SchedulerX中MapJobProcessor的map方法分发任务，是子任务全部完成后才会返回

阿里云SchedulerX中MapJobProcessor的map方法分发任务时，map方法会在分发完所有任务后立刻返回结果，而不是等到所有子任务都完成后再返回。

map方法返回的ProcessResult有三种状态：

1. SUCCESS：表示任务执行成功，没有发生异常错误。

2. FAILED：表示任务执行失败，发生异常错误。

3. RETRY：表示任务执行失败，但是可以重试下一次执行。

在MapJobProcessor中，map方法会接收到一个MapTask类型的参数，其中包含了具体的任务信息和执行上下文，例如子任务的数据块、子任务ID、任务总数等。Map方法需要根据传入的任务信息，按照任务分配策略将子任务分发到不同的Executor上执行，同时将MapTask的执行结果返回。由于MapJobProcessor是一个分布式任务调度处理器，因此可能需要通过网络传输任务和执行结果，执行过程中可能会受到网络、计算资源等因素的影响。为了保证任务执行的稳定性和可靠性，建议在Map方法实现中添加异常处理和重试机制，对于执行失败的任务进行重试或者进行异常处理。

map方法本身是分发完就返回了； 任务实例整体是要所有子任务都完成，此回答整理自钉群“【外部】SchedulerX阿里任务调度”

SchedulerX中MapJobProcessor的map方法会立刻返回，而不需要等到所有子任务完成。

具体来说，MapJobProcessor会将输入的任务划分为一系列子任务，并通过MapTaskListener监听每个子任务的执行情况。当一个子任务执行完成后，会将其结果传递给MapTaskListener，并根据结果是否成功来决定是否继续执行剩余子任务或者直接结束任务执行。因此，虽然MapJobProcessor的map方法会立刻返回，但是在后台仍然会持续进行任务的执行，直到所有子任务都执行完成或者任务超时/异常结束。

另外，MapJobProcessor的map方法返回的ProcessResult共有三种状态，分别是：

ProcessResult.success()：表示任务执行成功； ProcessResult.failed()：表示任务执行失败； ProcessResult.retry(long interval)：表示任务执行出现临时性问题（如网络故障、服务暂时不可用等），需要重试。