MapReduce任务提交源码分析
为了测试MapReduce提交的详细流程。需要在提交这一步打上断点：
F7进入方法：
进入submit方法：
注意这个connect方法，它在连接谁呢？我们知道，Driver是作为客户端存在的，那么客户端连接的应该就是Yarn集群，但是在这个简单的WordCount案例中，并没有将任务提交到Yarn集群，而是在本机中执行的。所以先假设这里连接的自然就是本机。
进入这个connect方法，然后在里面的Cluster（集群的意思）方法上打上断点：
很明显，这是一个构造器，他把集群抽象成了一个对象。进入此方法：
初始化了一个客户端协议，进入这个create方法，看看他是如何初始化客户端协议的：
注意这个mapreduce.framework.name，他就是mapred-site.xml文件中的mapreduce.framework.name项的值，由于我并没有提交到集群上，而是在本机，所以他会加载本机的mapred-site.xml文件，但是我本机下的该文件并没有像集群上那样配置了mapred-site.xml文件，只有一份mapred-site.xml.template文件，更没有mapreduce.framework.name这一项，所以上面代码中的值就默认为local了。
本机上的配置：
集群上的配置：
create方法最终反回了一个LocalJobRunner对象，如果上面的值是yarn，返回的则是YarnJobRunner。继续往下：
会发现这个LocalJobRunner就是客户端。然后一直往下，直到完成connect方法，会发现整个过程中在connect方法中创建了一个Cluster对象，然后在Cluster对象里面获取到了客户端。
紧接着，由于connect方法初始化了cluster对象，所以接下来创建了submitter对象，用于提交任务。进入submitJobInternal方法打上断点
这个checkSpecs方法就是用来检查路径的，当输入路径不存在或输出路径已存在时会报错。进入此方法后再进入内部方法就一目了然了：
继续往下执行，完成checkSpecs方法后完初始化一个路径：
打开此路径，此时还是空的文件夹：
继续往下，随后做了一些获取IP和往配置文件中设置IP和hostname的操作：
继续往下，随后又在上面的路径下随机创建了一个目录：
继续往下，见到copyAndConfigureFiles时，进入此方法，然后在进入内部方法uploadFiles()：
在uploadFiles方法中有，执行后的效果：
这个文件夹暂时不知道干嘛的，只知道copyAndConfigureFiles方法创建了这个路径。此方法执行完后，执行到writeSplits进入此方法：
这个方法是重点：切片是怎么切的呢？
maps是int型，这表示这启动的maptask的数量也该和切片的数量保持一致。而具体切成多少片呢？
上面的方法多态调用到子类的方法writeNewSplits，然后调用getSplits方法：
getSplits方法中有这样一段：
也就是说：当剩余长度比切片尺寸大于1.1时，就会产生新的切片，比如说文件65m，splitSize为32m，第一片切到32m，剩余33m，由于33/32<1.1，所以就不再切片，65m被切成两片，0~32、32~65，而不是0~32 、 32~64 、 64~65三片。
当执行完writeSplits方法后，会在上面创建的目录下生成几个文件：
上面生成的文件中保存了“切片的规划信息”。继续往下，当执行到writeConf方法后，会继续在上面的目录下生成与此Job相关的配置文件：
继续执行，当执行完submitJob方法后，job本身（即WordCount程序本身会被打成jar包被提交）就被提交了：
但是由于我是直接在本地执行的，直接从main方法进来执行的，没必要再打成jar包再从main方法进入，所以并不用提交，但是如果是是在yarn 上执行的时候，会把程序打成jar包放在上面的目录下。
当任务执行完毕后，上面的目录会被清空：
至此，整个任务的提交执行完成，试想一下，如果这个任务在Yarn上执行是什么样子呢？基本的逻辑不会变：
首先，还是执行connect方法，初始化到Cluster对象，然后创建JobRunner，不过在Yarn上执行的JobRunner就不是LocalJobRunner了，而是YarnJobRunner。执行完connect方法后会在HDFS文件系统创建一个路径，其作用与上面创建的路径相同，用于保存切片方案信息和配置文件信息，同时会将任务本身的jar包放入其中，最后任务执行完，这些内容又将被销毁。
