JobTracker和TaskTracker分别启动之后(，)，taskTracker会通过心跳与JobTracker通信，并获取分配它的任务。用户将作业提交到JobTracker之后，放入相应的数据结构中，静等被分配。这篇文章已经分析了用户提交作业的最后步骤，主要是构造作业对应的JobInProgress并加入jobs，告知所有的JobInProgressListener。
默认调度器创建了两个Listener：JobQueueJobInProgressListener和EagerTaskInitializationListener，用户提交的作业被封装成JobInProgress job加入这两个Listener。
一、JobQueueJobInProgressListener.jobAdded(job)会将此JobInProgress放入Map<JobSchedulingInfo, JobInProgress> jobQueue中。
二、EagerTaskInitializationListener.jobAdded(job)会将此JobInProgress放入List<JobInProgress> jobInitQueue中，然后调用resortInitQueue()对这个列表进行排序先按优先级相同则按开始时间；然后唤醒在此对象监视器上等待的所有线程jobInitQueue.notifyAll()。EagerTaskInitializationListener.start()方法已经在调度器start时运行，会创建一个线程JobInitManager implements Runnable，它的run方法主要是监控jobInitQueue列表，一旦发现不为空就获取第一个JobInProgress，然后创建一个InitJob implements Runnable初始化线程并放入线程池ExecutorService threadPool(这个线程池在构建EagerTaskInitializationListener对象时由构造方法实现)，InitJob线程的run方法就一句话ttm.initJob(job)，调用的是JobTracker的initJob(job)方法对JIP进行初始化，实际调用JobInProgress.initTasks()对job进行初始化，initTasks()方法代码如下：
1 /** 2 * Construct the splits, etc. This is invoked from an async 3 * thread so that split-computation doesn't block anyone. 4 */ 5 //任务Task分两种: MapTask 和reduceTask，它们的管理对象都是TaskInProgress 。 6 public synchronized void initTasks() 7 throws IOException, KillInterruptedException, UnknownHostException { 8 if (tasksInited || isComplete()) { 9 return; 10 } 11 synchronized(jobInitKillStatus){ 12 if(jobInitKillStatus.killed || jobInitKillStatus.initStarted) { 13 return; 14 } 15 jobInitKillStatus.initStarted = true; 16 } 17 18 LOG.info("Initializing " + jobId); 19 final long startTimeFinal = this.startTime; 20 // log job info as the user running the job 21 try { 22 userUGI.doAs(new PrivilegedExceptionAction initTasks方法的主要工作是读取上传的分片信息，检查分片的有效性及要和配置文件中的numMapTasks相等，然后创建numMapTasks个TaskInProgress作为Map Task。通过createCache方法，将没有找到对应分片的map放入nonLocalMaps中，获取分片所在节点，然后将节点与其上分片对应的map对应起来，放入Map<Node, List<TaskInProgress>> cache之中，需要注意的是还会根据设定的网络深度存储父节点(可能存在多个子节点)下所有子节点包含的map，从这可以看出这里实现了本地化，将这个cache赋值给nonRunningMapCache表示还未运行的map。然后是创建reduce task，创建numReduceTasks个TaskInProgress，放入nonRunningReduces。这里需要注意：map和reduce都是TaskInProgress那以后咋区分呢？其实这两种的构造函数是不同的，判断两种类型的task的根据就是splitInfo有无设置，map task对splitInfo进行了设置，而reduce task则设splitInfo=null。然后是获取map task完成的最小数量才可以调度reduce task。创建两个清理task：cleanup = new TaskInProgress[2]，一个用来清理map task(这个也是一个map task)，一个用来清理reduce task(这个也是一个reduce task)，TaskInProgress构造函数的task个数参数都为1，map的splitInfo是JobSplit.EMPTY_TASK_SPLIT；创建两个初始化task：setup = new TaskInProgress[2]，一个用来初始化map task(这个也是一个map task)，一个用来初始化reduce task(这个也是一个reduce task)，这4个TaskInProgress都会设置对应的标记为来表示类型。最后是设置一个标记位来表示完成初始化工作。
这样EagerTaskInitializationListener在JobTracker端就完成了对Job的初始化工作，所有task等待taskTracker的心跳被调度。
来看TaskTracker通过心跳提交状态的方法JobTracker.heartbeat，该方法代码：
