我们基于Hadoop 1.2.1源码分析MapReduce V1的处理流程。
TaskTracker周期性地向JobTracker发送心跳报告，在RPC调用返回结果后，解析结果得到JobTracker下发的运行Task的指令，即LaunchTaskAction，就会在TaskTracker节点上准备运行这个Task。Task的运行是在一个与TaskTracker进程隔离的JVM实例中执行，该JVM实例是通过org.apache.hadoop.mapred.Child来创建的，所以在创建Child VM实例之前，需要做大量的准备工作来启动Task运行。一个Task的启动过程，如下序列图所示：
通过上图，结合源码，我们将一个Task启动的过程，分为下面3个主要的步骤：
- 初始化跟踪Task运行的相关数据结构
- 准备Task运行所共享的Job资源
- 启动Task
下面，我们详细分析上面3个步骤的流程：
初始化跟踪Task运行的相关数据结构
如果是LaunchTaskAction，则TaskTracker会将该指令加入到一个启动Task的队列中，进行一步加载处理，如下所示：
private void addToTaskQueue(LaunchTaskAction action) {
if (action.getTask().isMapTask()) {
mapLauncher.addToTaskQueue(action);
} else {
reduceLauncher.addToTaskQueue(action);
}
}
根据Task的类型，分别加入到对应类型的TaskLauncher的队列中。这里需要了解一下TaskLauncher线程类，在TaskTracker中创建了2个TaskLauncher线程，一个是为启动MapTask，另一个是为启动ReduceTask。下面是TaskLauncher类的构造方法：
public TaskLauncher(TaskType taskType, int numSlots) {
this.maxSlots = numSlots;
this.numFreeSlots = new IntWritable(numSlots);
this.tasksToLaunch = new LinkedList<TaskInProgress>();
setDaemon(true);
setName("TaskLauncher for " + taskType + " tasks");
}
构造方法中，参数taskType表示Task类型，分为MapTask和ReduceTask，参数numSlots表示对每一种类型的Task每个TaskTracker上最多可以启动的Task的实例数，默认都是2个。在TaskTracker初始化时，会读取mapred-site.xml配置文件，读取mapred.tasktracker.map.tasks.maximum和mapred.tasktracker.reduce.tasks.maximum配置的参数值，分别赋值给maxMapSlots和maxReduceSlots这2个属性，如下TaskTracker构造方法中初始化这2个属性：
maxMapSlots = conf.getInt("mapred.tasktracker.map.tasks.maximum", 2);
maxReduceSlots = conf.getInt("mapred.tasktracker.reduce.tasks.maximum", 2);
然后，在TaskTracker创建时，会根据上述maxMapSlots和maxReduceSlots的值来创建并启动2个TaskLauncher线程：
mapLauncher = new TaskLauncher(TaskType.MAP, maxMapSlots);
reduceLauncher = new TaskLauncher(TaskType.REDUCE, maxReduceSlots);
mapLauncher.start();
reduceLauncher.start();
将LaunchTaskAction加入到TaskLauncher的队列中，这个是调用TaskLauncher的addToTaskQueue()方法：
public void addToTaskQueue(LaunchTaskAction action) {
synchronized (tasksToLaunch) {
TaskInProgress tip = registerTask(action, this); // 注册Task，初始化用来跟踪该待启动的Task相关的数据结构
tasksToLaunch.add(tip); // 将TIP加入队列
tasksToLaunch.notifyAll(); // 通知TaskLauncher线程自己（在run()方法中会调用wait()）启动Task
}
}
上面方法中，最关键的就是registerTask()方法，调用该方法来初始化TaskTracker端Task对应TaskInProgress结构，代码如下所示：
private TaskInProgress registerTask(LaunchTaskAction action, TaskLauncher launcher) {
Task t = action.getTask();
LOG.info("LaunchTaskAction (registerTask): " + t.getTaskID() + " task's state:" + t.getState());
TaskInProgress tip = new TaskInProgress(t, this.fConf, launcher); // 创建TIP
synchronized (this) {
tasks.put(t.getTaskID(), tip); // 加入到队列tasks：TaskAttemptID -> TaskInProgress
runningTasks.put(t.getTaskID(), tip); // 加入到队列runningTasks：TaskAttemptID -> TaskInProgress
