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MapReduce是Hadoop2.x的一个计算框架，利用分治的思想，将一个计算量很大的作业分给很多个任务，每个任务完成其中的一小部分，然后再将结果合并到一起。将任务分开处理的过程为map阶段，将每个小任务的结果合并到一起的过程为reduce阶段。下面先从宏观上介绍一下客户端提交一个作业时，Hadoop2.x各个组件之间的联系及处理流程。然后我们再具体看看MapReduce计算框架在执行一个作业时，做了些什么。
YARN是Hadoop2.x框架下的资源管理系统，其组成部分为：
1）全局资源管理器（global resource manager）：整个系统的资源管理和调配。
2）节点管理器（node manager）（每个节点都有一个）负责任务的启动、配置及其资源的监控
3）针对每个应用程序的应用程序管理器（application-specific application master）（因为Hadoop2.x支持的计算框架有很多，不只是MapReduce，还有像storm、spark、Tez不同处理机制的计算框架，所以MapReduce是一种应用程序，每个MapReduce作业是MapReduce类型程序的一个实例）
4）调度器（scheduler）（在资源管理器里）
5）容器（container）：一部分CPU和内存组成一个容器，最为资源使用，一个应用程序运行在一组容器中。
在了解了各个组件的功能之后，借助下图，我们看一下提交一个作业的流程：
1）客户端向资源管理器提交作业程序，作业程序的类型决定了使用哪种应用程序管理器（MapReduce、storm、Tez...）
2）资源管理器协调资源，在一个节点上获取一个运行应用程序管理器实例的容器
3）应用程序管理器（application master）在资源管理器中注册
4）应用程序管理器通过资源请求与资源管理器协商资源，包括该容器所在的节点和该容器的详细说明（CPU核数量和内存大小）
5）和 6）应用程序管理器在一个节点上或者多个节点上运行其Map Task和Reduce Task
7）在容器中运行的应用程序向应用程序管理器汇报执行度
8）应用程序执行完毕，应用程序管理器就会从资源管理器中取消注册，作业占用的资源会释放到系统中
MapReduce总的可以分为map阶段、shuffle阶段和reduce阶段。
1）从HDFS中将输入值传输到Mapper节点
除了传输之外，在读取过程中，还需要做一个转换过程，将数据转换为键值对的形式（MapReduce处理的输入必须为键值对的形式），这个过程通过InputFormat完成（默认为TextInputFormat）
2）Mapper
根据自己写的Mapper函数对文件进行处理，同样输出的是键值对（如wordcount中统计收到的数据中每个词出现的次数）
3）Partitioner
Patitioner根据Reducer的数量和自定义的划分方法（没有自定义的话，Hadoop有默认实现）去划分Mapper的输出；划分的结果会按照Mapper输出的键进行排序。
4）Combiner（这一步是可选的）
经过Partitioner排序后，如果作业中配置了Combiner，就会调用Combiner，Combiner就好像在Mapper端提前进行一下Reducer一样。
那为什么要提前进行呢？这是为了尽量减少对网络带宽的需求，比如经典的wordcount程序，在Mapper端处理之后，我们可能得到一个像key = apple，value = {1,1,1,1,1,1}的结果，如果我们能先对其进行一下Combiner，那么就能得到key = apple，value = 6的结果，传输这样的数据，肯定是要比key = apple，value = {1,1,1,1,1,1}的数据节省带宽的。
那既然能够节省传输带宽，为什么又是可选的呢？何不每次都默认执行Combiner？这是因为并不是每一个Mapper都能进行Combiner；比如现在我们的任务要统计一段时间内的每天的最高气温，假设开始有两个Mapper，输出为（0，10，20）和（15，25），那么提前进行Combiner可以使得传递给Reducer端的数据为（20， 25）这样最后的结果还是为25，且传输的数据量变小；但是假如我们要求一段时间内的平均温度呢？如果开始就在Mapper端进行Combiner求平均温度，那么Reducer端得到的数据为（10, 20），算出的平均温度为15，但是实际上的平均温度为（0， 10， 20 ， 15 ，25）的平均，为14；所以需要搞清楚Combiner合适不合适提前进行。
shuffle阶段要做的事就是保证Mapper输出的数据传输到合适的Reducer进行处理，如下图所示：
shuffle阶段，每个Reducer都会使用HTTP协议从Mapper节点获得自己的划分（Reducer通过Application Master来获取自己应该查询哪些Mapper节点来获取自己划分的信息，因为每个Mapper实例完成后，会通知Application Master运行阶段产生的划分）
1）Reducer
根据自己写的reduce程序对数据进行处理（如wordcount中将每个单词出现的次数加起来得到总和）
2）将处理结果输出到HDFS
通过OutputFormat完成（默认是TextOutputFormat）
通过对Hadoop2.x框架的处理流程和MapReduce计算框架的处理流程的梳理，可以在进行程序编写时有一个更清楚的认识，下一步应该具体做些什么。
参考：《Hadoop权威指南》
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原文地址：http://www.cnblogs.com/priorityqueue/p/6719244.html
