最近在做Job调度管理的事情，打算利用zeus，由于git上zeus版本久远，目前公司的集群是hadoop2.X的，需要改造，并看了下源码。
本文主要是从zeus代码里提取出来MapReduceJob的提交YARN集群方式，简化了一些不必要的过程，模拟了MapReduceJob的提交YARN集群的过程。
我将简化的工程放到github上，相见
从设计角度出发，要想将保护job作业的jar包提交到集群，需要分离调度，和具体job二部分。所以简化后的工程包括mrjobsubmit和wordcount。
wordcount是完成对hdfs文件的单词计数的job的简单示例。
mrjobsubmit是调度部分
从技术角度出发，调度需要使用反射机制来调用可能的JOB，相见mrjobsubmit工程中的MapReduceMain类，并需要通过core-site.xml来传递jar位置（为什么可以这样，相见org.apache.hadoop.conf.Configuration源码）
Job部分需要使设置mapred-site.xml和yarn-site.xml的重要配置，相见wordcount工程中的WordCount类
接下来说下工程之后的一些操作过程。
1.先maven package一下
2.将构建好的lib文件夹、MRJobSubmit.jar和WordCount.jar上传到linux服务器上，结构如下：
3.执行下面命令，完成wordcountjob的提交
java -cp '.:./*' com.leju.mrjobsubmit.MapReduceMain /data1/local/wqq/mrjob/WordCount.jar com.leju.wordcount.WordCount
其中com.leju.mrjobsubmit.MapReduceMain是调度主函数
参数1：/data1/local/wqq/mrjob/WordCount.jar 指定运行job的jar路径
参数2：com.leju.wordcount.WordCount 指定job的主函数
成功的console显示
集群监控页面可以看到wordcount的job在运行处理
另外如果在windows下做job的调度与提交，在hadoop2.3的版本上，修改些源码，相见工程中的windows文件夹
参考:
从Java代码远程提交YARN MapReduce任务