为了能使源码的执行过程与Hadoop权威指南（2、3版）中章节Shuffle and Sort的分析相对应，Hadoop的版本为0.20.2。
一般情况下我们通过Job（org.apache.hadoop.mapreduce.Job）的方法waitForCompletion来开始一个Job的执行。
/** * Submit the job to the cluster and wait for it to finish. * * @param verbose * print the progress to the user * @return true if the job succeeded * @throws IOException * thrown if the communication with the <code>JobTracker</code> * is lost */ public boolean waitForCompletion(boolean verbose) throws IOException, InterruptedException, ClassNotFoundException { if (state == JobState.DEFINE) { submit(); } if (verbose) { jobClient.monitorAndPrintJob(conf, info); } else { info.waitForCompletion(); } return isSuccessful(); }
通常设置方法参数verbose为true，这样可以在控制台中看到Job的执行过程信息。
其中Job的具体提交过程是由方法submit完成的，
/** * Submit the job to the cluster and return immediately. * * @throws IOException */ public void submit() throws IOException, InterruptedException, ClassNotFoundException { ensureState(JobState.DEFINE); setUseNewAPI(); info = jobClient.submitJobInternal(conf); state = JobState.RUNNING; }
而submit方法的执行又依赖于JobClient submitJobInternal来完成，方法submitJobInternal是Job任务提交过程中的重点，在方法中完成的Job任务的初始化准备工作。
/** * Internal method for submitting jobs to the system. * * @param job * the configuration to submit * @return a proxy object for the running job * @throws FileNotFoundException * @throws ClassNotFoundException * @throws InterruptedException * @throws IOException */ public RunningJob submitJobInternal(JobConf job) throws FileNotFoundException, ClassNotFoundException, InterruptedException, IOException { /* * configure the command line options correctly on the submitting dfs */ JobID jobId = jobSubmitClient.getNewJobId(); /* * 在submitJobDir目录下有三个文件：job.jar、job.split、job.xml * * ********************************************************************** */ Path submitJobDir = new Path(getSystemDir(), jobId.toString()); Path submitJarFile = new Path(submitJobDir, "job.jar"); Path submitSplitFile = new Path(submitJobDir, "job.split"); configureCommandLineOptions(job, submitJobDir, submitJarFile); Path submitJobFile = new Path(submitJobDir, "job.xml"); /* * 获取reducer的数目 * * ********************************************************************** */ int reduces = job.getNumReduceTasks(); JobContext context = new JobContext(job, jobId); /* * Check the output specification * * 根据是否使用New API验证OutputFormat * * 如输出格式设置（未设置默认为TextOutputFormat）、是否设置输出路径及输出路径是否已经存在 * * ********************************************************************** */ if (reduces == 0 ? job.getUseNewMapper() : job.getUseNewReducer()) { org.apache.hadoop.mapreduce.OutputFormat<?, ?> output = ReflectionUtils .newInstance(context.getOutputFormatClass(), job); output.checkOutputSpecs(context); } else { job.getOutputFormat().checkOutputSpecs(fs, job); } /* * Create the splits for the job * * ******************************************************************* */ LOG.debug("Creating splits at " + fs.makeQualified(submitSplitFile)); /* * 根据输入切片的数目决定map任务的数目 * * 一个输入切片对应一个map * * ******************************************************************* */ int maps; if (job.getUseNewMapper()) { maps = writeNewSplits(context, submitSplitFile); } else { maps = writeOldSplits(job, submitSplitFile); } job.set("mapred.job.split.file", submitSplitFile.toString()); job.setNumMapTasks(maps); /* * Write job file to JobTracker's fs * * ********************************************************************** */ FSDataOutputStream out = FileSystem.create(fs, submitJobFile, new FsPermission(JOB_FILE_PERMISSION)); try { job.writeXml(out); } finally { out.close(); } /* * Now, actually submit the job (using the submit name) * * ********************************************************************** */ JobStatus status = jobSubmitClient.submitJob(jobId); if (status != null) { return new NetworkedJob(status); } else { throw new IOException("Could not launch job"); } }
