任务分发系统是一种用于管理、分配和监控任务的软件系统。它可以帮助组织更有效地安排任务，确保每一个任务都按时完成，并在需要时调剂资源分配。
任务分发系统通常包括以下几个关键组件
1、 任务库任务库是一个包括所有可用任务的数据仓库。它可以存储各种类型的任务，如销售定单、项目任务、客户服务要求等。
2、 分配引擎分配引擎是任务分发系统的中心部份，负责接收任务并将其分配给适当的人员或团队。它可以根据任务优先级、截止日期等因素进行自动化分配。
3、 跟踪和报告跟踪和报告模块可以实时监控任务的状态和进度，提供详细的报告和分析，帮助管理者了解任务履行情况并作出决策。
4、 安全性和权限控制安全性和权限控制模块保证了任务分发系统的安全性，并对不同用户授与不同的访问权限。
任务分发系统适用于各种行业和范围的企业，从小型创业公司到大型跨国企业都可使用它来提高工作效力和效果。
在mapreduce中,什么阶段负责将任务分解
在MapReduce的计算模型中，任务分解（Task Decomposition）是由JobTracker负责的。
在整个MapReduce任务处理的过程中，任务分解是第一步，主要负责将输入数据集分成固定数目的小数据块，并将这些小数据块分配给多个 Map 任务来并行处理。任务分解的目的是为了提高整个任务的并行度和处理效率。
具体来说，JobTracker负责任务分解的主要流程如下
1、JobTracker会根据用户指定的Map数量来计算如何将数据集分块。每个数据块的大小通常为HDFS中数据块的大小（默认为128MB），如果最后一个块小于标准块大小，就会被当做单独一个块来处理。
2、然后，JobTracker会选择可用的TaskTracker节点，并根据节点的可用处理器数和内存大小等资源信息来分配并发执行的Map和Reduce任务数。
3、最后，JobTracker将任务分发给TaskTracker执行节点，并对任务执行情况进行监视和控制，确保任务按照预期完成并汇果返回给用户。
总之，在MapReduce的计算模型中，任务分解是实现高性能、高并发处理大数据集的关键环节，需要JobTracker负责分配和协调任务的执行过程。
MapReduce
MapReduce是一种编程模型，用于大规模数据集的并行运算。它极大地方便了编程人员在不会分布式并行编程的情况下，将自己的程序运行在分布式系统上。
当前的软件实现是指定一个Map（映射）函数，用来把一组键值对映射成一组新的键值对，指定并发的Reducep（归约）函数，用来保证所有映射的键值对中的每一个共享相同的键组。
MapReduce通过对数据集的大规模操作分发给网络上的每个节点实现可靠性；每个节点会周期性的返回它所完成的工作和最新的状态。
如果一个节点保持沉默超过一个预设的时间间隔，主节点（类同Google File System中的主服务器）记录下这个节点状态为死亡，并把分配给这个节点的数据发到别的节点。
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