1 /** 2 * The periodic heartbeat mechanism between the { @link TaskTracker} and 3 * the { @link JobTracker}. 4 * 5 * The { @link JobTracker} processes the status information sent by the 6 * { @link TaskTracker} and responds with instructions to start/stop 7 * tasks or jobs, and also 'reset' instructions during contingencies. 8 */ 9 public synchronized HeartbeatResponse heartbeat(TaskTrackerStatus status, 10 boolean restarted, 11 boolean initialContact, 12 boolean acceptNewTasks, 13 short responseId) 14 throws IOException { 15 if (LOG.isDebugEnabled()) { 16 LOG.debug("Got heartbeat from: " + status.getTrackerName() + 17 " (restarted: " + restarted + 18 " initialContact: " + initialContact + 19 " acceptNewTasks: " + acceptNewTasks + ")" + 20 " with responseId: " + responseId); 21 } 22 23 // Make sure heartbeat is from a tasktracker allowed by the jobtracker. 24 if (!acceptTaskTracker(status)) { 25 throw new DisallowedTaskTrackerException(status); 26 } 27 28 // First check if the last heartbeat response got through 29 String trackerName = status.getTrackerName(); 30 long now = clock.getTime(); 31 if (restarted) { 32 faultyTrackers.markTrackerHealthy(status.getHost()); 33 } else { 34 faultyTrackers.checkTrackerFaultTimeout(status.getHost(), now); 35 } 36 37 HeartbeatResponse prevHeartbeatResponse = 38 trackerToHeartbeatResponseMap.get(trackerName); 39 boolean addRestartInfo = false; 40 41 if (initialContact != true) { 42 // If this isn't the 'initial contact' from the tasktracker, 43 // there is something seriously wrong if the JobTracker has 44 // no record of the 'previous heartbeat'; if so, ask the 45 // tasktracker to re-initialize itself. 46 if (prevHeartbeatResponse == null) { 47 // This is the first heartbeat from the old tracker to the newly 48 // started JobTracker 49 if (hasRestarted()) { 50 addRestartInfo = true; 51 // inform the recovery manager about this tracker joining back 52 recoveryManager.unMarkTracker(trackerName); 53 } else { 54 // Jobtracker might have restarted but no recovery is needed 55 // otherwise this code should not be reached 56 LOG.warn("Serious problem, cannot find record of 'previous' " + 57 "heartbeat for '" + trackerName + 58 "'; reinitializing the tasktracker"); 59 return new HeartbeatResponse(responseId, 60 new TaskTrackerAction[] { new ReinitTrackerAction()}); 61 } 62 63 } else { 64 65 // It is completely safe to not process a 'duplicate' heartbeat from a 66 // {@link TaskTracker} since it resends the heartbeat when rpcs are 67 // lost see {@link TaskTracker.transmitHeartbeat()}; 68 // acknowledge it by re-sending the previous response to let the 69 // {@link TaskTracker} go forward. 