MapReduce基於yarn的工作原理：

我們通過提交jar包，進行MapReduce處理，那麼整個執行過程分為五個環節：

　　1、向client端提交MapReduce job.

　　2、隨後yarn的ResourceManager進行資源的分配.

　　3、由NodeManager進行載入與監控containers.

　　4、通過applicationMaster與ResourceManager進行資源的申請及狀態的互動，由NodeManagers進行MapReduce執行時job的管理.

　　5、通過hdfs進行job配置檔案、jar包的各節點分發。

Job 提交過程

　　job的提交通過呼叫submit()方法

　　1、向ResourceManager申請application ID，此ID為該MapReduce的jobId。

　　2、檢查output的路徑是否正確，是否已經被建立。

　　3、計算input的splits。

　　4、拷貝執行job 需要的jar包、配置檔案以及計算input的split 到各個節點。

　　5、在ResourceManager中呼叫submitAppliction()方法,執行job

Job 初始化過程

　　1、當resourceManager收到了submitApplication()方法的呼叫通知後，scheduler開始分配container,隨之ResouceManager傳送applicationMaster程序，告知每個nodeManager管理器。

　　2、由applicationMaster決定如何執行tasks,如果job資料量比較小，applicationMaster便選擇將tasks執行在一個JVM中。那麼如何判別這個job是大是小呢？當一個job的mappers數量小於10個，只有一個reducer或者讀取的檔案大小要小於一個HDFS block時，（可通過修改配置項mapreduce.job.ubertask.maxmaps,mapreduce.job.ubertask.maxreduces以及mapreduce.job.ubertask.maxbytes 進行調整)

　　3、在執行tasks之前，applicationMaster將會呼叫setupJob()方法

Task 任務分配

　　1、接下來applicationMaster向ResourceManager請求containers用於執行map與reduce的tasks（step 8),這裡map task的優先順序要高於reduce task，當所有的map tasks結束後，隨之進行sort(這裡是shuffle過程後面再說）,最後進行reduce task的開始。(這裡有一點，當map tasks執行了百分之5%的時候，將會請求reduce，具體下面再總結)

　　2、執行tasks的是需要消耗記憶體與CPU資源的，預設情況下，map和reduce的task資源分配為1024MB與一個核，（可修改執行的最小與最大引數配置,mapreduce.map.memory.mb,mapreduce.reduce.memory.mb,mapreduce.map.cpu.vcores,mapreduce.reduce.reduce.cpu.vcores.)

Task 任務執行

　　1、這時一個task已經被ResourceManager分配到一個container中，由applicationMaster告知nodemanager啟動container，這個task將會被一個主函式為YarnChild的java application執行，但在執行task之前，首先定位task需要的jar包、配置檔案以及載入在快取中的檔案。

　　2、YarnChild運行於一個專屬的JVM中，所以任何一個map或reduce任務出現問題，都不會影響整個nodemanager的crash或者hang。

　　3、每個task都可以在相同的JVM task中完成，隨之將完成的處理資料寫入臨時檔案中。

Mapreduce資料流

執行進度與狀態更新

　　1、MapReduce是一個較長執行時間的批處理過程，可以是一小時、幾小時甚至幾天，那麼Job的執行狀態監控就非常重要。每個job以及每個task都有一個包含job（running,successfully completed,failed）的狀態，以及value的計數器，狀態資訊及描述資訊（描述資訊一般都是在程式碼中加的列印資訊），那麼，這些資訊是如何與客戶端進行通訊的呢？

　　2、當一個task開始執行，它將會保持執行記錄，記錄task完成的比例，對於map的任務，將會記錄其執行的百分比，對於reduce來說可能複雜點，但系統依舊會估計reduce的完成比例。當一個map或reduce任務執行時，子程序會持續每三秒鐘與applicationMaster進行互動。

Job 完成

 　　最終，applicationMaster會收到一個job完成的通知，隨後改變job的狀態為successful。最終，applicationMaster與task containers被清空。

Shuffle與Sort

　　從map到reduce的過程，被稱之為shuffle過程，MapReduce使到reduce的資料一定是經過key的排序的，那麼shuffle是如何運作的呢？

　　當map任務將資料output時，不僅僅是將結果輸出到磁碟，它是將其寫入記憶體緩衝區域，並進行一些預分類。

　　1、The Map Side

　　首先map任務的output過程是一個環狀的記憶體緩衝區，緩衝區的大小預設為100MB（可通過修改配置項mpareduce.task.io.sort.mb進行修改），當寫入記憶體的大小到達一定比例，預設為80%（可通過mapreduce.map.sort.spill.percent配置項修改）,便開始寫入磁碟。

　　在寫入磁碟之前，執行緒將會指定資料寫入與reduce相應的patitions中，最終傳送給reduce.在每個partition中，後臺執行緒將會在記憶體中進行Key的排序，（如果程式碼中有combiner方法，則會在output時就進行sort排序，這裡，如果只有少於3個寫入磁碟的檔案，combiner將會在outputfile前啟動，如果只有一個或兩個，那麼將不會呼叫）

　 這裡將map輸出的結果進行壓縮會大大減少磁碟IO與網路傳輸的開銷（配置引數mapreduce.map .output.compress 設定為true,如果使用第三方壓縮jar，可通過mapreduce.map.output.compress.codec進行設定)

　  隨後這些paritions輸出檔案將會通過HTTP傳送至reducers，傳送的最大啟動執行緒通過mapreduce.shuffle.max.threads進行配置。

　　2、The Reduce Side

　　首先上面每個節點的map都將結果寫入了本地磁碟中，現在reduce需要將map的結果通過叢集拉取過來，這裡要注意的是，需要等到所有map任務結束後,reduce才會對map的結果進行拷貝，由於reduce函式有少數幾個複製執行緒，以至於它可以同時拉取多個map的輸出結果。預設的為5個執行緒（可通過修改配置mapreduce.reduce.shuffle.parallelcopies來修改其個數）

　　這裡有個問題，那麼reducers怎麼知道從哪些機器拉取資料呢？ 

　　當所有map的任務結束後，applicationMaster通過心跳機制（heartbeat mechanism)，由它知道mapping的輸出結果與機器host,所以reducer會定時的通過一個執行緒訪問applicationmaster請求map的輸出結果。

　　Map的結果將會被拷貝到reduce task的JVM的記憶體中（記憶體大小可在mapreduce.reduce.shuffle.input.buffer.percent中設定）如果不夠用，則會寫入磁碟。當記憶體緩衝區的大小到達一定比例時（可通過mapreduce.reduce.shuffle.merge.percent設定)或map的輸出結果檔案過多時（可通過配置mapreduce.reduce.merge.inmen.threshold)，將會除法合併(merged)隨之寫入磁碟。

　　這時要注意，所有的map結果這時都是被壓縮過的，需要先在記憶體中進行解壓縮，以便後續合併它們。（合併最終檔案的數量可通過mapreduce.task.io.sort.factor進行配置） 最終reduce進行運算進行輸出。