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# 作业启动
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作业提交的客户端比较核心的类是Job.java，看作业启动的源码需要从这个类开始看。
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## Job.java
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作业启动的入口函数为waitForCompletion函数。当前函数的核心函数为submit()，主要如下：
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```java
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public void submit()
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throws IOException, InterruptedException, ClassNotFoundException {
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ensureState(JobState.DEFINE);
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setUseNewAPI();
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connect();
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final JobSubmitter submitter =
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getJobSubmitter(cluster.getFileSystem(), cluster.getClient());
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status = ugi.doAs(new PrivilegedExceptionAction<JobStatus>() {
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public JobStatus run() throws IOException, InterruptedException,
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ClassNotFoundException {
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return submitter.submitJobInternal(Job.this, cluster);
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}
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});
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state = JobState.RUNNING;
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LOG.info("The url to track the job: " + getTrackingURL());
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}
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```
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其中，connect主要为连接ResourceManager。核心提交类为submitJobInternal，在submitJobInternal中主要包含：
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- 检查是否开启分布式缓存，核心函数为：`addMRFrameworkToDistributedCache(conf);`
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- 从yarn上面获取Yarn ApplicationId。
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- 将需要上传的文件拷贝到submitJobDir下面，将上传的结果添加到指定的配置中。主要实现在函数`copyAndConfigureFiles(job, submitJobDir);`里面，主要上传当前作业需要的jar包等信息到staging目录。当上传Jar包比较频繁的时候可以考虑开启分布式缓存。
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- 初始化核心配置，主要实现在函数：`writeConf(conf, submitJobFile);`里面。
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- 最后才是真正提交作业的部分：`status = submitClient.submitJob(jobId, submitJobDir.toString(), job.getCredentials());`通过submitClient.submitJob之后是远程调用到ResourceManager的类：YARNRunner.java，开始作业提交。
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## YARNRunner.java
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在当前类中，处理逻辑主要包含下面几步：
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- 创建上下问信息：ApplicationSubmissionContext，当前这一步当中主要是构造AM相关参数，比如AM的启动命令等。在AM的启动命令中会设置AM的启动主函数MRAppMaster，在资源调度到当前作业时，会先启动AM的主函数MRAppMaster
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- 提交作业。最后会调用到`rmClient.submitApplication(request);`发送启动作业的请求，在发送请求之后会一直等到作业启动完成。启动成功之后会返回appilicationId
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## 资源调度
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Yarn资源调度过程待完善，后面会单独章节学习。
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## MRAppMaster.java
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当前类是启动AM的入口函数，所以要从main函数开始读代码。main函数里面主要做了下面几件事：
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- 初始化MRAppMaster实例。
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- 加载job.xml信息。
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- 初始化web信息。主要包含： MR history server、MR Server。
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- 启动APPMaster。
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### initAndStartAppMaster：启动AppMaster
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MRAppMaster是
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