boolean isMap = t.isMapTask();
if (isMap) {
mapTotal++;
} else {
reduceTotal++;
}
}
return tip;
}
上面方法中，tasks队列用来记录该TaskTracker上所有的Task，包括正在运行和已经完成的Task，而队列runningTasks则表示当前TaskTracker上正在运行的Task。同时，通过mapTotal和reduceTotal来分别记录当前TaskTracker上运行的总的MapTask和ReduceTask的数量。
根据LaunchTaskAction创建的TaskInProgress结构被加入到队列tasksToLaunch中，然后通知TaskLauncher线程，在方法run中检测并取出队列中TaskInProgress对象，并判断当前TaskTracker的资源状态能否启动一个Task，如果可以则调用startNewTask()方法启动Task，代码如下所示：
TaskInProgress tip;
Task task;
synchronized (tasksToLaunch) {
while (tasksToLaunch.isEmpty()) { // 队列为空，则没有Task需要启动，等待向队列加入LaunchTaskAction指令及其通知
tasksToLaunch.wait();
}
tip = tasksToLaunch.remove(0); // 队列不空，则取出LaunchTaskAction
task = tip.getTask();
LOG.info("Trying to launch : " + tip.getTask().getTaskID() + " which needs " + task.getNumSlotsRequired() + " slots");
}
synchronized (numFreeSlots) { // 检查当前是否存在空闲的slot，以便运行Task
boolean canLaunch = true;
while (numFreeSlots.get() < task.getNumSlotsRequired()) { // 如果当前空闲slot小于该Task运行所需的slot数量
if (!tip.canBeLaunched()) { // 如果TIP状态不是下面3种状态：UNASSIGNED、FAILED_UNCLEAN、KILLED_UNCLEAN
canLaunch = false; // 检查TIP状态不能启动Task，但也不能阻塞该方法
break;
}
LOG.info("TaskLauncher : Waiting for " + task.getNumSlotsRequired() + " to launch " + task.getTaskID() + ", currently we have " + numFreeSlots.get() + " free slots");
numFreeSlots.wait(); // 如果没有空闲slot，则等待
}
if (!canLaunch) {
continue;
}
LOG.info("In TaskLauncher, current free slots : " + numFreeSlots.get()+ " and trying to launch "+tip.getTask().getTaskID() + " which needs " + task.getNumSlotsRequired() + " slots");
numFreeSlots.set(numFreeSlots.get() - task.getNumSlotsRequired()); // 标记将满足该Task的Slot数已经分配
assert (numFreeSlots.get() >= 0);
}
synchronized (tip) {
// 到这里已经获取到了满足运行Task要求的空闲slot，但还要检查该TIP状态是否指示为被kill了
if (!tip.canBeLaunched()) {
LOG.info("Not launching task " + task.getTaskID() + " as it got killed externally. Task's state is " + tip.getRunState());
addFreeSlots(task.getNumSlotsRequired()); // 如果Task状态TIP标识不能启动，则释放slot
continue;
}
tip.slotTaken = true;
}
startNewTask(tip); // 获取到了满足Task启动所需的空闲slot，开始启动Task
这样，当前TaskTracker所在节点的资源状态，和Task对应的TIP状态都已经满足启动Task的要求，可以启动一个Task去运行。
准备Task运行所共享的Job资源
调用startNewTask()方法，异步地启动了一个单独的线程去启动Task，该方法如下所示：
void startNewTask(final TaskInProgress tip) throws InterruptedException {
Thread launchThread = new Thread(new Runnable() {
@Override
public void run() {
try {
RunningJob rjob = localizeJob(tip); // 在TaskTracker节点上初始化Job信息
tip.getTask().setJobFile(rjob.getLocalizedJobConf().toString());
launchTaskForJob(tip, new JobConf(rjob.getJobConf()), rjob); // 启动Task
} catch (Throwable e) {
... ...