下面对该方法内部的执行流程进行详细分析：
（1）生成Job ID
JobID jobId = jobSubmitClient.getNewJobId();
（2）目录相关及文件
在submitJobDir目录下有三个文件：job.jar、job.split、job.xml，其中
job.jar：Job相关类（资源）的一个Jar包；
job.split：Job的输入文件（可能有多个或可以是其它格式（如HBase HTable））会根据一定的条件进行切片，每一个切片中的“数据”会对应的Job的一个Map任务，即每一个Map仅处理某一个切片中的“数据”；
job.xml：用以保存Job相关的配置数据。
/* * 在submitJobDir目录下有三个文件：job.jar、job.split、job.xml * * ********************************************************************** */ Path submitJobDir = new Path(getSystemDir(), jobId.toString()); Path submitJarFile = new Path(submitJobDir, "job.jar"); Path submitSplitFile = new Path(submitJobDir, "job.split"); /* * 根据命令行参数-libjars, -files, -archives对Job进行相应的配置 */ configureCommandLineOptions(job, submitJobDir, submitJarFile); Path submitJobFile = new Path(submitJobDir, "job.xml");
其中，configureCommandLineOptions主要是根据用户在命令行环境下提供的参数（-libjars、-files、-archives）进行DistributedCache的设置，并将相应的Jar拷贝至目录submitJobDir中。
注：DistributedCache的相关知识会在后续分析，在此先不进行讨论。
（3）Reducer数目
获取用户所设置的该Job中Reducer的数目。
int reduces = job.getNumReduceTasks();
（4）JobContext
JobContext context = new JobContext(job, jobId);
其实JobContext就是对JobConf与JobID的封装。
（5）Job输出相关校验
/* * Check the output specification * * 根据是否使用New API验证OutputFormat * * 如输出格式设置（未设置默认为TextOutputFormat）、是否设置输出路径及输出路径是否已经存在 * * ********************************************************************** */ if (reduces == 0 ? job.getUseNewMapper() : job.getUseNewReducer()) { org.apache.hadoop.mapreduce.OutputFormat<?, ?> output = ReflectionUtils .newInstance(context.getOutputFormatClass(), job); output.checkOutputSpecs(context); } else { job.getOutputFormat().checkOutputSpecs(fs, job); }
校验时会根据是否使用新版本的API分为两种情况，默认情况下使用的都是新版本的API，所以此处不考虑旧版本API的情况，所以分析的代码变为
org.apache.hadoop.mapreduce.OutputFormat<?, ?> output = ReflectionUtils
.newInstance(context.getOutputFormatClass(), job);
output.checkOutputSpecs(context);
首先，获取输出的具体格式；
context.getOutputFormatClass()
/** * Get the {@link OutputFormat} class for the job. * * @return the {@link OutputFormat} class for the job. */ @SuppressWarnings("unchecked") public Class<? extends OutputFormat<?, ?>> getOutputFormatClass() throws ClassNotFoundException { return (Class<? extends OutputFormat<?, ?>>) conf.getClass( OUTPUT_FORMAT_CLASS_ATTR, TextOutputFormat.class); }
由上述代码可以看出，如果用户并没有明确指定输出格式类型，则默认使用TextOutputFormat。
注：文本是进行数据分析时经常使用的一种格式，因此本文主要使用TextInputFormat、TextOutputFormat进行讲解。
然后，通过反射将输出格式实例化；
org.apache.hadoop.mapreduce.OutputFormat<?, ?> output = ReflectionUtils
.newInstance(context.getOutputFormatClass(), job);
最后，通过输出格式的具体类型进行校验，包括两个部分：是否设置输出目录及输出目录是否已经存在。
TextOutputFormat的checkOutputSpecs继承自它的父类FileOutputFormat。
public void checkOutputSpecs(JobContext job) throws FileAlreadyExistsException, IOException { // Ensure that the output directory is set and not already there Path outDir = getOutputPath(job); if (outDir == null) { throw new InvalidJobConfException("Output directory not set."); } if (outDir.getFileSystem(job.getConfiguration()).exists(outDir)) { throw new FileAlreadyExistsException("Output directory " + outDir + " already exists"); } }
（6）生成输入切片（Split），并设置Map的数目；
