Hadoop源代码分析：包org.apache.hadoop.mapreduce(7)

我们来看一下具体的接口，它们都处于包org.apache.hadoop.mapreduce中。




上面的图中，类可以分为4种。右上角的是从Writeable继承的，和Counter（还有CounterGroup和Counters，也在这个包中，并没有出现在上面的图里）和ID相关的类，它们保持MapReduce过程中需要的一些计数器和标识；中间大部分是和Context相关的*Context类，它为Mapper和Reducer提供了相关的上下文；关于Map和Reduce，对应的类是Mapper，Reducer和描述他们的Job（在Hadoop 中一次计算任务称之为一个job，下面的分析中，中文为“作业”，相应的task我们称为“任务”）；图中其他类是配合Mapper和Reduce工作的一些辅助类。

如果你熟悉HTTPServlet， 那就能很轻松地理解Hadoop采用的结构，把整个Hadoop看作是容器，那么Mapper和Reduce就是容器里的组件，*Context保存了组件的一些配置信息，同时也是和容器通信的机制。

和ID相关的类我们就不再讨论了。我们先看JobContext，它位于*Context继承树的最上方，为Job提供一些只读的信息，如Job的ID，名称等。下面的信息是MapReduce过程中一些较关键的定制信息：





Job继承自JobContext，提供了一系列的set方法，用于设置Job的一些属性（Job更新属性，JobContext读属性），同时，Job还提供了一些对Job进行控制的方法，如下：

•            mapProgress：map的进度（0—1.0）；
•            reduceProgress：reduce的进度（0—1.0）；
•            isComplete：作业是否已经完成；
•            isSuccessful：作业是否成功；
•            killJob：结束一个在运行中的作业；
•            getTaskCompletionEvents：得到任务完成的应答（成功/失败）；
•            killTask：结束某一个任务；
  

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Hadoop源代码分析:包mapreduce.lib.input及包mapreduce.lib.map(6)