第7章 MapReduce进阶
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7.2 MapReduce工作机制
本节将从作业的角度来解读一个作业时如何在MapReduce计算框架下提交、运行等。注意，在Hadoop 2.x中，MapReduce的工作机制已经被YARN的工作机制所替代。 YARN框架下的Mapreduce工作流程如下图所示：
从图中可以看出YARN运行MapReduce的过程有11个步骤，我们分别来看看：
（1） 客户端向集群提交作业，启动一个job。 （2） Job从资源管理器ResourceManager获取新的作业应用程序ID。 （3） 客户端检查作业的输出情况，计算输入分片，并将作业jar包、配置、分片信息等作业资源复制到HDFS。 （4）Job通过调用资源管理器ResourceManager的 submitApplication() 方法提交作业。 （5） ResourceManager接收到作业后，将作业请求传递给调度器。ResourceManager分配一个container，然后ResourceManager在NodeManager的管理下，在container中启动一个ApplicationMaster进程。 （6）ApplicationMaster对作业进行初始化，并保持对作业的跟踪，判断作业是否完成。 （7）ApplicationMaster根据存储在HDFS中的分片信息确定Map和Reduce的数量，获取计算出的输入分片，为每个分片创建一个map任务。并创建reduce任务。 （8）ApplicationMaster为本次作业的Map和Reduce以轮询的方式向ResourceManager申请container。master为作业向资源管理器请求一个容器来运行任务。 （9）ApplicationMaster获取到container后，与NodeManager进行通信启动container。 （10）container从HDFS中获取作业的jar包、配置和分布式缓存文件等，将任务需要的资源本地化。 （11）container启动Map或Reduce任务。