/* * Create the splits for the job * * ******************************************************************* */ LOG.debug("Creating splits at " + fs.makeQualified(submitSplitFile)); /* * 根据输入切片的数目决定map任务的数目 * * 一个输入切片对应一个map * * ******************************************************************* */ int maps; if (job.getUseNewMapper()) { maps = writeNewSplits(context, submitSplitFile); } else { maps = writeOldSplits(job, submitSplitFile); } job.set("mapred.job.split.file", submitSplitFile.toString()); job.setNumMapTasks(maps);
这里仅分析新版本API下的writeNewSplits，该方法需要两个参数：JobContext及切片文件的Path。
@SuppressWarnings("unchecked")
private <T extends org.apache.hadoop.mapreduce.InputSplit> int writeNewSplits(
JobContext job, Path submitSplitFile) throws IOException,
InterruptedException, ClassNotFoundException {
JobConf conf = job.getJobConf();
/*
* 创建InputFormat实例
*
* 不同的InputFormat实例获取Split的方式不同
*
* ******************************************************************
*/
org.apache.hadoop.mapreduce.InputFormat<?, ?> input = ReflectionUtils
.newInstance(job.getInputFormatClass(), job.getJobConf());
/*
* 获取输入文件对应的切片记录
*
* ******************************************************************
*/
List<org.apache.hadoop.mapreduce.InputSplit> splits = input
.getSplits(job);
T[] array = (T[]) splits
.toArray(new org.apache.hadoop.mapreduce.InputSplit[splits
.size()]);
/*
* sort the splits into order based on size, so that the biggest go
* first
*
* ******************************************************************
*/
Arrays.sort(array, new NewSplitComparator());
/*
* 写出SplitFile
*
* ******************************************************************
*/
// 打开切片文件输出流，并写出头信息（头、版本号、切片数目）
DataOutputStream out = writeSplitsFileHeader(conf, submitSplitFile,
array.length);
try {
if (array.length != 0) {
DataOutputBuffer buffer = new DataOutputBuffer();
RawSplit rawSplit = new RawSplit();
SerializationFactory factory = new SerializationFactory(conf);
Serializer<T> serializer = factory
.getSerializer((Class<T>) array[0].getClass());
serializer.open(buffer);
for (T split : array) {
rawSplit.setClassName(split.getClass().getName());
buffer.reset();
// 序列化文件名、起始位置、切片长度、主机位置（多个）
serializer.serialize(split);
rawSplit.setDataLength(split.getLength());
rawSplit.setBytes(buffer.getData(), 0, buffer.getLength());
rawSplit.setLocations(split.getLocations());
rawSplit.write(out);
}
serializer.close();
}
} finally {
out.close();
}
return array.length;
}
方法思路：根据指定的输入格式类型（InputFormat）对输入文件进行切片，并将切片信息保存至指定的切片文件中。
注：切片并不是对输入文件进行物理上的切割，而只是一种逻辑上的“分割”，即将输入文件某个片段的起始位置保存下来，后期Map任务运行时根据切片文件就可以将该片段作为输入进行处理。
首先，获取输入格式类型，
job.getInputFormatClass()
/** * Get the {@link InputFormat} class for the job. * * @return the {@link InputFormat} class for the job. */ @SuppressWarnings("unchecked") public Class<? extends InputFormat<?, ?>> getInputFormatClass() throws ClassNotFoundException { return (Class<? extends InputFormat<?, ?>>) conf.getClass( INPUT_FORMAT_CLASS_ATTR, TextInputFormat.class); }
与输出格式类型相同，如果用户没有特殊指定，默认的输入格式类型为TextInputFormat，然后将此输入格式类型实例化。
org.apache.hadoop.mapreduce.InputFormat<?, ?> input = ReflectionUtils
.newInstance(job.getInputFormatClass(), job.getJobConf());
然后，根据具体的输入格式类型计算切片信息，
/* * 获取输入文件对应的切片记录 * * ****************************************************************** */ List<org.apache.hadoop.mapreduce.InputSplit> splits = input .getSplits(job);
TextInputFormat的方法getSplits继承自它的父类FileInputFormat。
