了解mapreduce的工作机制，对编写mapreduce高级编程奠定基础。
一、mapreduce1的最顶层
包含4个独立的实体
客户端：提交mapreduce作业，jobtracker：协调作业的运行，tasktracker：运行作业划分后的任务，分布式文件系统：用来在其他实体间共享作业文件。
二、mapreduce1的过程
1：作业的提交，有客户端提交任务给jobtracker
2：作业的初始化，jobtracker接受到请求后，会进初始化，同时会创建一个表示正在作业的对象，用于封装任务和记录信息，以便跟踪任务的状态和进程。
3：任务的分配，tasktracker 通过发送心跳给jobtracker，如果tasktracker存活的话，jobtracker会为它分配一个任务。
注意：对于map任务，jobtracker会考虑tasktracker的网络位置，并选取一个距离其输入分片文件最近的tasktracker，最理想情况下，任务是数据本地化的。而对于reduce任务不需要考虑数据本地化。
4：任务的执行, 需要完成三步
通过从共享文件系统把作业的jar文件复制到tasktracker所在的文件系统，从而实现作业的jar本地化，同时，tasktracker将应用程序所需要的全部文件从分布式缓存复制到本地磁盘
tasktracker为任务新建一个本地工作目录，并把jar文件中的内容解压到这个文件夹下
tasktracker新建一个TaskRunner实列来运行任务
5：进度和状态：跟踪
6：作业完成，设置完成状态
三、mapreduce2（Yarn）的过程
1、当集群节点超过4000的大型集群，mapreduce1扩展会超过瓶颈。mapreduce2将jobtracker的职能划分为多个独立的实体。
2、mapreduce2将资源管理器和应用管理器划分为两个独立的守护进程，应用管理器和资源管理器协商集群的计算资源
使用mapreduce2的优势：不同的Yarn应用可以在同一个集群上，可以在一个Yarn集群上运行不同版本的mapreduce
3、Yarn的实体
提交mapreduce作业的客户端
Yarn资源管理器,负责协调集群上计算资源的分配
Yarn节点管理器（应用管理器），负责启动和监视集群中机器上的计算容器
MapReduce应用程序master负责协调运行MapReduce作业的任务
分布式文件系统
4 shuffle和排序
mapreduce确保每个reducer的输入都是按键排序的。系统执行排序的过程（map输出作为输入传给reducer）称为shuffle。