70 if (prevHeartbeatResponse.getResponseId() != responseId) { 71 LOG.info("Ignoring 'duplicate' heartbeat from '" + 72 trackerName + "'; resending the previous 'lost' response"); 73 return prevHeartbeatResponse; 74 } 75 } 76 } 77 78 // Process this heartbeat 79 short newResponseId = (short)(responseId + 1); //响应编号+1 80 status.setLastSeen(now); 81 if (!processHeartbeat(status, initialContact, now)) { 82 if (prevHeartbeatResponse != null) { 83 trackerToHeartbeatResponseMap.remove(trackerName); 84 } 85 return new HeartbeatResponse(newResponseId, 86 new TaskTrackerAction[] { new ReinitTrackerAction()}); 87 } 88 89 // Initialize the response to be sent for the heartbeat 90 HeartbeatResponse response = new HeartbeatResponse(newResponseId, null); 91 List actions = new ArrayList (); 92 boolean isBlacklisted = faultyTrackers.isBlacklisted(status.getHost()); 93 // Check for new tasks to be executed on the tasktracker 94 if (recoveryManager.shouldSchedule() && acceptNewTasks && !isBlacklisted) { 95 TaskTrackerStatus taskTrackerStatus = getTaskTrackerStatus(trackerName); 96 if (taskTrackerStatus == null) { 97 LOG.warn("Unknown task tracker polling; ignoring: " + trackerName); 98 } else { 99 //setup和cleanup的task优先级最高 100 List tasks = getSetupAndCleanupTasks(taskTrackerStatus);101 if (tasks == null ) {102 //任务调度器分配任务 103 tasks = taskScheduler.assignTasks(taskTrackers.get(trackerName)); //分配任务Map OR Reduce Task104 }105 106 if (tasks != null) {107 for (Task task : tasks) {108 //将任务放入actions列表，返回给TaskTracker109 expireLaunchingTasks.addNewTask(task.getTaskID());110 if(LOG.isDebugEnabled()) {111 LOG.debug(trackerName + " -> LaunchTask: " + task.getTaskID());112 }113 actions.add(new LaunchTaskAction(task));114 }115 }116 }117 }118 119 // Check for tasks to be killed120 List killTasksList = getTasksToKill(trackerName);121 if (killTasksList != null) {122 actions.addAll(killTasksList);123 }124 125 // Check for jobs to be killed/cleanedup126 List killJobsList = getJobsForCleanup(trackerName);127 if (killJobsList != null) {128 actions.addAll(killJobsList);129 }130 131 // Check for tasks whose outputs can be saved132 List commitTasksList = getTasksToSave(status);133 if (commitTasksList != null) {134 actions.addAll(commitTasksList);135 }136 137 // calculate next heartbeat interval and put in heartbeat response138 int nextInterval = getNextHeartbeatInterval();139 response.setHeartbeatInterval(nextInterval);140 response.setActions(141 actions.toArray(new TaskTrackerAction[actions.size()]));142 143 // check if the restart info is req144 if (addRestartInfo) {145 response.setRecoveredJobs(recoveryManager.getJobsToRecover());146 }147 148 // Update the trackerToHeartbeatResponseMap149 trackerToHeartbeatResponseMap.put(trackerName, response);150 151 // Done processing the hearbeat, now remove 'marked' tasks152 removeMarkedTasks(trackerName);153 154 return response;155 } 一、该方法包括5个参数：A、status封装了TaskTracker上的各种状态信息，包括： TaskTracker名称;TaskTracker主机名；TaskTracker对外的HTTp端口号；该TaskTracker上已经失败的任务总数；正在运行的各个任务的运行状态；上次汇报心跳的时间；Map slot总数，即同时运行的Map Task总数；Reduce slot总数；TaskTracker健康状态；TaskTracker资源(内存、CPU)信息。B、restarted表示TaskTracker是否刚刚重启。C、initialContact表示TaskTracker是否初次链接JobTracker。D、acceptNewTasks表示TaskTracker是否可以接受新的任务，这通常取决于solt是否有剩余和节点的健康状况等。E、responseID表示心跳相应编号，用于防止重复发送心跳，没接收一次心跳后该值加1。