/** * Generate the list of files and make them into FileSplits. */ public List<InputSplit> getSplits(JobContext job) throws IOException { /* * 计算Split的最小值与最大值 * * ******************************************************************** */ long minSize = Math.max(getFormatMinSplitSize(), getMinSplitSize(job)); long maxSize = getMaxSplitSize(job); // generate splits List<InputSplit> splits = new ArrayList<InputSplit>(); /* * 逐个处理InputPaths中的文件 * * ******************************************************************* */ for (FileStatus file : listStatus(job)) { Path path = file.getPath(); FileSystem fs = path.getFileSystem(job.getConfiguration()); /* * 获取特定文件的长度 * * ****************************************************************** */ long length = file.getLen(); /* * 获取特定文件对应的块Block信息 * * *************************************************************** */ BlockLocation[] blkLocations = fs.getFileBlockLocations(file, 0, length); /* * 如果文件长度大于0且是可切片的 * * *************************************************************** */ if ((length != 0) && isSplitable(job, path)) { long blockSize = file.getBlockSize(); /* * 根据blockSize、minSize、maxSize计算切片大小 * * Math.max(minSize, Math.min(maxSize, blockSize) * * *********************************************************** */ long splitSize = computeSplitSize(blockSize, minSize, maxSize); long bytesRemaining = length; while (((double) bytesRemaining) / splitSize > SPLIT_SLOP) { /* * 返回的Block Index为此切片开始位置所在Block的Index * * ********************************************************** */ int blkIndex = getBlockIndex(blkLocations, length - bytesRemaining); /* * 一个Block对应一个FileSplit * * ******************************************************* */ splits.add(new FileSplit(path, length - bytesRemaining, splitSize, blkLocations[blkIndex].getHosts())); bytesRemaining -= splitSize; } if (bytesRemaining != 0) { /* * 剩余的文件数据形成一个切片，hosts为此文件最后一个Block的hosts * * ********************************************************** */ splits.add(new FileSplit(path, length - bytesRemaining, bytesRemaining, blkLocations[blkLocations.length - 1].getHosts())); } } else if (length != 0) { /* * 文件长度不为0但不可分割 * * 不能切片的文件，整体形成一个切片，hosts为此文件第一个Block的hosts * * *********************************************************** */ splits.add(new FileSplit(path, 0, length, blkLocations[0] .getHosts())); } else { // Create empty hosts array for zero length files splits.add(new FileSplit(path, 0, length, new String[0])); } } LOG.debug("Total # of splits: " + splits.size()); return splits; }
getSplits处理流程如下：
① 根据配置参数计算Split所允许的最小值与最大值，为后期确定Split的长度提供参考；
/* * 计算Split的最小值与最大值 * * ******************************************************************** */ long minSize = Math.max(getFormatMinSplitSize(), getMinSplitSize(job)); long maxSize = getMaxSplitSize(job);
② 在内存中创建相应的数据结构，用以保存计算所得的切片信息；
// generate splits List<InputSplit> splits = new ArrayList<InputSplit>();
③ 循环处理InputPaths所添加的文件，对一个文件各自计算其对应的切片信息；
/* * 逐个处理InputPaths中的文件 * * ******************************************************************* */ for (FileStatus file : listStatus(job)) { ...... }
④ 计算某个文件的切片信息：
a. 获取该文件的长度及对应的Block信息；
Path path = file.getPath(); FileSystem fs = path.getFileSystem(job.getConfiguration()); /* * 获取特定文件的长度 * * ****************************************************************** */ long length = file.getLen(); /* * 获取特定文件对应的块Block信息 * * *************************************************************** */ BlockLocation[] blkLocations = fs.getFileBlockLocations(file, 0, length);
b. 根据文件长度以及该文件是否可以切片，分为三种情况处理：
其中，文件是否支持Split，是由该文件类型对应的InputFormat决定的，FileInputFormat中的实现如下：
