springbatch将完全按照您让springbatch做的去做。
重新启动springbatch意味着使用相同的输入参数集运行失败的同一个作业。但是，将创建此作业的新示例（执行）。
作业将在失败的作业示例所运行的相同数据集上运行。一般来说，为您的作业修改输入数据集不是一个好主意—mapreduce作业的输入数据必须是不可变的（我假设，您不会修改用作输入的相同数据集）。
在你的情况下，这项工作很可能完成与 BatchStatus.COMPLETED 除非你在springbatch工作的最后一步中加入了非常具体的逻辑。最后一步将验证所有记录，如果人工检测到任何损坏的记录，则将作业的状态设置为 BatchStatus.FAILED 如下所示：

jobExecution.setStatus(BatchStatus.FAILED)

现在，如何重新开始工作是一个很好的问题，我将在几分钟内回答。但是，在重新设置之前，您需要问的问题是：如果mapreduce作业的输入数据集和mapreduce作业的代码没有更改，restrt将如何帮助您？
我认为您需要有某种类型的数据集来转储原始mapreduce作业未能处理的所有不良记录。而如何处理这些坏记录则由你来决定。
无论如何，重新启动springbatch作业很容易，只要你知道失败的id是什么 jobExecution . 代码如下：

final Long restartId = jobOperator.restart(failedJobId);
final JobExecution restartExecution = jobExplorer.getJobExecution(restartId);

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阅读关于itemreader、itemwriter和itemprocessor接口的文章，我认为使用compositeitemprocessor可以实现跟踪。在hadoop中，文件中的每个记录都必须有一个唯一的id。因此，我认为您可以将坏记录的id列表存储在作业上下文中。更新 JobParameter 在作业第一次启动时创建的，称为 badRecordsList . 现在，当您重新启动/恢复作业时，您将读取 badRecordsList 会有一个参考资料。