JobSubmitter，顾名思义，它是MapReduce中作业提交者，而实际上JobSubmitter除了构造方法外，对外提供的唯一一个非private成员变量或方法就是submitJobInternal()方法，它是提交Job的内部方法，实现了提交Job的所有业务逻辑。本文，我们将深入研究MapReduce中用于提交Job的组件JobSubmitter。
首先，我们先看下JobSubmitter的类成员变量，如下：
// 文件系统FileSystem实例 private FileSystem jtFs; // 客户端通信协议ClientProtocol实例 private ClientProtocol submitClient; // 提交作业的主机名 private String submitHostName; // 提交作业的主机地址 private String submitHostAddress;
它一共有四个类成员变量，分别为：
1、文件系统FileSystem实例jtFs：用于操作作业运行需要的各种文件等；
2、客户端通信协议ClientProtocol实例submitClient：用于与集群交互，完成作业提交、作业状态查询等；
3、提交作业的主机名submitHostName；
4、提交作业的主机地址submitHostAddress。
其中，客户端通信协议ClientProtocol实例submitClient是通过Cluster的客户端通信协议ClientProtocol实例client来赋值的，我们在《MapReduce源码分析之新API作业提交（二）：连接集群》一文中曾经提到过，它根据MapReduce中参数mapreduce.framework.name的配置为yarn或local，有Yarn模式的YARNRunner和Local模式的LocalJobRunner两种情况。
接下来，我们再看下JobSubmitter的构造函数，如下：
JobSubmitter(FileSystem submitFs, ClientProtocol submitClient)
throws IOException {
// 根据入参赋值成员变量submitClient、jtFs
this.submitClient = submitClient;
this.jtFs = submitFs;
}
很简单，根据入参赋值成员变量submitClient、jtFs而已。
关键的来了，我们看下JobSubmitter唯一的对外核心功能方法submitJobInternal()，它被用于提交作业至集群，代码如下：
/**
* Internal method for submitting jobs to the system.
*
* <p>The job submission process involves:
* <ol>
* <li>
* Checking the input and output specifications of the job.
* </li>
* <li>
* Computing the {@link InputSplit}s for the job.
* </li>
* <li>
* Setup the requisite accounting information for the
* {@link DistributedCache} of the job, if necessary.
* </li>
* <li>
* Copying the job's jar and configuration to the map-reduce system
* directory on the distributed file-system.
* </li>
* <li>
* Submitting the job to the <code>JobTracker</code> and optionally
* monitoring it's status.
* </li>
* </ol></p>
* @param job the configuration to submit
* @param cluster the handle to the Cluster
* @throws ClassNotFoundException
* @throws InterruptedException
* @throws IOException
*/
JobStatus submitJobInternal(Job job, Cluster cluster)
throws ClassNotFoundException, InterruptedException, IOException {
//validate the jobs output specs
// 调用checkSpecs()方法，校验作业输出路径是否配置，且是否已存在，
// 正确的情况应该是已配置且未存在，输出路径配置参数为mapreduce.output.fileoutputformat.outputdir，
// 之前WordCount作业的输出路径配置为hdfs://nameservice1/output/output
checkSpecs(job);
// 从作业job中获取配置信息conf
Configuration conf = job.getConfiguration();
// 调用addMRFrameworkToDistributedCache()方法添加应用框架路径到分布式缓存中
addMRFrameworkToDistributedCache(conf);
// 通过JobSubmissionFiles的getStagingDir()静态方法获取作业执行时阶段区域路径jobStagingArea
// 取参数yarn.app.mapreduce.am.staging-dir，参数未配置默认为/tmp/hadoop-yarn/staging
// 然后后面是/提交作业用户名/.staging
// 通过之前的WordCount任务的执行，我们查看历史记录，得知参数yarn.app.mapreduce.am.staging-dir配置的为/user，
// 而提交作业用户名为hdfs，所以完整的路径应该为/user/hdfs/.staging
Path jobStagingArea = JobSubmissionFiles.getStagingDir(cluster, conf);
//configure the command line options correctly on the submitting dfs
