MapReduce是用於數據處理的一種編程模型，簡單但足夠強大，專門為並行處理大數據而設計。
MapReduce的處理過程分為兩個步驟：map和reduce。每個階段的輸入輸出都是key-value的形式，key和value的類型可以自行指定。map階段對切分好的數據進行並行處理，處理結果傳輸給reduce，由reduce函數完成最後的匯總。
到了2.0之後，MapReduce可以理解為是一個jar包或一個程序，這個程序要運行在Yarn上面，上面有兩個進程，ResourceManager和NodeManager，ResourceManager裏面兩個模塊是什麽，Application Manager： 應用程序管理器 和 Scheduler：調度器，NodeManager相當於執行一個容器,這個容器裏面有 CPU+Memory，這個容器運行一個封裝的任務，MapTask（映射任務）或者跑ReduceTask（歸約任務）

下面簡單介紹下MapReduce2架構設計或者稱為MapReduce提交到Yarn的工作流程：

• 1:用戶向YARN中提交應用程序，其中包括ApplicationMaster程序、啟動ApplicationMaster的命令、用戶程序等。
• 2:ResourceManager為該應用程序分配第一個Container，並與對應的Node-Manager通信，要求它在這個Container中啟動應用
  程序的ApplicationMaster。
• 3:ApplicationMaster首先向ResourceManager註冊，這樣用戶可以直接通過ResourceManage查看應用程序的運行狀態，然後
  
  它將為各個任務申請資源，並監控它的運行狀態，直到運行結束，即重復步驟4~7。
• 4:ApplicationMaster采用輪詢的方式通過RPC協議向ResourceManager申請和領取資源。
• 5:一旦ApplicationMaster申請到資源後，便與對應的NodeManager通信，要求它啟動任務。
• 6:NodeManager為任務設置好運行環境（包括環境變量、JAR包、二進制程序等）後，將任務啟動命令寫到一個腳本中，並通
  過運行該腳本啟動任務。
• 7:各個任務通過某個RPC協議向ApplicationMaster匯報自己的狀態和進度，以讓ApplicationMaster隨時掌握各個任務的運行
  
  狀態，從而可以在任務失敗時重新啟動任務。在應用程序運行過程中，用戶可隨時通過RPC向ApplicationMaster查詢應用程序
  的當前運行狀態。
• 8:應用程序運行完成後，ApplicationMaster向ResourceManager註銷並關閉自己。

MapReduce架構簡介