}
}
});
launchThread.start();
}
如果在一个TaskTracker节点上运行的多个Task都属于同一个Job（一个TaskTracker上运行的Task按照Job来分组，每一组Task都属于同一个Job），那么第一次初始化时，还没有建立一个Task到Job的映射关系，也就是说，在TaskTracker端也要维护Job的状态，以及属于该Job的所有Task的状态信息。比如，如果用户提交了一个kill掉Job的请求，那么正在运行的属于该Job的所有Task都应该被kill掉。
上面代码中调用localizeJob()方法，执行了如下处理：
- 创建一个RunningJob对象，并加入到TaskTracker维护的runningJobs队列（包含了JobID到RunningJob的映射关系）中，同时将Task对应的TIP对象加入到RunningJob所维护的tasks队列中。
- 一个Job完成初始化，还需要将Job相关的信息，如Job配置信息从HDFS上下载到TaskTracker所在节点本地，供该Job的一组Task运行共享。我们知道，在JobClient提交Job时，会将相关资源拷贝到HDFS上的指定目录中，例如，在HDFS上的/tmp/hadoop/mapred/staging/shirdrn/.staging/job_200912121733_0002/目录下存储Job相关的资源文件，拷贝到TaskTracker本地目录下，例如/tmp/mapred/local/ttprivate/taskTracker/shirdrn/jobcache/job_200912121733_0002/目录。
- 调用TaskController的initializeJob()方法初始化Job所包含的相关资源信息，为属于该Job的一组Task所共享。
这里，TaskController使用的LinuxTaskController实现类，通过调用该方法，实际上构造了一个Shell命令行，用来在TaskTracker节点上初始化目录和拷贝相关资源，该命令行示例如下所示：
/usr/local/java/bin/java -classpath .:/usr/local/java/lib/*.jar;/usr/local/java/jre/lib/*.jar -Dhadoop.log.dir=/tmp/hadoop/logs -Dhadoop.root.logger=INFO,console -Djava.library.path= org.apache.hadoop.mapred.JobLocalizer shirdrn job_200912121733_0002
通过工具ShellCommandExecutor来执行上述命令行，启动一个单独的JVM实例，完成Job资源初始化，完成即退出。通过上述命令行可以看到，主要的初始化工作都在JobLocalizer中完成的，需要传入2个参数：用户、jobid，在JobLocalizer中创建了一个Job所包含的各种资源，供Task在TaskTracker节点上运行共享，这些相关的目录或资源文件包括：
${mapred.local.dir}/taskTracker/${user}
${mapred.local.dir}/taskTracker/${user}/jobcache
${mapred.local.dir}/taskTracker/${user}/jobcache/${jobid}/work
${mapred.local.dir}/taskTracker/${user}/jobcache/${jobid}/jars
${mapred.local.dir}/taskTracker/${user}/jobcache/${jobid}/jars/job.jar
${mapred.local.dir}/taskTracker/${user}/jobcache/${jobid}/job.xml
${mapred.local.dir}/taskTracker/${user}/jobcache/${jobid}/jobToken
${mapred.local.dir}/taskTracker/${user}/distcache
这样，在一个TaskTracker节点上运行的一组Task所共享的对应唯一Job相关的资源已经满足，接下来就可以启动Task了。
启动Task
启动Task的流程相对复杂一些，我们分几个阶段/要点来进行说明：
启动Task准备
在startNewTask()方法中调用localizeJob()方法，完成了Job资源在TaskTracker节点上的初始化，接着就可以调用launchTaskForJob()方法进入启动Task的处理流程，代码如下所示：
protected void launchTaskForJob(TaskInProgress tip, JobConf jobConf,
RunningJob rjob) throws IOException {
synchronized (tip) {
jobConf.set(JobConf.MAPRED_LOCAL_DIR_PROPERTY, localStorage.getDirsString());
tip.setJobConf(jobConf);
tip.setUGI(rjob.ugi);
tip.launchTask(rjob); // 这里才是启动Task的核心方法
}
}
通过调用TaskInProgress tip的launchTask()方法来启动Task，我们看一下该方法实现代码：
public synchronized void launchTask(RunningJob rjob) throws IOException {
if (this.taskStatus.getRunState() == TaskStatus.State.UNASSIGNED ||
this.taskStatus.getRunState() == TaskStatus.State.FAILED_UNCLEAN ||
this.taskStatus.getRunState() == TaskStatus.State.KILLED_UNCLEAN) {
localizeTask(task);
if (this.taskStatus.getRunState() == TaskStatus.State.UNASSIGNED) { // 如果状态UNASSIGNED，则初始化完成后，将当前状态改为RUNNING
