MapReduce是一种编程模型，用于处理和生成大数据集的并行算法，在提交任务时，通常需要编写一个MapReduce程序，然后将其打包成JAR文件，最后通过Hadoop命令行工具提交到集群上运行，以下是创建源码构建任务的步骤：

1、编写Mapper和Reducer类

创建一个Java项目，并导入Hadoop相关的依赖库。

编写Mapper类，实现map方法，用于处理输入数据并产生中间键值对。

编写Reducer类，实现reduce方法，用于合并中间键值对并产生最终结果。

2、配置作业属性

创建一个名为job.xml的文件，用于配置作业的属性，如输入输出路径、Mapper和Reducer类等。

在job.xml中设置以下属性：

mapred.mapper.class: Mapper类的完全限定名。

mapred.reducer.class: Reducer类的完全限定名。

mapred.input.dir: 输入数据的HDFS路径。

mapred.output.dir: 输出结果的HDFS路径。

3、编译和打包

使用Java编译器（如javac）编译Mapper和Reducer类。

将编译后的.class文件打包成一个JAR文件，例如mymapreducejob.jar。

4、提交作业到Hadoop集群

使用hadoop jar命令提交作业到Hadoop集群，指定JAR文件和配置文件。

示例命令：

     hadoop jar mymapreducejob.jar job.xml

5、监控作业执行

使用hadoop job list命令查看作业的状态和进度。

使用hadoop job kill <job_id>命令终止作业（如果需要）。

6、获取结果

作业完成后，可以在指定的HDFS输出路径下查看结果文件。

使用hadoop fs cat <output_path>/命令查看输出内容。

注意：以上步骤仅为MapReduce任务的基本流程，实际开发中可能还需要根据具体需求进行更多的配置和优化。