[（转）多个MapReduce作业相互依赖时，使用JobControl进行管理]

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要处理复杂关系的数据，一个工程里面绝对不止一个MapReduce作业，当有多个MapReduce作业时， 并且每个作业之间有依赖关系，所谓的依赖就是一个作业得到的结果是另外一个作业的输入，这个时候我们可 以使用JobControl吊用其中的的addDepending()方法，管理每个MapReduce工作间的依赖关系，具体的 示例如下：

//设置各个Configuration  
Configuration Aconf = new Configuration();  
Configuration Bconf = new Configuration();  
Configuration Cconf = new Configuration();  
Configuration Dconf = new Configuration();  

//创建job对象，需要注意的是JobControl要求作业必须封装成job对象  
Job Ajob = new Job(Aconf);  
Job Bjob = new Job(Bconf);  
Job Cjob = new Job(Cconf);  
Job Djob = new Job(Dconf);

//设置依赖关系，构造一个DAG作业  
Bjob.addDepending(Ajob);  
Cjob.addDepending(Ajob);  
Djob.addDepending(Bjob);  
Djob.addDepending(Cjob); 

//创建JobControl对象，由他对作业进行监控和调度  
JobControl JC = new JobControl("Native Bayes"); 

//把四个作业添加到JobControl中  
JC.addJob(Ajob);  
JC.addJob(Bjob);  
JC.addJob(Cjob);  
JC.addJob(Djob); 

//提交DAG作业  
JC.run();  

在实际运行过程中，不依赖于其他任何作业的Ajob会优先得到调度，一旦运行完成，Bjob,Cjob两个作业同        时被调度，待他们全部运行完成后Djob被调用，参看上面的依赖的顺序！！！