一作业的其他Task时，为之启动一个相同Task，并选取计算快的Task结果作为最终结果。
步骤3 任务运行环境准备。运行环境准备包括JVM启动和资源隔离，均由TaskTracker实现。TaskTracker为每个Task启动一个独立的JVM以避免不同Task在运行过程中相互影响;同时，TaskTracker使用了操作系统进程实现资源隔离以防止Task滥用资源。
步骤4 任务执行。TaskTracker为Task准备好运行环境后，便会启动Task。在运行过程中，每个Task的最新进度首先由Task通过RPC汇报给TaskTracker，再由TaskTracker汇报给JobTracker。
步骤5 作业完成。待所有Task执行完毕后，整个作业执行成功。
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