this.taskStatus.setRunState(TaskStatus.State.RUNNING);
}
setTaskRunner(task.createRunner(TaskTracker.this, this, rjob)); // 启动一个TaskRunner线程
this.runner.start();
long now = System.currentTimeMillis();
this.taskStatus.setStartTime(now);
this.lastProgressReport = now;
} else {
LOG.info("Not launching task: " + task.getTaskID() + " since it's state is " + this.taskStatus.getRunState());
}
}
TaskInProgress里面taskStatus维护了一个TIP的状态，通过上述代码可以看出，一个Task只有具备下面3个状态之一：UNASSIGNED、FAILED_UNCLEAN、KILLED_UNCLEAN，才能够被启动。
首先要进行Task的初始化，调用localizeTask()方法，如下所示：
void localizeTask(Task task) throws IOException{
task.localizeConfiguration(localJobConf);
task.setConf(localJobConf);
}
在这里，Task可能是MapTask，也可能是ReduceTask，所以调用task.localizeConfiguration()的初始化逻辑稍微有些不同，具体可以查看MapTask和ReduceTask类实现。另外，对于不同类型的Task，也会创建不同类型的TaskRunner线程，分别对应于MapTaskRunner和ReduceTaskRunner，实际所有Task启动的相关逻辑都是在这2个TaskRunner中实现的。
在TaskRunner中，主要逻辑是在run()方法中实现的，其中在调用launchJvmAndWait(setupCmds, vargs, stdout, stderr, logSize, workDir)之前，做了一些准备工作：
- 构建setupCmds：读取系统环境变量，或者hadoop设置的环境变量，LD_LIBRARY_PATH、LD_LIBRARY_PATH、USER、SHELL、LOGNAME、HOME、HADOOP_TOKEN_FILE_LOCATION、HADOOP_ROOT_LOGGER、HADOOP_CLIENT_OPTS、HADOOP_CLIENT_OPTS，这些变量都是键值对的形式，最后会通过export在当前环境下导出这些变量配置
- 构建vargs：设置启动Child VM的配置，读取mapred-site.xml配置文件中mapred.map.child.java.opts和mapred.reduce.child.java.opts的配置内容，最终会使用org.apache.hadoop.mapred.Child创建一个JVM实例来启动Task
- 目录文件设置：包括2个日志文件stdout和stderr，以及当前启动JVM所在的目录workDir
使用JvmManager管理启动Task相关数据
完成上述准备工作以后，调用launchJvmAndWait()方法，创建Child VM实例，如下所示：
void launchJvmAndWait(List <String> setup, Vector<String> vargs, File stdout,
File stderr, long logSize, File workDir)
throws InterruptedException, IOException {
jvmManager.launchJvm(this, jvmManager.constructJvmEnv(setup, vargs, stdout, stderr, logSize, workDir, conf));
synchronized (lock) {
while (!done) {
lock.wait();
}
}
}
最终是通过JvmManager来实现JVM实例的创建，下面是JvmManager保存的一些数据结构，用来维护JVM相关数据的数据结构，如下图所示：
可以看到，一个JvmManager对应2个JvmManagerForType，分别负责管理MapTask和ReduceTask启动对应的Child VM等数据，JvmManager的构造方法，如下所示：
public JvmManager(TaskTracker tracker) {
mapJvmManager = new JvmManagerForType(tracker.getMaxCurrentMapTasks(), true, tracker);
reduceJvmManager = new JvmManagerForType(tracker.getMaxCurrentReduceTasks(), false, tracker);
}
上面调用了jvmManager.launchJvm()方法，其中内部根据Task类型，选择调用mapJvmManager或reduceJvmManager的reapJvm()方法，如下所示：
private synchronized void reapJvm(TaskRunner t, JvmEnv env) throws IOException, InterruptedException {
if (t.getTaskInProgress().wasKilled()) { // 检查当前准备启动的Task是否已经被kill掉，如果是则直接返回
return;
}
boolean spawnNewJvm = false;
JobID jobId = t.getTask().getJobID();
int numJvmsSpawned = jvmIdToRunner.size();
JvmRunner runnerToKill = null;
// 检查是否存在空闲slot来启动Task
if (numJvmsSpawned >= maxJvms) { // 检查当前TaskTracker上运行的某类Task对应的JVM实例数是否大于全局设置允许的最大slot数
Iterator<Map.Entry<JVMId, JvmRunner>> jvmIter = jvmIdToRunner.entrySet().iterator();