// 获取当前本机地址
InetAddress ip = InetAddress.getLocalHost();
// 确定提交作业的主机地址、主机名，并设置入配置信息conf，对应参数分别为
// mapreduce.job.submithostname
// mapreduce.job.submithostaddress
if (ip != null) {
submitHostAddress = ip.getHostAddress();
submitHostName = ip.getHostName();
conf.set(MRJobConfig.JOB_SUBMITHOST,submitHostName);
conf.set(MRJobConfig.JOB_SUBMITHOSTADDR,submitHostAddress);
}
// 生成作业ID，即JobID实例jobId
JobID jobId = submitClient.getNewJobID();
// 将jobId设置入job
job.setJobID(jobId);
// 构造提交作业路径Path实例submitJobDir，jobStagingArea后接/jobId，比如/job_1459913635503_0005
// 之前WordCount作业的完整路径为/user/hdfs/.staging/job_1459913635503_0005
Path submitJobDir = new Path(jobStagingArea, jobId.toString());
JobStatus status = null;
// 设置作业一些参数：
try {
// 设置mapreduce.job.user.name为当前用户，之前的WordCount示例配置的为hdfs用户
conf.set(MRJobConfig.USER_NAME,
UserGroupInformation.getCurrentUser().getShortUserName());
// 设置hadoop.http.filter.initializers为AmFilterInitializer
conf.set("hadoop.http.filter.initializers",
"org.apache.hadoop.yarn.server.webproxy.amfilter.AmFilterInitializer");
// 设置mapreduce.job.dir为submitJobDir，比如/user/hdfs/.staging/job_1459913635503_0005
conf.set(MRJobConfig.MAPREDUCE_JOB_DIR, submitJobDir.toString());
LOG.debug("Configuring job " + jobId + " with " + submitJobDir
+ " as the submit dir");
// get delegation token for the dir
// 获取路径的授权令牌：调用TokenCache的obtainTokensForNamenodes()静态方法
TokenCache.obtainTokensForNamenodes(job.getCredentials(),
new Path[] { submitJobDir }, conf);
// 获取密钥和令牌，并将它们存储到令牌缓存TokenCache中
populateTokenCache(conf, job.getCredentials());
// generate a secret to authenticate shuffle transfers
if (TokenCache.getShuffleSecretKey(job.getCredentials()) == null) {
KeyGenerator keyGen;
try {
int keyLen = CryptoUtils.isShuffleEncrypted(conf)
? conf.getInt(MRJobConfig.MR_ENCRYPTED_INTERMEDIATE_DATA_KEY_SIZE_BITS,
MRJobConfig.DEFAULT_MR_ENCRYPTED_INTERMEDIATE_DATA_KEY_SIZE_BITS)
: SHUFFLE_KEY_LENGTH;
keyGen = KeyGenerator.getInstance(SHUFFLE_KEYGEN_ALGORITHM);
keyGen.init(keyLen);
} catch (NoSuchAlgorithmException e) {
throw new IOException("Error generating shuffle secret key", e);
}
SecretKey shuffleKey = keyGen.generateKey();
TokenCache.setShuffleSecretKey(shuffleKey.getEncoded(),
job.getCredentials());
}
// 复制并且配置相关文件
copyAndConfigureFiles(job, submitJobDir);
// 获取配置文件路径：job.xml
Path submitJobFile = JobSubmissionFiles.getJobConfPath(submitJobDir);
// Create the splits for the job
LOG.debug("Creating splits at " + jtFs.makeQualified(submitJobDir));
// 调用writeSplits()方法，写分片数据文件job.split和分片元数据文件job.splitmetainfo，
// 并获得计算得到的map任务数目maps
int maps = writeSplits(job, submitJobDir);
// 配置信息中设置map任务数目mapreduce.job.maps为上面得到的maps
conf.setInt(MRJobConfig.NUM_MAPS, maps);
LOG.info("number of splits:" + maps);
// write "queue admins of the queue to which job is being submitted"
// to job file.
