Yarn工作机制

（1）MR 程序提交到客户端所在的节点。 （2）YarnRunner 向 ResourceManager 申请一个 Application。 （3）RM 将该应用程序的资源路径返回给 YarnRunner。 （4）该程序将运行所需资源提交到 HDFS 上。 （5）程序资源提交完毕后，申请运行 mrAppMaster。 （6）RM 将用户的请求初始化成一个 Task。 （7）其中一个 NodeManager 领取到 Task 任务。 （8）该 NodeManager 创建容器 Container，并产生 MRAppmaster。 （9）Container 从 HDFS 上拷贝资源到本地。 （10）MRAppmaster 向 RM 申请运行 MapTask 资源。 （11）RM 将运行 MapTask 任务分配给另外两个 NodeManager，另两个 NodeManager 分别领取任务并创建容器。 （12）MR 向两个接收到任务的 NodeManager 发送程序启动脚本，这两个 NodeManager分别启动 MapTask，MapTask 对数据分区排序。 （13）MrAppMaster 等待所有 MapTask 运行完毕后，向 RM 申请容器，运行 ReduceTask。 （14）ReduceTask 向 MapTask 获取相应分区的数据。 （15）程序运行完毕后，MR 会向 RM 申请注销自己。