在MapReduce工作原理简介中我简单的了解了MapReduce的工作原理，在这篇文章中，我们将要了解MapReduce的执行过程。我们知道从Hadoop2.X，采用的是yarn作为资源管理系统，我们将要了解MapReduce在yarn中的执行过程。同样，对于yarn，网上有很多大神的写的博客，这里我主要是结合自己的理解，对知识进行积累。
1.概念名词简介
yarn是资源管理系统，采用的是Master/slave结构，不仅可以运行MapReduce应用，还可以运行Spark，Storm等应用，具有很好的扩展性，主要组件包ResouceManager，NodeManager，ApplicationMaster和container等。
| ResourceManager | （RM）作为集群的全局资源管理器，一个集群一个，负责整个集群的资源管理和分配，监控ApplicationMaster的运行情况以及NodeManager的资源情况，想当于Master节点。 |
| NodeManager | （NM）负责集群中每个节点的资源以及使用，运行任务，相当于Slave节点。 |
| ApplicationMaster | （AM）对集群中的某个应用程序进行管理，向RM(ResourceManager)申请资源以及分配监控任务。 |
| container | 资源单位，包括cpu，内存等，不同于mrv1中slot，它是动态资源，而原来是事先程序员定好的，比如某个节点的map slot和reduce slot都是固定的，影响了集群的使用。 |
| RPC | Remote Procedure Call，yarn中各个组件间的通信采用的是rpc机制 |
| application | 我们提交给yarn需要运行的应用程序 |
| task | 为了完成application，需要完成多个任务，任务包括map task和reduce task |
1)RM主要对资源进行管理以及分配，不负责task，但是会监控AM的运行情况，如果AM运行失败，会重新分配container,重启AM。
2)NM负责该节点容器的资源使用情况，不监控task。
3)AM主要申请资源，然后分配任务给相应的NM，同时监控task的运行情况，如果任务失败，那么重新申请资源，在新的container中运行task
3)我们提供jar包运行MapReduce，其中应用作业的配置文件，jar包等都是通过hdfs分配到各个节点的。
2.运行过程
以下的图是结合大神的博客以及自己理解，自己画的，可能与官方文档有些出入，主要是为了便于自己的理解。
1)首先客户端提交运用程序给yarn的RM
2)RM接受到应用程序后，为其在一个NM node中分配第一个container，并于对应的NM通信，令其在container中创建该应用的AM。
3)AM创建后，马上在RM中进行注册，注册后使得RM能够监控AM的运行情况。AM开始运行应用程序，为其对应的各个task（可以理解成应用程序拆解成各个task运行）向RM申请资源container,其中map task的优先级高于reduce task。
4)申请到资源后，AM与NM通信。
5)AM让NM在container中启动对应的task，并且监控task的运行情况。
以上便是MapReduce在yarn中运行过程，当程序运行结束后，AM向RM注销自己，停止应用，同时container中task和AM都清空。