MapReduce 计算流程（重点）

（1）程序员所编写的MR代码，一旦运行就可以称之为一个Job

（2）Job在启动之后，会首先向RM注册相关信息

（3）如果注册通过 则向共享文件系统（HDFS）拷贝先关资源的信息

（4）提交完成的Job信息给RM

（5）拿到Job信息，根据Job的情况，消耗资源连接到某个节点的上NodeManager去启动MR AppMaster

（6）MR AppMaster 首先会初始化Job

（7）去共享文件系统中获取输入切片相关的信息

（8）MR AppMaster向RM申请资源去进行计算

（9）拿到资源后，连接到某个NodeManager去启动Yarn Child

（10）Yarn Child去共享文件系统获取完成的Job信息

（11）Yarn Child根据任务阶段启动MapTask或者ReduceTask进程进行真正的计算任务的执行，直至计算任务完成，此两个进程完全关闭，客户端停止等待，结束运行。

来源：CSDN

作者：乄〇〇

链接：https://blog.csdn.net/weixin_44311552/article/details/103463605