// 获取作业队列名queue，取参数mapreduce.job.queuename，参数未配置默认为default，
// 之前的WordCount任务示例中，作业队列名queue就为default
String queue = conf.get(MRJobConfig.QUEUE_NAME,
JobConf.DEFAULT_QUEUE_NAME);
// 获取队列的访问权限控制列表AccessControlList实例acl，通过客户端通信协议ClientProtocol实例submitClient的getQueueAdmins()方法，传入队列名queue，
// 实际上之前的WordCount任务示例中，这里获取的是*
AccessControlList acl = submitClient.getQueueAdmins(queue);
// 配置信息中设置队列参数mapred.queue.default.acl-administer-jobs
// 之前的WordCount任务示例中，该参数被设置成为*
conf.set(toFullPropertyName(queue,
QueueACL.ADMINISTER_JOBS.getAclName()), acl.getAclString());
// removing jobtoken referrals before copying the jobconf to HDFS
// as the tasks don't need this setting, actually they may break
// because of it if present as the referral will point to a
// different job.
// 清空缓存的令牌
TokenCache.cleanUpTokenReferral(conf);
// 根据参数确定是否需要追踪令牌ID
// 取参数mapreduce.job.token.tracking.ids.enabled，参数未配置默认为false
if (conf.getBoolean(
MRJobConfig.JOB_TOKEN_TRACKING_IDS_ENABLED,
MRJobConfig.DEFAULT_JOB_TOKEN_TRACKING_IDS_ENABLED)) {
// 通过job获取令牌ID，并存储到trackingIds列表中
// Add HDFS tracking ids
ArrayList<String> trackingIds = new ArrayList<String>();
for (Token<? extends TokenIdentifier> t :
job.getCredentials().getAllTokens()) {
trackingIds.add(t.decodeIdentifier().getTrackingId());
}
// 将trackingIds列表中的内容设置到参数mapreduce.job.token.tracking.ids中
conf.setStrings(MRJobConfig.JOB_TOKEN_TRACKING_IDS,
trackingIds.toArray(new String[trackingIds.size()]));
}
// Set reservation info if it exists
// 如有必要，设置存在的预订信息
// 参数为mapreduce.job.reservation.id
ReservationId reservationId = job.getReservationId();
if (reservationId != null) {
conf.set(MRJobConfig.RESERVATION_ID, reservationId.toString());
}
// Write job file to submit dir
// 调用writeConf()方法，写入作业配置信息至文件job.xml
writeConf(conf, submitJobFile);
//
// Now, actually submit the job (using the submit name)
// 调用printTokens()方法打印令牌信息到Log文件
printTokens(jobId, job.getCredentials());
// 通过客户端通信协议ClientProtocol实例submitClient的submitJob()方法提交作业，
// 并获取作业状态JobStatus实例status
// 由集群连接一文的分析我们可以知道，这个submitClient实际上是YARNRunner或LocalJobRunner对象，
// 最终调用的是二者的submitJob()方法，我们留待以后分析
status = submitClient.submitJob(
jobId, submitJobDir.toString(), job.getCredentials());
// 如果作业状态JobStatus实例status不为null，直接返回，否则抛出无法加载作业的IO异常
if (status != null) {
return status;
} else {
throw new IOException("Could not launch job");
}
} finally {
// 最终，抛出无法加载作业的IO异常前，调用文件系统FileSystem实例jtFs的delete()方法，
// 删除作业提交的相关目录或文件submitJobDir
if (status == null) {
LOG.info("Cleaning up the staging area " + submitJobDir);
if (jtFs != null && submitJobDir != null)
jtFs.delete(submitJobDir, true);
}
}
}