while (jvmIter.hasNext()) { // 遍历当前存在的<JVMId, JvmRunner>队列，检查每个JvmRunner的状态
JvmRunner jvmRunner = jvmIter.next().getValue();
JobID jId = jvmRunner.jvmId.getJobId();
if (jId.equals(jobId) && !jvmRunner.isBusy() && !jvmRunner.ranAll()){ // 如果在当前要启动的Task之前，已经有该Task对应的Job的其他Task运行完成，则预留该JVM以重用
setRunningTaskForJvm(jvmRunner.jvmId, t); // 将该JvmRunner映射到当前Task
LOG.info("No new JVM spawned for jobId/taskid: " + jobId+"/"+t.getTask().getTaskID() + ". Attempting to reuse: " + jvmRunner.jvmId);
return;
}
//一个JVM实例需要kill掉，需要满足下面条件之一：
// (1) 如果属于当前要启动的Task对应的Job，该Job对应的其他Task都已经运行完成；
// (2) 如果不属于当前要启动的Task所对应的Job，那些Job对应的Task都已经运行完成。
if ((jId.equals(jobId) && jvmRunner.ranAll()) || (!jId.equals(jobId) && !jvmRunner.isBusy())) {
runnerToKill = jvmRunner;
spawnNewJvm = true;
}
}
} else {
spawnNewJvm = true;
}
if (spawnNewJvm) {
if (runnerToKill != null) {
LOG.info("Killing JVM: " + runnerToKill.jvmId);
killJvmRunner(runnerToKill); // kill掉该JvmRunner
}
spawnNewJvm(jobId, env, t); // 创建一个新的JVM实例来启动该Task
return;
}
} catch (Exception e) {
LOG.fatal(e);
} finally {
System.exit(-1);
}
}
上面代码中，调用setRunningTaskForJvm()很关键，实际上把需要启动的Task与JvmRunner建立映射关系，更新相应的内存数据结构（队列），如下所示：
synchronized public void setRunningTaskForJvm(JVMId jvmId,
TaskRunner t) {
jvmToRunningTask.put(jvmId, t);
runningTaskToJvm.put(t,jvmId);
jvmIdToRunner.get(jvmId).setBusy(true); // 设置当前JvmRunner被占用，不允许释放该资源
}
该方法，在spawnNewJvm()方法也调用了，spawnNewJvm()方法创建了一个新的JVM，代码如下所示：
private void spawnNewJvm(JobID jobId, JvmEnv env, TaskRunner t) {
JvmRunner jvmRunner = new JvmRunner(env, jobId, t.getTask());
jvmIdToRunner.put(jvmRunner.jvmId, jvmRunner);
jvmRunner.setDaemon(true);
jvmRunner.setName("JVM Runner " + jvmRunner.jvmId + " spawned.");
setRunningTaskForJvm(jvmRunner.jvmId, t); // 调用setRunningTaskForJvm()方法
LOG.info(jvmRunner.getName());
jvmRunner.start(); // 启动JvmRunner线程，用来启动Child VM
}
接下来，我们看一下JvmRunner线程类，该线程体run()方法中直接调用了runChild()方法，该方法实现代码，如下所示：
public void runChild(JvmEnv env) throws IOException, InterruptedException{
int exitCode = 0;
try {
env.vargs.add(Integer.toString(jvmId.getId()));
TaskRunner runner = jvmToRunningTask.get(jvmId); // 从队列jvmToRunningTask中取出TaskRunner
if (runner != null) {
Task task = runner.getTask();
String user = task.getUser();
TaskAttemptID taskAttemptId = task.getTaskID();
String taskAttemptIdStr = task.isTaskCleanupTask() ? (taskAttemptId.toString() + TaskTracker.TASK_CLEANUP_SUFFIX) : taskAttemptId.toString();
exitCode = tracker.getTaskController().launchTask(user, jvmId.jobId.toString(), taskAttemptIdStr, env.setup, env.vargs, env.workDir, env.stdout.toString(), env.stderr.toString()); // 通过TaskController来启动Task
}
} catch (IOException ioe) {
// do nothing
} finally { // handle the exit code
// although the process has exited before we get here,
// make sure the entire process group has also been killed.
