本文主要剖析Hadoop作业提交系列的作业文件上传过程，后面将陆续介绍生成Split文件和作业的提交
JobClient将作业提交到JobTracker端之前，需要进行一些初始化工作，包括：获取作业ID，创建HDFS目录，上传作业文件以及生成Split文件等，这些工作由函数JobClient.submitJobInternal(job)实现。
MapReduce作业文件的上传和下载是由DistributedCache工具完成的，整个工作流程对用户而言是透明的，用户只需在提交作业时指定文件位置
通常而言，一个典型的java MapReduce作业，可能包含以下资源：
程序jar包：用户用java编写的MapReduce应用程序jar包
作业配置文件：描述MapReduce应用程序的配置信息（根据JobConf对象生成的xml文件））
依赖第三方jar包：应用程序依赖的第三方jar包，提交作业的时候用参数“-libjars”指定
依赖的归档文件：应用程序中用到多个文件，可以直接打包成归档文件（通常是一些压缩文件），提交作业的时候用参数“-archives”指定
依赖的普通文件：应用程序中可能用到普通文件，比如文本格式的字典文件，提交作业的时候用参数“-files”指定
应用程序依赖的文件可以放在本地，也可以放在HDFS上，默认放在本地。
上述多有的文件都在JobClient端被提交到HDFS上，涉及的父目录如下表：
| 作业属性 | 属性值 | 说明 |
| mapreduce.jobtracker.staging.root.dir | ${hadoop.tmp.dir}/mapred/staging | HDFS上作业文件的上传目录，由管理员配置 |
| mapreduce.job.dir | ${mapreduce.jobtracker.staging.root.dir}/ ${user}/.staging/${jobId} | 用户${user}的作业${jobId}相关文件存放目录 |
文件上传完毕后，会将这些目录信息保存到作业配置对象JobConf中，其对应的作业属性如下表所示：
| 作业属性 | 说明 |
| mapred.cache.files | 作业依赖的普通文件在HDFS上的存放路径 |
| mapred.job.classpath.archives | 作业依赖的jar包在HDFS上的存放路径 |
| mapred.cache.archives | 作业依赖的压缩文件在HDFS上的存放路径 |
| mapreduce.job.cache.files.visibilities | 作业依赖的普通文件的可见性。如果是public可见性，则为true，否则为false |
| mapreduce.job.cache.archives.visibilities | 作业依赖的归档文件的可见性。如果是public级别的可见性，则为true，否则为false |
| mapred.cache.files.timestamps | 作业依赖的普通文件的最后一次修改时间的时间戳 |
| mapred.cache.archives.timestamps | 作业依赖的压缩文件的最后一次修改时间的时间戳 |
| mapred.cache.files.filesizes | 作业依赖的普通文件的大小 |
| mapred.cache.archives.filesizes | 作业依赖的归档文件的大小 |
| mapred.jar | 用户应用程序jar路径 |
作业文件上传到HDFS后，可能会有大量节点同时从HDFS上下载这些文件，进而产生文件访问热点现象，造成性能瓶颈。为此，JobClient上 传这些文件时会调高它们的副本数（由参数mapred.submit.replication指定，默认是10）以通过分摊负载方式避免产生访问热点。
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