二、acceptTaskTracker(status)检查心跳是否来自于JobTracker所允许的TaskTracker，当一个TaskTracker在mapred.hosts(include list是合法的节点列表，只有位于该列表中的节点才可以允许JobTracker发起链接请求)指定的主机列表中，不在mapred.exclude(exclude list是一个非法节点列表，所有位于这个列表中的节点将无法与JobTracker链接)指定的主机列表中时，可以接入JobTracker。默认情况下这两个列表都为空，可在配置文件mapred-site.xml中配置，可动态加载。
三、如果TaskTracker重启了，则将它标注为健康的TaskTracker，并从黑名单(Hadoop允许用户编写一个脚本监控TaskTracker是否健康，并通过心跳将检测结果发送给JobTracker，一旦发现不健康，JobTracker会将该TaskTracker加入黑名单，不再分配任务，直到检测结果为健康)或灰名单(JobTracker会记录每个TaskTracker被作业加入黑名单的次数#backlist，满足一定的要求就加入JobTracker的灰名单)中清除，否则，启动TaskTracker容错机制以检查它是否处于健康状态。
四、获取该TaskTracker对应的HeartbeatResponse，并检查。如果不是第一次连接JobTracker，且对应的HeartbeatResponse等于null(表明JobTracker没有对应的记录，可能TaskTracker出错也可能JobTracker重启了)，如果JobTracker重启了，则从recoveryManager中删除这个trackerName，否则向TaskTracker发送初始化命令ReinitTrackerAction；HeartbeatResponse不等于null，有可能是TaskTracker重复发送心跳，如果是重复发送心跳则返回当前的HeartbeatResponse。
五、更新响应编号(+1);记录心跳发送时间status.setLastSeen(now)；然后调用processHeartbeat(status, initialContact, now)方法来处理TaskTracker发送过来的心跳，先通过updateTaskTrackerStatus方法更新一些资源统计情况，并替换掉旧的taskTracker的状态，如果是初次链接JobTracker且JobTracker中有此taskTracker的记录(TT重启)，则需要清空和这个TaskTracker相关的信息，如果不是初次链接JobTracker且JobTracker并没有发现此TaskTracker以前的记录，则直接返回false；如果初次链接JobTracker且包含在黑名单中，则increment the count of blacklisted trackers，然后加入trackerExpiryQueue和hostnameToTaskTracker；updateTaskStatuses(trackerStatus)更新task的状态,这个好复杂留待以后分析；updateNodeHealthStatus(trackerStatus, timeStamp)更新节点健康状态；返回true。若返回false，需要从trackerToHeartbeatResponseMap中删除对应的trackerName信息并返回给TaskTracker初始化命令ReinitTrackerAction。
六、构造TaskTracker的心跳应答。首先获取setup和cleanup的tasks，如果tasks==null则用调度器(默认是JobQueueTaskScheduler)去分配task，tasks = taskScheduler.assignTasks(taskTrackers.get(trackerName))，会获得Map Task或者Reduce Task，对应assignTasks方法的代码如下：
1 //JobQueueTaskScheduler最重要的方法是assignTasks，他实现了工作调度。 2 @Override 3 public synchronized ListassignTasks(TaskTracker taskTracker) 4 throws IOException { 5 TaskTrackerStatus taskTrackerStatus = taskTracker.getStatus(); 6 ClusterStatus clusterStatus = taskTrackerManager.getClusterStatus(); 7 final int numTaskTrackers = clusterStatus.getTaskTrackers(); 8 final int clusterMapCapacity = clusterStatus.getMaxMapTasks(); 9 final int clusterReduceCapacity = clusterStatus.getMaxReduceTasks(); 10 11 Collection jobQueue = 12 jobQueueJobInProgressListener.getJobQueue(); 13 //首先它会检查 TaskTracker 端还可以做多少个 map 和 reduce 任务，将要派发的任务数是否超出这个数， 14 //是否超出集群的任务平均剩余可负载数。如果都没超出，则为此TaskTracker 分配一个 MapTask 或 ReduceTask 。 15 // 16 // Get map + reduce counts for the current tracker. 