1．作業提交過程之YARN，如圖所示。

作業提交全過程詳解

（1）作業提交

第1步：Client呼叫job.waitForCompletion方法，向整個叢集提交MapReduce作業。

第2步：Client向RM申請一個作業id。

第3步：RM給Client返回該job資源的提交路徑和作業id。

第4步：Client提交jar包、切片資訊和配置檔案到指定的資源提交路徑。

第5步：Client提交完資源後，向RM申請執行MrAppMaster。

（2）作業初始化

第6步：當RM收到Client的請求後，將該job新增到容量排程器中。

第7步：某一個空閒的

第8步：該NM建立Container，併產生MRAppmaster。

第9步：下載Client提交的資源到本地。

（3）任務分配

第10步：MrAppMaster向RM申請執行多個MapTask任務資源。

第11步：RM將執行MapTask任務分配給另外兩個NodeManager，另兩個NodeManager分別領取任務並建立容器。

（4）任務執行

第12步：MR向兩個接收到任務的NodeManager傳送程式啟動指令碼，這兩個NodeManager分別啟動MapTask，MapTask對資料分割槽排序。

第13步：MrAppMaster等待所有

第14步：ReduceTask向MapTask獲取相應分割槽的資料。

第15步：程式執行完畢後，MR會向RM申請登出自己。

（5）進度和狀態更新

YARN中的任務將其進度和狀態(包括counter)返回給應用管理器, 客戶端每秒(通過mapreduce.client.progressmonitor.pollinterval設定)嚮應用管理器請求進度更新, 展示給使用者。

（6）作業完成

除了嚮應用管理器請求作業進度外, 客戶端每5秒都會通過呼叫waitForCompletion()來檢查作業是否完成。時間間隔可以通過

2．作業提交過程之MapReduce，如圖4-26所示