一、概要描述
仅仅描述向Hadoop提交作业的第一步，即调用Jobclient的submitJob方法，向Hadoop提交作业。

二、 流程描述
Jobclient使用内置的JobSubmissionProtocol 实例jobSubmitClient 和JobTracker交互，最主要是提交作业、获取作业执行信息等。

在JobClient中作业提交的主要过程如下：

1）通过调用JobTracker的getNewJobId()向jobtracker请求一个新的作业ID
2）获取job的jar、输入分片、作业描述等几个路径信息，以jobId命名。
3）其中getSystemDir()是返回jobtracker的系统目录，来放置job相关的文件。包括：mapreduce的jar文件submitJarFile、分片文件submitSplitFile、作业描述文件submitJobFile
4）检查作业的输出说明，如果没有指定输出目录或输出目录以及存在，则作业不提交。参照org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat的checkOutputSpecs方法。如果没有指定，则抛出InvalidJobConfException，文件已经存在则抛出FileAlreadyExistsException
5）计算作业的输入分片。通过InputFormat的getSplits(job)方法获得作业的split并将split序列化封装为RawSplit。返回split数目，也即代表有多个分片有多少个map。详细参见InputFormat获取Split的方法。
6）writeNewSplits 方法把输入分片写到JobTracker的job目录下。
7）将运行作业所需的资源（包括作业jar文件，配置文件和计算所得的输入分片）复制到jobtracker的文件系统中一个以作业ID命名的目录下。
8）使用句柄JobSubmissionProtocol通过RPC远程调用的submitJob()方法，向JobTracker提交作业。JobTracker作业放入到内存队列中，由作业调度器进行调度。并初始化作业实例。JobTracker创建job成功后会给JobClient传回一个JobStatus对象用于记录job的状态信息，如执行时间、Map和Reduce任务完成的比例等。JobClient会根据这个JobStatus对象创建一个 NetworkedJob的RunningJob对象，用于定时从JobTracker获得执行过程的统计数据来监控并打印到用户的控制台。

mapreduce 作业提交和执行

引用下Hadoop: The Definitive Guide, Second Edition中的一张经典图。这里仅仅描述上图中的左上角第一个框部分内容，即本步骤的最终输出仅仅是将作业提交到JobTracker。其他后续文章会继续描述。

三、代码详细

Jobclient：JobClient是向JobTracker提交作业的接口，可以理解为Hadoop的Mapreduce作业框架向用户开放的作业提交入口。可以提交作业，监视作业状态等

JobSubmissionProtocol（为什么0.20.1的javadoc中找不到这个接口，虽然0.20.1 0.20.2代码中都是相同的用法，知道2.2.0貌似重命名为被ClientProtocol替换）：JobClient和JobTracker进行通信的一个协议。JobClient实际上是用这个句柄来提交锁业并且监视作业的执行状况。

这个接口有两个实现：LocalJobRunner(conf)当mapred-site.xml中的mapred.job.tracker值为local是为此对象。表示在单机上执行；如果为一个地址的话则是JobTracker的对象，表示分布式执行。

详细可参照JobClient中 的初始化代码：

Split重要，但暂不展开（此处会有链接）
RowSplit要，但暂不展开（此处会有链接）
通过代码来了解流程，了解如何调用JobClient向Hadoop集群提交作业。

实际方法的执行是submitJobInternal方法。着重看下这个方法的内部执行。主要的逻辑部分比较详细的进行了注释。（有些想继续展开，感觉太细了，后面的文章中部分重要的会有涉及，不想深度遍历了，到时会回过头来互相链接）