17 // 18 final int trackerMapCapacity = taskTrackerStatus.getMaxMapSlots(); 19 final int trackerReduceCapacity = taskTrackerStatus.getMaxReduceSlots(); 20 final int trackerRunningMaps = taskTrackerStatus.countMapTasks(); 21 final int trackerRunningReduces = taskTrackerStatus.countReduceTasks(); 22 23 // Assigned tasks 24 List assignedTasks = new ArrayList (); 25 26 // 27 // Compute (running + pending) map and reduce task numbers across pool 28 // 29 //计算剩余的map和reduce的工作量：remaining 30 int remainingReduceLoad = 0; 31 int remainingMapLoad = 0; 32 synchronized (jobQueue) { 33 for (JobInProgress job : jobQueue) { 34 if (job.getStatus().getRunState() == JobStatus.RUNNING) { 35 remainingMapLoad += (job.desiredMaps() - job.finishedMaps()); 36 if (job.scheduleReduces()) { 37 remainingReduceLoad += 38 (job.desiredReduces() - job.finishedReduces()); 39 } 40 } 41 } 42 } 43 44 // Compute the 'load factor' for maps and reduces 45 double mapLoadFactor = 0.0; 46 if (clusterMapCapacity > 0) { 47 mapLoadFactor = (double)remainingMapLoad / clusterMapCapacity; 48 } 49 double reduceLoadFactor = 0.0; 50 if (clusterReduceCapacity > 0) { 51 reduceLoadFactor = (double)remainingReduceLoad / clusterReduceCapacity; 52 } 53 54 // 55 // In the below steps, we allocate first map tasks (if appropriate), 56 // and then reduce tasks if appropriate. We go through all jobs 57 // in order of job arrival; jobs only get serviced if their 58 // predecessors are serviced, too. 59 // 60 61 // 62 // We assign tasks to the current taskTracker if the given machine 63 // has a workload that's less than the maximum load of that kind of 64 // task. 65 // However, if the cluster is close to getting loaded i.e. we don't 66 // have enough _padding_ for speculative executions etc., we only 67 // schedule the "highest priority" task i.e. the task from the job 68 // with the highest priority. 69 // 70 71 final int trackerCurrentMapCapacity = 72 Math.min((int)Math.ceil(mapLoadFactor * trackerMapCapacity), 73 trackerMapCapacity); 74 int availableMapSlots = trackerCurrentMapCapacity - trackerRunningMaps; 75 boolean exceededMapPadding = false; 76 if (availableMapSlots > 0) { 77 exceededMapPadding = 78 exceededPadding(true, clusterStatus, trackerMapCapacity); 79 } 80 int numLocalMaps = 0; 81 int numNonLocalMaps = 0; 82 scheduleMaps: 83 for (int i=0; i < availableMapSlots; ++i) { 84 synchronized (jobQueue) { 85 for (JobInProgress job : jobQueue) { 86 if (job.getStatus().getRunState() != JobStatus.RUNNING) { 87 continue; 88 } 89 90 Task t = null; 91 92 // Try to schedule a node-local or rack-local Map task 93 t = 94 job.obtainNewNodeOrRackLocalMapTask(taskTrackerStatus, 95 numTaskTrackers, taskTrackerManager.getNumberOfUniqueHosts()); 96 if (t != null) { 97 assignedTasks.add(t); 98 ++numLocalMaps; 99 100 // Don't assign map tasks to the hilt!101 // Leave some free slots in the cluster for future task-failures,102 // speculative tasks etc. beyond the highest priority job103 if (exceededMapPadding) {104 break scheduleMaps;105 }106 107 // Try all jobs again for the next Map task 108 break;109 }110 111 // Try to schedule a node-local or rack-local Map task112 //产生 Map 任务使用 JobInProgress 的obtainNewMapTask() 方法，113 //实质上最后调用了 JobInProgress 的 findNewMapTask() 访问nonRunningMapCache 。