kill(); // Task运行完成，kill掉运行Task的Child VM实例
updateOnJvmExit(jvmId, exitCode);
LOG.info("JVM : " + jvmId + " exited with exit code " + exitCode + ". Number of tasks it ran: " + numTasksRan);
deleteWorkDir(tracker, firstTask); // 清理临时目录
}
}
在JvmRunner线程类中，其中委托TaskController来控制Task的实际启动。
使用TaskController控制启动Child VM
下面，我们看TaskController启动Task的实现方法launchTask()，代码如下所示：
@Override
public int launchTask(String user, String jobId, String attemptId, List<String> setup, List<String> jvmArguments,
File currentWorkDirectory, String stdout, String stderr) throws IOException {
ShellCommandExecutor shExec = null;
try {
FileSystem rawFs = FileSystem.getLocal(getConf()).getRaw();
long logSize = 0; //TODO MAPREDUCE-1100
String cmdLine = TaskLog.buildCommandLine(setup, jvmArguments, new File(stdout), new File(stderr), logSize, true);
// 将上述命令行写入本地缓存的目录中
Path p = new Path(allocator.getLocalPathForWrite( TaskTracker.getPrivateDirTaskScriptLocation(user, jobId, attemptId), getConf()), COMMAND_FILE);
String commandFile = writeCommand(cmdLine, rawFs, p);
String[] command =
new String[]{taskControllerExe,
user,
localStorage.getDirsString(),
Integer.toString(Commands.LAUNCH_TASK_JVM.getValue()),
jobId,
attemptId,
currentWorkDirectory.toString(),
commandFile};
shExec = new ShellCommandExecutor(command);
if (LOG.isDebugEnabled()) {
LOG.debug("launchTask: " + Arrays.toString(command));
}
shExec.execute(); // 执行启动Task的命令
} catch (Exception e) {
if (shExec == null) {
return -1;
}
int exitCode = shExec.getExitCode();
LOG.warn("Exit code from task is : " + exitCode);
// 143 (SIGTERM) and 137 (SIGKILL) exit codes means the task was
// terminated/killed forcefully. In all other cases, log the
// task-controller output
if (exitCode != 143 && exitCode != 137) {
LOG.warn("Exception thrown while launching task JVM : " + StringUtils.stringifyException(e));
LOG.info("Output from LinuxTaskController's launchTaskJVM follows:");
logOutput(shExec.getOutput());
}
return exitCode;
}
if (LOG.isDebugEnabled()) {
LOG.debug("Output from LinuxTaskController's launchTask follows:");
logOutput(shExec.getOutput());
}
return 0;
}
将构造好的启动Child的命令行写入到本地目录下的文件中，该脚本文件的绝对路径，示例如下所示：
/tmp/mapred/local/ttprivate/taskTracker/shirdrn/jobcache/job_200912121733_0002/attempt_200912121733_0002_m_000005_0/taskjvm.sh
在TaskController（实际上是LinuxTaskController）的launchTask()方法中，使用ShellCommandExecutor工具执行的命令行，类似如下这样：
/usr/local/hadoop/bin/task-controller shirdrn /tmp/mapred/local 1 job_200912121733_0002 attempt_200912121733_0002_m_000005_0 /tmp/mapred/local/ttprivate/taskTracker/shirdrn/jobcache/job_200912121733_0002/attempt_200912121733_0002_m_000005_0/taskjvm.sh
在taskjvm.sh脚本中的内容，才是真正启动Child VM的命令行，示例如下所示：
/usr/local/bin/java -Xmx 512M -verbose:gc -Xloggc:/tmp/attempt_200912121733_0002_m_000005_0.gc -Dcom.sun.management.jmxremote.authenticate=false -Dcom.sun.management.jmxremote.ssl=false -Djava.library.path= -Djava.io.tmpdir= -classpath .:/usr/local/java/lib/*.jar:/usr/local/java/jre/lib/*.jar -Dlog4j.configuration=task-log4j.properties -Dhadoop.log.dir=/tmp/hadoop/logs -Dhadoop.root.logger=INFO,TLA -Dhadoop.tasklog.taskid=attempt_200912121733_0002_m_000005_0 -Dhadoop.tasklog.iscleanup=false -Dhadoop.tasklog.totalLogFileSize= org.apache.hadoop.mapred.Child 127.0.0.1 0 attempt_200912121733_0002_m_000005_0 /tmp/hadoop/logs/userlogs/job_200912121733_0002/attempt_200912121733_0002_m_000005_0/ 2134
至此，一个Task通过Child VM的加载已经启动，就可以运行一个Task了，我们后续再详细介绍。
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