/** * Is the given filename splitable? Usually, true, but if the file is stream * compressed, it will not be. * * <code>FileInputFormat</code> implementations can override this and return * <code>false</code> to ensure that individual input files are never * split-up so that {@link Mapper}s process entire files. * * @param context * the job context * @param filename * the file name to check * @return is this file splitable? */ protected boolean isSplitable(JobContext context, Path filename) { return true; }
TextInputFormat中重写了该方法：
@Override protected boolean isSplitable(JobContext context, Path file) { CompressionCodec codec = new CompressionCodecFactory( context.getConfiguration()).getCodec(file); return codec == null; }
由上述代码可见，如果文本文件经过相应的压缩之后，是不支持进行Split的。
第一种情况：文件长度大于0，且文件支持Split；
首先计算一个切片的具体长度，长度的计算方式为：Math.max(minSize, Math.min(maxSize, blockSize) ；
long blockSize = file.getBlockSize(); /* * 根据blockSize、minSize、maxSize计算切片大小 * * Math.max(minSize, Math.min(maxSize, blockSize) * * *********************************************************** */ long splitSize = computeSplitSize(blockSize, minSize, maxSize);
然后，根据splitSize进行切片，思路就是从文件开始处，以splitSize为区间，对文件进行逻辑上的切分；
long bytesRemaining = length; while (((double) bytesRemaining) / splitSize > SPLIT_SLOP) { /* * 返回的Block Index为此切片开始位置所在Block的Index * * ********************************************************** */ int blkIndex = getBlockIndex(blkLocations, length - bytesRemaining); /* * 一个Block对应一个FileSplit * * ******************************************************* */ splits.add(new FileSplit(path, length - bytesRemaining, splitSize, blkLocations[blkIndex].getHosts())); bytesRemaining -= splitSize; } if (bytesRemaining != 0) { /* * 剩余的文件数据形成一个切片，hosts为此文件最后一个Block的hosts * * ********************************************************** */ splits.add(new FileSplit(path, length - bytesRemaining, bytesRemaining, blkLocations[blkLocations.length - 1].getHosts())); }
为了不产生过小的切片，要求尚未进行切片的文件部分长度（bytesRemaining）大于切片长度（splitSize）的SPLIT_SLOP（1.1）倍，然后将文件的剩余部分直接作为一个切片。
在上述代码中的切片信息中，还保存着切片对应的Block信息，注意切片并不一定会与Block完全吻合（即切片在文件中的起止处与该Block在文件中的起止处一致），所谓的对应的Block，是指该切片的起始处正在落在该Block的区间内；之所以要保存切片对应的Block信息，是为后期Map任务的“本地计算”调度运行作准备的。
第二种情况：文件长度大于0，但该文件不支持切片；
/* * 文件长度不为0但不可分割 * * 不能切片的文件，整体形成一个切片，hosts为此文件第一个Block的hosts * * *********************************************************** */ splits.add(new FileSplit(path, 0, length, blkLocations[0] .getHosts()));
因为该文件不支持切片，直接将整个文件作为一个切片就可以了。
第三种情况：文件长度为0；
// Create empty hosts array for zero length files splits.add(new FileSplit(path, 0, length, new String[0]));
此时直接创建一个空的切片即可。
到此，所有输入文件的切片信息就全部产生完毕了。
⑤ 对产生的切片进行排序处理，排序的依据是切片的大小，切片越大，在切片集合中的位置应该更靠前，这样可以使大的切片在调度时，优先得到处理。
T[] array = (T[]) splits .toArray(new org.apache.hadoop.mapreduce.InputSplit[splits .size()]); /* * sort the splits into order based on size, so that the biggest go * first * * ****************************************************************** */ Arrays.sort(array, new NewSplitComparator());
⑥ 存储切片信息至相应的切片文件中，调度任务时使用切片文件中的信息进行调度，具体的存储过程不影响整个处理流程的理解，在此不对它进行分析。
至此，writeNewSplits方法结果，该方法还回返回切片的总数目，即对应着Job的Map任务数目。
（7）将Job的相关信息写入job.xml；
/* * Write job file to JobTracker's fs * * ********************************************************************** */ FSDataOutputStream out = FileSystem.create(fs, submitJobFile, new FsPermission(JOB_FILE_PERMISSION)); try { job.writeXml(out); } finally { out.close(); }
（8）完成Job任务的实际提交；
/* * Now, actually submit the job (using the submit name) * * ********************************************************************** */ JobStatus status = jobSubmitClient.submitJob(jobId); if (status != null) { return new NetworkedJob(status); } else { throw new IOException("Could not launch job"); }
到此，Job任务的提交过程分析完毕。