114 t = 115 job.obtainNewNonLocalMapTask(taskTrackerStatus, numTaskTrackers,116 taskTrackerManager.getNumberOfUniqueHosts());117 118 if (t != null) {119 assignedTasks.add(t);120 ++numNonLocalMaps;121 122 // We assign at most 1 off-switch or speculative task123 // This is to prevent TaskTrackers from stealing local-tasks124 // from other TaskTrackers.125 break scheduleMaps;126 }127 }128 }129 }130 int assignedMaps = assignedTasks.size();131 132 //133 // Same thing, but for reduce tasks134 // However we _never_ assign more than 1 reduce task per heartbeat135 分配完map task，再分配reduce task 136 final int trackerCurrentReduceCapacity = 137 Math.min((int)Math.ceil(reduceLoadFactor * trackerReduceCapacity), 138 trackerReduceCapacity);139 final int availableReduceSlots = 140 Math.min((trackerCurrentReduceCapacity - trackerRunningReduces), 1);141 boolean exceededReducePadding = false;142 if (availableReduceSlots > 0) {143 exceededReducePadding = exceededPadding(false, clusterStatus, 144 trackerReduceCapacity);145 synchronized (jobQueue) {146 for (JobInProgress job : jobQueue) {147 if (job.getStatus().getRunState() != JobStatus.RUNNING ||148 job.numReduceTasks == 0) {149 continue;150 }151 //使用JobInProgress.obtainNewReduceTask() 方法，152 //实质上最后调用了JobInProgress的 findNewReduceTask() 访问 nonRuningReduceCache153 Task t = 154 job.obtainNewReduceTask(taskTrackerStatus, numTaskTrackers, 155 taskTrackerManager.getNumberOfUniqueHosts()156 );157 if (t != null) {158 assignedTasks.add(t);159 break;160 }161 162 // Don't assign reduce tasks to the hilt!163 // Leave some free slots in the cluster for future task-failures,164 // speculative tasks etc. beyond the highest priority job165 if (exceededReducePadding) {166 break;167 }168 }169 }170 }171 172 if (LOG.isDebugEnabled()) {173 LOG.debug("Task assignments for " + taskTrackerStatus.getTrackerName() + " --> " +174 "[" + mapLoadFactor + ", " + trackerMapCapacity + ", " + 175 trackerCurrentMapCapacity + ", " + trackerRunningMaps + "] -> [" + 176 (trackerCurrentMapCapacity - trackerRunningMaps) + ", " +177 assignedMaps + " (" + numLocalMaps + ", " + numNonLocalMaps + 178 ")] [" + reduceLoadFactor + ", " + trackerReduceCapacity + ", " + 179 trackerCurrentReduceCapacity + "," + trackerRunningReduces + 180 "] -> [" + (trackerCurrentReduceCapacity - trackerRunningReduces) + 181 ", " + (assignedTasks.size()-assignedMaps) + "]");182 }183 184 return assignedTasks;185 }
