一、MapReduce整個工作流程：

二、 yarn基本架構和工作機制

一、yarn基本架構

（0）Mr 程式提交到客戶端所在的節點。

（1）Yarnrunner 向 Resourcemanager 申請一個 Application。

（2）rm 將該應用程式的資源路徑返回給 yarnrunner。

（3）該程式將執行所需資源提交到 HDFS 上。

（4）程式資源提交完畢後，申請執行 mrAppMaster。

（5）RM 將使用者的請求初始化成一個 task。

（6）其中一個 NodeManager 領取到 task 任務。

（7）該 NodeManager 建立容器 Container，併產生 MRAppmaster。

（8）Container 從 HDFS 上拷貝資源到本地。

（9）MRAppmaster 向 RM 申請執行 maptask 資源。

（10）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。

（11）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。

（12）MrAppMaster 等待所有 maptask 執行完畢後，向 RM 申請容器，執行 reduce task。

（13）reduce task 向 maptask 獲取相應分割槽的資料。

（14）程式執行完畢後，MR 會向 RM 申請登出自己。