hadoop任务运行源代码深究

1、TaskTracker.TaskInProgress.launchTask()：创建并启动TaskRunner，对于MapTask，创建的是MapTaskRunner，对于ReduceTask，创建的是ReduceTaskRunner

2、调用TaskRunner.start()：设置child进程的classpath、启动命令、标准输出、错误输出、启动参数、日志大小限制、工作目录等

3、调用TaskRunner.launchJvmAndWait()，实际调用JvmManager.launchJvm()

4、根据任务类型JvmManager.launchJvm()调用会分别调用JvmManager.JvmManagerForType#mapJvmManager.reapJvm()和JvmManager.JvmManagerForType#reduceJvmManager.reapJvm()

5、JvmManagerForType#mapJvmManager.reapJvm()会判断是否要启动一个新jvm还是重用JVM，针对设置了重用策略的尝试重用，否则就启动新JVM，则就会调用JvmManager.JvmManagerForType.spawnNewJvm()

6、JvmManager.JvmManagerForType.spawnNewJvm()会new一个JvmRunner(该类是Thead类)对象，设置JVM运行环境，设置该线程为守护线程，然后启动线程jvmRunner.start()。

7、JvmRunner.run()调用runChild(env)，然后根据调用Tasktracker.getTaskController().launchTask()启动任务

8、TaskController主要有两个实现，一个是DefaultTaskController，一个是LinuxTaskController，一般使用LinuxTaskController

9、LinuxTaskController.launchTask()首先会拿到JVM启动命令，然后把jvm启动命令写到指定的缓存目录(根据本地作业运行分配目录、用户、jobId、attemptId和conf生成)，文件名是taskjvm.sh，最后设置启动参数，启动命令，日志目录等，通过调用shell脚本启动进程名称为Child的JVM进程。

10、Child.main()：启动日志同步守护线程，创建工作目录，创建分布式缓存目录，初始化JVM 监控，然后通过UGI.doAs()调用Task.run()运行任务。

Task分为MapTask和ReduceTask，以下讲解MapTask

org.apache.hadoop.mapred.MapTask.run()

(1)、runNewMapper

org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper.run(mapperContext)

Mapper.run()里面就会调用自定义的map类的map函数

(2)、runOldMapper

org.apache.hadoop.mapred.MapRunner.run(in, new OldOutputCollector(collector, conf), reporter)

MapRunner.run()里面就会调用自定义的map类的map函数

注意：在MapTask里面判断是新api还是老api运行任务

参考：
http://blog.csdn.net/riverm/article/details/6826200