该方法会先获取集群的基本信息，容量，然后获取此tasktracker的基本信息(slots及正在运行的task数)；然后计算所有运行中的job的剩余量的总和(remainingReduceLoad和remainingMapLoad)；分别计算map和reduce的负载因子(都是两种类型的剩余占对应的最大容量比)mapLoadFactor、reduceLoadFactor；然后计算trackerCurrentMapCapacity当前容量这里会使得集群中的所有tasktracker的负载尽量平均，因为Math.min((int)Math.ceil(mapLoadFactor * trackerMapCapacity), trackerMapCapacity)，mapLoadFactor * trackerMapCapacity会使得该节点当前map的容量和集群整体的负载相近；然后获取当前tasktracker可用的mapslot，该tasktracker超过集群目前的负载水平后就不分配task，否则会有空闲的slot等待分配task；然后为每个mapslot选择一个map task，选择的过程十分复杂，首先会遍历jobQueue中的每个处于非运行状态的JobInProgress，调JobInProgress.obtainNewNodeOrRackLocalMapTask方法获取基于节点本地或者机架本地的map task，obtainNewNodeOrRackLocalMapTask会通过调用findNewMapTask获取map数组中的索引值。
(1)首先从失败task选取合适的task直接返回。findNewMapTask方法会先通过findTaskFromList方法从failedMaps获取合适的失败map并返回(返回条件是A、该tasktracker没运行过TaskInProgress；B、该TaskInProgress失败过的节点数不低于运行taskTracker的主机数，这两个满足一个即可)，如果有合适的失败map task，则通过scheduleMap(tip)方法将其加入nonLocalRunningMaps(该task没有对应的分片信息)或者runningMapCache(每个分片的存储Node及其对应的maptask列表，还有Node的父节点Node及对应的maptask列表也要加入)，然后返回给obtainNewNodeOrRackLocalMapTask这个maptask在map数组中的索引值，此时从失败的task中寻找合适的task并不考虑数据的本地性。
final SortedSet<TaskInProgress> failedMaps是按照task attempt失败次数排序的TaskInProgress集合。
Set<TaskInProgress> nonLocalRunningMaps是no-local且正在运行的TaskInProgress结合。
Map<Node, Set<TaskInProgress>> runningMapCache是Node与运行的TaskInProgress集合映射关系，一个任务获得调度机会，其TaskInProgress便会添加进来。
(2)如果没有合适的失败task，则获取当前tasktracker对应的Node，然后“从近到远一层一层地寻找，直到找到合适的TaskInProgress”（通过不断获取父Node）从nonRunningMapCache中获取此Node的所有map task列表，如果列表不为空则调用findTaskFromList方法从这个列表中获取合适的TaskInProgress，如果tip！=null 则调用scheduleMap(tip)(上面已经介绍)，然后检查列表是否为空，为空则从nonRunningMapCache清除这个Node的所有信息，再返回给obtainNewNodeOrRackLocalMapTask这个maptask在map数组中的索引值，如果遍历拓扑最大层数还是没有合适的task，则返回给obtainNewNodeOrRackLocalMapTask一个值-1，这里说明如果方法findNewMapTask的参数maxCacheLevel大于0则是获取(node-local或者rack-local，后面的其他情况不予考虑)，其实就是优先考虑tasktracker对应Node有分片信息的本地的map(是node-local)，然后再考虑父Node（同一个机架rack-local）的，再其他的(跨机架off-switch，这点得看设置的网络深度，大于2才会考虑)，这样由近及远的做法会使得减少数据的拷贝距离，降低网络开销。
Map<Node, List<TaskInProgress>> nonRunningMapCache是Node与未运行的TaskInProgress的集合映射关系，通过作业的InputFormat可直接获取。
(3)然后获取cache大网络深度的Node；获取该tasktracker对应Node的最深父Node；剩下的和上面(2)中的类似，只不过这次找的跨机架(或者更高一级，主要看设置的网络深度)。选择跨机架的task，scheduleMap(tip)；返回给obtainNewNodeOrRackLocalMapTask这个maptask在map数组中的索引值。
(4)然后是查找nonLocalMaps中有无合适的task，这种任务没有输入数据，不需考虑本地性。scheduleMap(tip)；返回给obtainNewNodeOrRackLocalMapTask这个maptask在map数组中的索引值。
final List<TaskInProgress> nonLocalMaps是一些计算密集型任务，比如hadoop example中的PI作业。
(5)如果有“拖后腿”的task（hasSpeculativeMaps==true），遍历runningMapCache，异常从node-local、rack-local、off-switch选择合适的“拖后腿”task，返回给obtainNewNodeOrRackLocalMapTask这个maptask在map数组中的索引值，这不需要scheduleMap(tip)，很明显已经在runningMapCache中了。
(6)从nonLocalRunningMaps中查找“拖后腿”的task，这是计算密集型任务在拖后腿，返回给obtainNewNodeOrRackLocalMapTask这个maptask在map数组中的索引值。
(7)再找不到返回-1.
