我们基于Hadoop 1.2.1源码分析MapReduce V1的处理流程。在MapReduce程序运行的过程中，JobTracker端会在内存中维护一些与Job/Task运行相关的信息，了解这些内容对分析MapReduce程序执行流程的源码会非常有帮助。 在编写MapReduce程序时，我们是以Job为单位进行编程处理，一个应用程序可能由一组Job组成，而MapReduce框架给我们暴露的只是一些Map和Reduce的函数接口，在运行期它会构建对应MapTask和ReduceTask，所以我们知道一个Job是由一个或多个MapTask，以及0个或1个ReduceTask组成。而对于MapTask，它是根据输入的数据文件的的逻辑分片（InputSplit）而定的，通常有多少个分片就会有多少个MapTask；而对于ReduceTask，它会根据我们编写的MapReduce程序配置的个数来运行。 有了这些信息，我们能够预想到，在Job运行过程中，无非也需要维护与这些Job/Task相关的一些状态信息，通过一定的调度策略来管理Job/Task的运行。这里，我们主要关注JobTracker端的一些非常有用的数据结构：JobTracker、JobInProgress、TaskInProgress，来熟悉各种数据结构的定义及作用。 数据

我们基于Hadoop 1.2.1源码分析MapReduce V1的处理流程。MapReduce V1实现中，主要存在3个主要的分布式进程（角色）：JobClient、JobTracker和TaskTracker，我们主要是以这三个角色的实际处理活动为主线，并结合源码，分析实际处理流程。 上一篇我们分析了Job提交过程中JobClient端的处理流程（详见文章 MapReduce V1：Job提交流程之JobClient端分析），这里我们继续详细分析Job提交在JobTracker端的具体流程。通过阅读源码可以发现，这部分的处理逻辑还是有点复杂，经过梳理，更加细化清晰的流程，如下图所示： 上图中主要分为两大部分：一部分是JobClient基于RPC调用提交Job到JobTracker后，在JobTracker端触发TaskScheduler所注册的一系列Listener进行Job信息初始化；另一部分是JobTracker端监听Job队列的线程，监听到Job状态发生变更触发一系列Listener更新状态。我们从这两个方面展开分析： JobTracker接收Job提交 JobTracker接收到JobClient提交的Job，在JobTracker端具体执行流程，描述如下： JobClient基于JobSubmissionProtocol协议远程调用JobTracker的s