从源码层面，总结下Hadoop客户端提交作业的流程：

 

1. 选择使用分布式环境通信协议，还是本地调试通信协议

     org.apache.hadoop.mapreduce.Job#connect

 

2. 上传作业代码jobjar, libjar等，从本地文件系统到HDFS中去。

     copyAndConfigureFiles(job, submitJobDir);

 

3. 拆分输入文件，生成splits

     org.apache.hadoop.mapreduce.JobSubmitter#writeSplits()

     a. 调用job.getInputFormat().getSplits()

     b. 根据split size (通常就是HDFS block size), 将文件拆分成多个逻辑上的Split。

          每个Split要记录它在逻辑文件中的字节起始位置, 和这个Split所在的HDFS chunk存储在了哪些HDFS datanode上：

          

 

     c. 将所有Split写入HDFS上的同一个全局文件（<jobSubmitDir>/job.split）中。

         这个全局文件的头部是：org.apache.hadoop.mapreduce.split.JobSplitWriter#SPLIT_FILE_HEADER ("SPL") + split version (1)

         在这个全局文件内部，为每个Split, 依次写入 split serializer class name + 序列化了的业务数据， 

 

          org.apache.hadoop.mapreduce.split.JobSplitWriter#writeNewSplits

 

 

          （

                    jobSubmitDir:

                    local: /tmp/hadoop/mapred/staging/<job id>

                    hdfs: /tmp/hadoop-yarn/staging/<user>/.staging/<job id>

            ）

 

     d. 将所有Split的描述信息写入<jobSubmitDir>/job.splitmetainfo中。包括每个Split在job.split全局文件中的偏移量、长度，存储这个Split的datanode的地址

          

          org.apache.hadoop.mapreduce.split.JobSplitWriter#writeJobSplitMetaInfo

 

 

4. 将客户端内存中初始化了的作业配置job.configuration写入HDFS <submitJobDir>/job.xml

 

 

5. 将作业包装成org.apache.hadoop.yarn.api.records.ApplicationSubmissionContext，调用org.apache.hadoop.yarn.client.api.impl.YarnClientImpl#submitApplication()提交作业给Yarn （走Hadoop RPC）。