职责

• 等待DAGScheduler job完成，一个JobWaiter对象与一个job唯一一一对应
• 一旦task完成，将该task结果填充到SparkContext.runJob创建的results数组中

构造函数

private[spark] class JobWaiter[T](
    dagScheduler: DAGScheduler,
    val jobId: Int,
    totalTasks: Int,
    resultHandler: (Int, T) => Unit)
  extends JobListener {...}

在SparkContext.runJob中，通过

val results = new Array[U](partitions.size)
runJob[T, U](rdd, func, partitions, allowLocal, (index, res) => results(index) = res)

来创建容纳job结果的数据，数组的每个元素对应与之下标相等的partition的计算结果；并将结果处理函数(index, res) => results(index) = res作为参数传入runJob，以使在runJob内部的创建的JobWaiter对象能够在得知taskSucceeded之后，将该task的结果填充到results中

重要成员及方法

private var finishedTasks = 0

已经完成的task个数

private var jobResult: JobResult = if (jobFinished) JobSucceeded else null

如果job完成，jobResult为job的执行结果。对于0个task的job，直接设置job执行结果为JobSucceeded。

  def cancel() {
    
    dagScheduler.cancelJob(jobId)
  }

发送一个信号来取消job。该取消操作本身会被异步执行。在TaskScheduler取消所有属于该job的tasks后，该job会以一个Spark异常结束。

override def taskSucceeded(index: Int, result: Any): Unit = synchronized { ... }

• 讲该task结果，即参数result，填充到SparkContext.runJob中建立的val results = new Array[U](partitions.size)中
• finishedTasks += 1，判断finishedTasks是否与totalTasks相等，若相等，则_jobFinished = true jobResult = JobSucceeded

问：什么情况下会 taskSucceeded 方法会被调用？
答：DAGScheduler收到completion @ CompletionEvent事件后，会调用dagScheduler.handleTaskCompletion(completion)，该函数会最终调用job.listener.taskSucceeded(rt.outputId, event.result)，job.listener为trait JobListener对象，具体实现为JobWaiter

def awaitResult(): JobResult = synchronized { ... }
等待job结束，并返回jobResult

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