submitJobInternal()方法篇幅比较长，逻辑也很复杂，本文先介绍下它的大体逻辑，后续分文会介绍各个环节的详细内容，且下面涉及到的之前WordCount作业示例在《Hadoop2.6.0版本MapReudce示例之WordCount（一）》及其姊妹篇中，敬请注意！submitJobInternal()方法大体逻辑如下：
1、调用checkSpecs()方法，校验作业输出路径是否配置，且是否已存在：
正确的情况应该是已配置且未存在，输出路径配置参数为mapreduce.output.fileoutputformat.outputdir，之前WordCount作业的输出路径配置为hdfs://nameservice1/output/output；
2、从作业job中获取配置信息conf；
3、调用addMRFrameworkToDistributedCache()方法添加应用框架路径到分布式缓存中；
4、通过JobSubmissionFiles的getStagingDir()静态方法获取作业执行时阶段区域路径jobStagingArea：
取参数yarn.app.mapreduce.am.staging-dir，参数未配置默认为/tmp/hadoop-yarn/staging，然后后面是/提交作业用户名/.staging，通过之前的WordCount任务的执行，我们查看历史记录，得知参数yarn.app.mapreduce.am.staging-dir配置的为/user，而提交作业用户名为hdfs，所以完整的路径应该为/user/hdfs/.staging；
5、获取当前本机地址ip；
6、确定提交作业的主机地址、主机名，并设置入配置信息conf，对应参数分别为mapreduce.job.submithostname、mapreduce.job.submithostaddress；
7、生成作业ID，即JobID实例jobId：
通过客户端通信协议ClientProtocol实例submitClient的getNewJobID()方法生成作业ID，即JobID实例jobId；
8、 将jobId设置入job；
9、构造提交作业路径Path实例submitJobDir：
jobStagingArea后接/jobId，比如/job_1459913635503_0005，之前WordCount作业的完整路径为/user/hdfs/.staging/job_1459913635503_0005；
10、设置作业一些参数：
10.1、设置mapreduce.job.user.name为当前用户，之前的WordCount示例配置的为hdfs用户；
10.2、设置hadoop.http.filter.initializers为AmFilterInitializer；
10.3、设置mapreduce.job.dir为submitJobDir，比如/user/hdfs/.staging/job_1459913635503_0005；
11、获取路径的授权令牌：调用TokenCache的obtainTokensForNamenodes()静态方法；
12、通过populateTokenCache()方法获取密钥和令牌，并将它们存储到令牌缓存TokenCache中；
14、复制并且配置相关文件：通过copyAndConfigureFiles()方法实现；
15、获取配置文件路径：job.xml;
16、调用writeSplits()方法，写分片数据文件job.split和分片元数据文件job.splitmetainfo，并获得计算得到的map任务数目maps；
17、配置信息中设置map任务数目mapreduce.job.maps为上面得到的maps；
18、获取作业队列名queue，取参数mapreduce.job.queuename，参数未配置默认为default，之前的WordCount任务示例中，作业队列名queue就为default；
19、获取队列的访问权限控制列表AccessControlList实例acl：
通过客户端通信协议ClientProtocol实例submitClient的getQueueAdmins()方法，传入队列名queue，实际上之前的WordCount任务示例中，这里获取的是*；
20、配置信息中设置队列参数mapred.queue.default.acl-administer-jobs，之前的WordCount任务示例中，该参数被设置成为*；
21、清空缓存的令牌：通过TokenCache的cleanUpTokenReferral()方法实现；
22、根据参数确定是否需要追踪令牌ID，如果需要的话：
取参数mapreduce.job.token.tracking.ids.enabled，参数未配置默认为false，通过job获取令牌ID，并存储到trackingIds列表中，将trackingIds列表中的内容设置到参数mapreduce.job.token.tracking.ids中；
23、如有必要，设置存在的预订信息：参数为mapreduce.job.reservation.id；
24、调用writeConf()方法，写入作业配置信息至文件job.xml；
25、调用printTokens()方法打印令牌信息到Log文件；
26、通过客户端通信协议ClientProtocol实例submitClient的submitJob()方法提交作业，并获取作业状态JobStatus实例status：
由集群连接一文的分析我们可以知道，这个submitClient实际上是YARNRunner或LocalJobRunner对象，最终调用的是二者的submitJob()方法，我们留待以后分析；
27、如果作业状态JobStatus实例status不为null，直接返回，否则抛出无法加载作业的IO异常：
最终，抛出无法加载作业的IO异常前，调用文件系统FileSystem实例jtFs的delete()方法，删除作业提交的相关目录或文件submitJobDir。
整体流程如上，对于关键步骤的主要细节，限于篇幅，敬请关注《MapReduce源码分析之JobSubmitter（二）》！