MapReduce是hadoop的计算框架，用于大规模数据集的并行运算。
俩个主要的节点，ResourceManager和NodeManager。
ResourceManager：资源的管理者和协调者，使用Container来管理集群资源，container包括一些io，内存等资源。ResourceManager在管理和协调上主要由俩个组件构成，Scheduler和ApplicationsManager(AsM)。Scheduler根据资源基础状况，调度资源处理任务，不监视和跟踪应用的状态。ApplicationsManager负责客户端提交的任务，向Scheduler申请container，并通知NodeManger运行container来启动ApplicationMaster。
ResourceManager主要的功能如下：
1.负责资源调度，使用Scheduler统一，全局规划资源调度
2.监控资源，NodeManager定时会向Scheduler汇报本地资源使用情况
3.任务提交，客户端向ApplicationsManager提交一个任务，过程如下：
a.client向AsM提交一个任务申请，内容包括资源位置，任务的描述信息等，并获得AsM提供的applicationIDclient
b.client将application任务申请信息还有任务jar包，上传到hdfs
c.AsM向Scheduler申请资源，协商一个container，并通知NodeManager运行container用来启动ApplicationMaster
NodeManager：NodeManager会定时，周期性的向RM Scheduler发送本地资源状态信息，设置一些必要的环境还有将任务的jar包还有任务的必要的信息下载到本地供ApplicationMaster使用，等所有准备工作完成之后，运行container，启动ApplicationMaster。
MapReduce执行任务过程
1.获取hdfs的输入资源，RM将资源进行逻辑切片作为输入切片（InputSplit），InputSplit包括文件的path和hosts以及长度
2.RM根据InputSplit数量启动相同数量的MapperTask，在默认设置下，资源的InputSplit的数量和资源的block数量一致
3.Map任务处理
a.读取输入文件的内容，解析成key和value，key的值为文件内容的偏移量，value为具体的内容。
b.写自己的逻辑，对输入的key和value进行处理，转化成新的key和value输出
4.Group任务处理，对map任务输出的key和value进行分区，排序，分组，合并处理
5.Reduce处理
a.对Group任务输出的key和value，按照不同的分区通过网络copy到不同节点进行处理
b.对多个Map任务输入的key和value进行分区和并，并写自己的逻辑，对输入的key和value进行处理，形成新的key和value
c.把reduce结果进行输入，并放到hdfs中。