obtainNewNodeOrRackLocalMapTask方法只执行到(2)，要么返回一个MapTask要么返回null（findNewMapTask返回的是-1）这个maptask在map数组中的索引值，不再进行后续步骤。
返回到obtainNewMapTask方法，获得map数组索引值后，还要获取该TaskInProgress的task（可能是MapTask或者ReduceTask，这里是MapTask），把这个task返回给assignTasks方法，加入分配task列表assignedTasks，跳出内层for循环，准备为下一个mapslot找合适的MapTask，如果没有合适的MapTask(node-local或者rack-local)，则调用obtainNewNonLocalMapTask获取（除了上面的(2)不执行，其他都执行）MapTask，加入分配task列表assignedTasks，跳出内层for循环。
然后分配ReduceTask，每次心跳分配不超过1个ReduceTask。和分配mapslot类似，这里至多分配一个reduceslot，遍历jobQueue通过obtainNewReduceTask方法获取合适的ReduceTask。obtainNewReduceTask方法会先做一个检查，和Map Task一样，会对节点的可靠性和磁盘空间进行检查；然后判断Job的map是否运行到该调用reduce的比例，若不到就返回null；然后调用findNewReduceTask方法获取reduce的索引值。findNewReduceTask方法会先检查该Job是否有reduce，没有就返回-1，检查此taskTracker是否可以运行reduce任务，然后调用方法findTaskFromList从nonRunningReduces中选择合适的TaskInProgress，放入runningReduces中，直接返回给obtainNewReduceTask对应的索引；如果没有合适的就从“拖后腿”的runningReduces中通过findSpeculativeTask方法找出退后退的reduce，放入runningReduces中，直接返回给obtainNewReduceTask对应的索引；再找不到就直接返回给obtainNewReduceTask方法-1。然后返回到obtainNewReduceTask方法，获取相应的ReduceTask，返回给assignTasks方法，加入分配任务列表assignedTasks中。
在分配mapslot和reduceslot时循环中都有判断exceededReducePadding真假值的代码，exceededReducePadding是通过exceededPadding方法来获取的。在任务调度器JobQueueTaskScheduler的实现中，如果在集群中的TaskTracker节点比较多的情况下，它总是会想办法让若干个TaskTracker节点预留一些空闲的slots(计算能力)，以便能够快速的处理优先级比较高的Job的Task或者发生错误的Task，以保证已经被调度的作业的完成。exceededPadding方法判断当前集群是否需要预留一部分map/reduce计算能力来执行那些失败的、紧急的或特殊的任务。
还有一点需要注意的是对于每个slot总是会优先考虑jobQueue中的第一个job的任务(map、reduce)，如果分配不成功才会考虑其他Job的，这样尽量保证优先处理第一个Job。
assignTasks方法最后返回分配任务列表assignedTasks。调度器只分配MapTask和ReduceTask。而作业的其它辅助任务都是交由JobTracker来调度的，如JobSetup、JobCleanup、TaskCleanup任务等。
对于JobQueueTaskScheduler的任务调度实现原则可总结如下：
1.先调度优先级高的作业，统一优先级的作业则先进先出； 2.尽量使集群每一个TaskTracker达到负载均衡(这个均衡是task数量上的而不是实际的工作强度)； 3.尽量分配作业的本地任务给TaskTracker，但不是尽快分配作业的本地任务给TaskTracker，最多分配一个非本地任务给TaskTracker(一是保证任务的并发性，二是避免有些TaskTracker的本地任务被偷走)，最多分配一个reduce任务； 4.为优先级或者紧急的Task预留一定的slot；七、遍历任务列表tasks，将所有task放入expireLaunchingTasks中监控是否过期expireLaunchingTasks.addNewTask(task.getTaskID())，然后放入actions.add(new LaunchTaskAction(task))。
八、遍历taskTracker对应的所有task是否有需要kill的，以及trackerToTasksToCleanup中对应此tasktracker的task需要清理，封装成KillTaskAction，加入actions中。
九、获取trackerToJobsToCleanup中对应此tasktracker的所有jobs，封装成KillJobAction，加入actions中。
十、检查tasktracker的所有的task中状态等于TaskStatus.State.COMMIT_PENDING的，封装成CommitTaskAction，加入actions中。表示这个task的输出可以保存。
十一、计算下一次心跳间隔与actions一同加入响应信息response。
十二、如果JobTracker重启了，则将需要将需要恢复的Job列表加入response。response.setRecoveredJobs(recoveryManager.getJobsToRecover())
十三、将trackerName及其响应信息response，加入trackerToHeartbeatResponseMap
十四、因为已经将任务分配出去了，所以需要更新JobTracker的一些数据结构。removeMarkedTasks(trackerName)从一些相关的数据结构中清除trackerName对应的数据，比如trackerToMarkedTasksMap、taskidToTrackerMap、trackerToTaskMap、taskidToTIPMap等。
十五、最后返回响应信息response。
参考：
1,、董西成，《hadoop技术内幕---深入理解MapReduce架构设计与实现原理》
2、http://blog.csdn.net/xhh198781/article/details/7046389